基于混合投影峰分析的人眼定位方法

程國，丁正生，劉亞亞

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基于混合投影峰分析的人眼定位方法

程國1，2，丁正生1，劉亞亞1，2

（1. 西安科技大學(xué) 理學(xué)院，陜西 西安 710054；2. 商洛學(xué)院 數(shù)學(xué)與計算科學(xué)系，陜西 商洛 726000）

利用灰度投影曲線檢測預(yù)處理后的人臉圖像眉眼區(qū)域，并分割左右眼區(qū)域；結(jié)合梯度投影和方差投影函數(shù)構(gòu)造區(qū)域混合投影函數(shù)，分別對左右眼區(qū)域進(jìn)行混合投影；分析一系列的投影峰，篩選后得到眼睛中心的準(zhǔn)確位置. 在ORL和BioID人臉庫上的實(shí)驗表明：在姿態(tài)和光照變化較大及佩戴眼鏡的情況下，利用混合投影函數(shù)峰分析定位眼睛的結(jié)果優(yōu)于單個投影曲線.

人眼定位；投影函數(shù)；投影峰

人臉識別是近年來模式識別研究領(lǐng)域中一個非?；钴S的重要課題，人臉特征定位是實(shí)現(xiàn)人臉識別重要的前提條件. 眼睛是人臉識別中包含特征信息最多的器官，對眼睛的精確定位是后續(xù)特征提取的前提和基礎(chǔ)，因此，對人眼的定位方法非常重要.

利用投影函數(shù)對眼睛進(jìn)行定位是目前眾多有效定位方法中的一種，Kanade等[1]最早將積分投影函數(shù)成功應(yīng)用于人臉識別. 傳統(tǒng)的灰度投影法[2-3]對人臉圖像進(jìn)行水平和垂直方向的投影，根據(jù)波峰波谷的分布信息來定位眼睛，這種方法計算量較低，但定位精度較差，常用于檢測人臉中的眉眼區(qū)域. Feng和Yuen[4]提出了一種利用方差投影函數(shù)定位眼睛的方法，并證明了其對隨機(jī)噪聲不敏感；但方差投影只考慮了灰度值的變化情況，而沒有考慮灰度平均值，在方差相同時會失效. 耿新等[5-6]將積分投影函數(shù)（Integral Projection Function，IPF）和方差投影函數(shù)(Variance Projection Function，VPF)相結(jié)合得到了混合投影函數(shù)（Hybrid Projection Function，HPF），HPF能反映出圖像在某個方向上灰度均值和方差的綜合變化情況，并能大致定位眼睛的中心位置. 文獻(xiàn)[7]中先用HPF對眼睛粗定位，再用基于圓的Hough變換進(jìn)行人眼精確定位. 文獻(xiàn)[8]在灰度積分投影的基礎(chǔ)上，分析投影曲線上的各個峰，比較篩選后得到了眼睛的精確位置. 本文參考上述方法，實(shí)現(xiàn)了基于混合投影峰的人眼精確定位.

1 圖像預(yù)處理

圖1 示例圖像及其預(yù)處理效果

2 基于積分投影的人臉眉眼區(qū)域定位

2.1 人臉左右邊界的確定

. （1）

由圖2-a可以發(fā)現(xiàn)：人臉?biāo)趨^(qū)域使垂直灰度投影曲線形成了具有一定寬度的凸峰，凸峰的左右邊界大致就是人臉的左右邊界（如圖2-c所示）.

2.2 人臉?biāo)轿恢玫墓烙?/h3>

. （2）

圖2 IPF定位人臉眉眼區(qū)域的結(jié)果

3 基于混合投影峰分析的人眼精確定位

3.1 方差投影函數(shù)

， （3）

. （4）

3.2 梯度投影函數(shù)

， （5）

. （6）

. （7）

. （9）

3.3 混合投影函數(shù)

HPF綜合考慮了VPF和GPF的優(yōu)點(diǎn)，通過設(shè)置權(quán)值，即分配二者在混合投影中所占的比重，將它們很好地結(jié)合起來. 圖像垂直和水平HPF分別定義如下：

