双重Haar-like特征瞳孔检测方法

作者:师露; 王长元*; 贾宏博; 胡秀华
来源:西安工业大学学报, 2020, 40(05): 493-498.
DOI:10.16185/j.jxatu.edu.cn.2020.05.002

摘要

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%。