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基于改进的SIFT算子和SVM分类器的瞳孔中心定位 被引量：5
1
作者 田耘 甄雯 赵海军 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期499-505,共7页
瞳孔定位的精确度很大程度取决于图片质量,但实际应用中通常要在低质量图片下进行瞳孔定位。我们的目标是在图片质量不佳的情况下进行精确的瞳孔中心定位。对于这个目标,本文提出一种基于改进SIFT特征和SVM分类器的瞳孔中心初始定位方法... 瞳孔定位的精确度很大程度取决于图片质量,但实际应用中通常要在低质量图片下进行瞳孔定位。我们的目标是在图片质量不佳的情况下进行精确的瞳孔中心定位。对于这个目标,本文提出一种基于改进SIFT特征和SVM分类器的瞳孔中心初始定位方法,并通过一个大小可变的修正矩形框得到最终瞳孔中心位置。实验结果表明,相比于其他国内外先进方法,本文的方法可以在低质量(光照不均、表情变化等)图片上拥有更高的瞳孔定位精度,定位结果在瞳孔区域内的精度为87.32%。 展开更多
关键词 瞳孔定位 分类器 SIFT特征 修正矩形框
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