人眼专题
人脸矫正之人眼检测实例(Android)
最近在做人脸识别的研究和开发，其中用的还是传统的支持向量机 ——SVM和特征提取方法 LBP(具有灰度不变形的优点） 在少量的数据下，传统的机器学习方法相对于现在比较热门的深度学习算法有一定的优势，比如计算速度等。 其中的SVM我使用的是台湾大学的LIBSVM的开源项目，这个开源项目是很经典而且很实用。 对于非端对端的学习，一个好的分类问题，需要的就是提取最有价值的特征，那么如何更好的使用L
杰森·保罗：使VR与人眼相匹配还需20年！
（52VR开发网2017年5月17日讯）虚拟现实有解决问题的能力，但根据行业最活跃的公司之一的消息，我们可能只有几百年的可信赖的数据。 杰森·保罗是NVIDIA总体虚拟现实战略的总经理，NVIDIA是图形处理器和其他免费技术的领先制造商。 NVIDIA的GPU由许多PC连接的VR头显供电，如Oculus Rift和HTC Vive。 如果VR是淘金热的话，N
可达人眼分辨率，Varjo原型机下个月正式发货
（52VR对原译文进行了润饰编辑） 今年 6 月份，一家名为 Varjo 的芬兰公司声称已经研发出一款新型的 VR/AR 头显（代号为 20/20），该头显的显示屏可达到超过 7000 万像素的人眼分辨率。而在今年 10 月份，Varjo 已经完成了 8200 万美元的 A 轮融资，该轮融资主要用于帮助其进行产品研发和一些必要定制组件的生产，以保证头显的质量和生产。
人眼是如何选择成像的(二)
我之前对如何选择成像，做了一些分析，但是有一些瑕疵的地方是相位，无法确定。 我假设感受器能够测量电矢量的瞬时值，但是在测量间隔远大于周期函数的周期T。这个假设条件才是之后分析的基础。 通过采样确定光波周期函数的周期的算法: 首先我最开始想到的是采样的时间点其实是循环点列，那么这是个循环群的问题了。我的最终目的是确定相位，要确定相位，必须要确定在一个周期T内的采样点列。 假设周期函数为T，这
人眼是如何选择成像的
其实，我在前面的一篇文章中利用数学模型，没有具体计算过，讨论了该如何成像，但是这毕竟只是数学上的计算方式，跟人脑的处理方式不是一样的。我现在提出一个跟比较接近哲学的问题，首先人脑在不清楚什么清晰，什么是不清晰的情况下，如何通过调焦得到自己想要的清晰图像。 大脑判断图像清晰的依据是什么？是变分法吗？不是，变分法是利用三维空间加上折射率计算的，大脑不可能在脑海中测量物体的真实距离，然后构建三维环境，
人眼是如何看到物体的
我在试图理解人眼如何观察到物体的，发现没有解释。本来我想这应该跟照相机照相的结果一样，但是发现，照相机也不对劲，没有理由能成像啊。 因为物体在散射光的时候，假设散射的光在局部是平行光，那么物体散射的平行光有无数组，这无数组中到达眼睛的光也是无数组，那么眼睛应该选择哪一组光呢？我只是为了引出问题，而说出是那一组，实际情况应该这样建立数学关系，假设用亮度L表示物体反射出来的光，物体的位置为x，表示一
人眼视觉系统(Human Visual System)
转载自：点击打开链接 人眼类似于一个光学系统，但它不是普通意义上的光学系统，还受到神经系统的调节。人眼观察图像时可以用以下几个方面的反应及特性： (1)从空间频率域来看，人眼是一个低通型线性系统，分辨景物的能力是有限的。由于瞳孔有一定的几何尺寸和一定的光学像差，视觉细胞有一定的大小，所以人眼的分辨率不可能是无穷的，HVS对太高的频率不敏感。 (2)人眼对亮度的响应具有对数非线性性质，以达到
【图像处理】人眼区域分割（1）
人眼区域分割（1） 通过尝试计算水平灰度曲线来定位人眼。因为人眼周围灰度变化明显，可以通过灰度曲线图来确定眼睛所在的水平方向坐标。 ##步骤： 灰度化 求水平方向的灰度投影曲线 P ( i ) = ∑ j = 1 n M ( i , j ) P(i)= \sum\limits_{j=1}^{n}M(i,j) P(i)=j=1∑nM(i,j) 图像在内存中庸MxN的矩阵存储，i,
【图像处理】人眼区域分割（2）之梯度积分投影曲线
## 人眼区域分割（2） 在人眼区域分割（1）中,对人脸图片求水平投影曲线（也叫IPF）,其反映的是每行像素和的变化曲线，即反应了整体的灰度变化，并没有反映眼睛局部灰度变化明显的特点，所以在曲线中不能唯一而又准确的显示眼睛的位置，若想找到眼睛，则必须要良好的滤波。对于此，采用了其他的投影方法，并通过该曲线来截取人眼区域。 目录： 梯度积分投影分析投影曲线人眼区域分割总结 一、梯度
0058-用OpenCV的级联分类器CascadeClassifier做人脸和人眼的识别