， （10）

. （11）

圖3 左眼的混合投影曲線

3.4 混合投影峰分析及眼睛精確定位

綜上所述，混合投影峰分析（Hybrid Projection Peak Analysis，HPPA）的算法步驟如下：

1）對眼睛二值化后的圖像做水平方差投影和水平梯度投影；

2）將水平方差投影和水平梯度投影規(guī)范化到[0，1]區(qū)間，由式（11）得到混合水平投影；

3）平滑水平混合投影曲線，并搜索曲線上的投影波峰；

5）在確定的眼睛所在區(qū)域求最大值點(diǎn)，該點(diǎn)對應(yīng)眼睛中心的縱坐標(biāo)；

4 實(shí)驗結(jié)果與分析

實(shí)驗采用的數(shù)據(jù)來源于ORL人臉庫和BioID[12]人臉庫. ORL人臉庫是英國劍橋大學(xué)的Olivetti研究中心的圖像庫，這個圖庫包含40個人，每個人有10張圖片，分別對應(yīng)不同的光照、姿態(tài)、表情，有的還戴眼鏡或留有胡須，圖像之間的差別比較大，本文隨機(jī)選取其中的4張圖片，具體如圖4所示. BioID人臉庫中包含23個不同人物的1 521張正面人臉灰度照片，照片中的人物大部分為歐美人，圖像在光照條件、表情、人臉大小上均有較大變化，本文隨機(jī)選取其中的3張圖片，具體如圖5所示. 實(shí)驗用計算機(jī)為P4，2.0 GHz CPU，1 024 MB內(nèi)存，測試平臺為MATLAB7.5.

表1 ORL和BioID人臉庫上，不同方法的定位結(jié)果比較

圖4 ORL人臉庫中部分圖像及眼睛定位的結(jié)果

圖5 BioID人臉庫中部分圖像及眼睛定位的結(jié)果

5 結(jié)論

通過基于方差投影和梯度投影構(gòu)成的HPAA進(jìn)行人臉圖像投影峰分析，實(shí)現(xiàn)了雙眼的準(zhǔn)確定位. 在2個公開數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行的實(shí)驗表明：基于HPPA的方法，當(dāng)光照、姿態(tài)發(fā)生變化及配戴眼鏡時，能夠抵抗來自于眼鏡、光照等方面的干擾，實(shí)現(xiàn)眼睛的準(zhǔn)確定位. 本算法簡單，無需訓(xùn)練和學(xué)習(xí)過程，易于實(shí)現(xiàn).

[1] KANADE T. Picture processing by computer complex and recognition of human faces[D]. Kyoto: Kyoto University, 1973.

[2] 馮建強(qiáng)，劉文波，于盛林. 基于灰度積分投影的人眼定位[J]. 計算機(jī)仿真，2005, 22(4): 75-76.

[3] 張娜娜，馬燕，蘇桂蓮. 基于灰度投影函數(shù)的眼睛定位方法[J]. 計算機(jī)工程，2006, 32(10): 193-195.

[4] FENG Guocan, YUEN Pongchi. Variance projection function and its application to eye detection for human face recognition[J]. Pattren Recognition Letters, 1998, 19(9): 899-906.

[5] 耿新，周志華，陳世福. 基于混合投影函數(shù)的眼睛定位[J]. 軟件學(xué)報，2003, 14(8): 1394-1400.

[6] ZHOU Zhihua, GENG Xin. Projection functions for eye detection[J]. Pattern Recognition, 2004, 37(5): 1049-1056.

[7] 韓文靜，李晶，孫農(nóng)亮. 基于HPF和Hough變換的人眼精確定位[J]. 計算機(jī)工程與應(yīng)用，2008, 44(10): 64-66.

[8] 戴景文，劉丹，蘇劍波. 基于投影峰的眼睛快速定位方法[J]. 模式識別與人工智能，2009, 22(4): 605-609.

[9] Olivetti institute. ORL facedatabase[DB/OL].[2009-12-10]. http://www.cl.cam.ac.uk/Research/DTG/attarchive: pub/data/att_faces.zip.

[10] 于威威，滕曉龍，劉重慶. 復(fù)雜背景下人眼定位及人臉檢測[J]. 計算機(jī)仿真，2004, 21(12): 185-187.

[11] 王愛玲，葉明生，鄧秋香. MATLAB R2007圖像處理技術(shù)與應(yīng)用[M]. 北京：電子工業(yè)出版社，2008.

[12] The BioID Face Database. BioID-Technology Research[DB/OL].[2009-12-10]. http://www.bioid.com/downloads/facedb/facedatabase.html.

[13] JESORSKY O, KIRCHBERG K J, FRISHHOLZ R W. Robust face detection using the hausdorff distance[C]//Proc of Lecture Notes in Computer Science on Audio and Video Based Person Authentication. Berlin: Springer-Verlag, 2001.

[責(zé)任編輯：熊玉濤]

Eye Location Method Based on Hybrid Projection Peak Analysis

1,211,2

The grey projection curve is used to detect the eye era of a pretreated human face and segment the right and left eye areas; the gradient and variance projection are combined to construct regional hybrid projection function to respectively conduct mixed projection on the right and left eye areas. A series of projection peaks are analyzed and the exact location of the eye center is obtained after screening. Experiments on ORL and BioID face databases show that peak analysis making use of mixed projection function is of better accuracy than the single projection curve when the variation in illumination is great and when the face wears glasses.

eye location; projection function; projection peak

1006-7302（2010）03-0006-50

TP391.41

A

2010-04-19

程國（1983—），男，甘肅臨澤人，助教，在讀碩士生，主要研究方向為計算智能、模式識別，E-mail: chengguo3805@163.com.