基于改进SVR的眼睛中心定位方法

作者：张婉绮; 王志永; 刘洪海^*

来源：模式识别与人工智能, 2019, 32(01): 17-23.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201901003

• 眼睛中心定位
• 支持向量回归方法(SVR)
• 高斯滤波器

眼睛中心定位技术无法摆脱图像分辨率较低、光照条件较差、侧脸及眼睛状态不定等问题对定位精度的影响.为了解决这一问题,文中提出改进的支持向量回归(SVR)的眼睛中心定位方法,基于面部特征定位中心,同时尝试几种图像预处理技术,用于提高定位精度.实验表明,结合高斯滤波器的SVR可以获得较好的中心定位精度.

• 单位
  上海交通大学