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题名双重Haar-like特征瞳孔检测方法
被引量：3
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作者
师露
王长元
贾宏博
胡秀华
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机构
西安工业大学计算机科学与工程学院
空军军医大学空军特色医学中心
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出处
《西安工业大学学报》
CAS
2020年第5期493-498,共6页
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基金
国家自然科学基金(52072293)
国防创新特区创新与攻关项目(ZT001007104)
+2 种基金
陕西省教育厅自然专项(18JK0383)
陕西省教育厅服务地方专项计划项目(16JF012)
西安工业大学校长基金(XAGDXJJ17017)。
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文摘
为了降低光照和镜面反射对检测算法的影响程度,文中提出一种基于结构特征和边缘特征的瞳孔检测算法。利用双重Haar-like特征检测器进行瞳孔粗定位,针对瞳孔区域中存在眼睫毛等影响瞳孔边缘检测的问题,使用形态像素模型进行边缘去噪,提出瞳孔边缘最长假设以确定边缘像素。在LPW瞳孔数据集上的实验结果表明,双重Haar-like特征在提升粗定位精度的基础上,结合形态学像素模型和边缘假设进行边缘去噪,采用易受干扰的最小二乘椭圆拟合算法,提升了复杂环境下眼部图片的瞳孔检测效果。与Swirski和ExCuSe算法相比,文中算法在精确度上与ExCuSe共同取得最佳,整体检测性能比上述2种算法分别高6%和14%。
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关键词
瞳孔检测
HAAR-LIKE特征
形态像素模型
椭圆拟合
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Keywords
pupil detection
Haar-like features
morphological pixel manipulation patterns
ellipse fitting
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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