本文主要是介绍[人眼检测] high confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
iris检测算法流程
基本原理
如下图,人眼形状是圆形。在图像中找到一个圆,该圆应该有明显的边界(虹膜与眼白)。在该圆周上的各像素平均值与相邻半径的平均值之差达到最大。如下图的外圆。假设其圆心为c, 半径为r。那么半径r+1圆周上的像素平均值与r的像素平均值达到最大。
基本思路是:先遍历圆心位置,再遍历半径,找到相差最大的位置。为了加速,可以用各种方法去快速定位圆心位置。该文章使用阈值+局部最小+粗搜索来缩小范围。找到了该圆心大致范围,再遍历所有找最小。
预处理
I=imcomplement(imfill(imcomplement(I),'holes'));
粗检测
- I < 0.5
- 排除3x3矩阵内的局部最小值
- 排除离各个边缘距离小于最小半径的点
- 对于剩下的点,采用partiald在圆弧上求blur积分
- 最大值即为iris的中心所在的大致位置
细检测 sea
这篇关于[人眼检测] high confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!