级联分类器可以用来识别人脸区域和人眼区域，OpenCV提供了类CascadeClassifier，它是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器，相关的原理请大家自行查阅相关资料。 使用级联分类器时要先加载训练好的xml分类器文件。 示例代码如下： 代码中用的视频下载链接：https://pan.baidu.com/s/1bo7rRtl 密码：6zyj 代码是用到的xml分类器文件下载链接
人眼的注意力机制的产生及利用
参见 https://www.computationalimaging.cn/2020/11/attention-mechanism-of-human-eyes.html 1. 人眼的结构 人眼前端是巩膜(眼白)，瞳孔(中间的黑色圆圈)，虹膜(瞳孔和巩膜之间的棕色部分) 后端感光部分则分为感光细胞和神经节细胞； 感光细胞又分为杆状细胞(感受光的亮度)和锥状细胞(感受色彩，分为R，G，
人脸矫正之人眼检测实例(Android)
最近在做人脸识别的研究和开发，其中用的还是传统的支持向量机 ——SVM和特征提取方法 LBP(具有灰度不变形的优点） 在少量的数据下，传统的机器学习方法相对于现在比较热门的深度学习算法有一定的优势，比如计算速度等。 其中的SVM我使用的是台湾大学的LIBSVM的开源项目，这个开源项目是很经典而且很实用。 对于非端对端的学习，一个好的分类问题，需要的就是提取最有价值的特征，那么如何更好的使用L
![[人眼检测] high confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence](https://img-blog.csdn.net/20150303215734413)
[人眼检测] high confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence
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
PaddleOCR：超越人眼识别率的AI文字识别神器
在当今人工智能技术已经渗透到各个领域。其中，OCR（Optical Character Recognition）技术将图像中的文字转化为可编辑的文本，为众多行业带来了极大的便利。PaddleOCR是一款由百度研发的OCR开源工具，具有极高的准确率和易用性。 本文将详细介绍PaddleOCR的基本原理、功能特点、使用方法以及应用场景，帮助你全面了解这一强大的OCR工具。 1、PaddleOCR介
数字图像处理 读书笔记三 人眼的亮度辨别能力
前文 数字图像处理 读书笔记二 眼睛的构造 已经描述了眼睛的基本构造和亮度适应级别。现在更具体的总结书中的亮度辨别(Brightness discrimination)问题。 几个基本定义，参考： http://wenwen.soso.com/z/q179268904.htm?sp=1001&pos=0&ch=2013ww.tw.xgzs http://wenwen.soso.com/z/q
Ansys Zemax | 如何在 OpticStudio 中模拟人眼
本文是人眼模型的一个案例研究，并提供了更高级的序列模式建模技术的演示。我们将在OpticStudio中使用Liou & Brennan 1997眼睛模型创建人眼模型。在OpticStudio中成功生成这个眼睛模型后，我们将使用它来设计一个自由形式的渐进眼镜镜片。 下载 联系工作人员获取附件 简介 准确的人眼模拟和建模是一个难题；这是一个不断激发新的发展的课题。在本研究中，我们将使用在《Op
超越人眼，好用的OCR软件推荐
OCR技术（Optical Character Recognition）是一种将图像或扫描的文字转化为可编辑、搜索、存储、分享的文本的技术。OCR技术除了能够将纸质文档数字化，还可以将手写文本、印刷文本、数码照片中的文字等转化为电子文本。 以下是几个比较知名的OCR软件： 来百度APP畅享高清图片 1. 金鸣表格文字识别：金鸣识别系统是一款OCR软件，它采用超前AI技术，程序经深度学习，识别精
深度差与人眼注视物体模糊程度的关系
深度差与人眼注视物体模糊程度的关系 人眼成像与相机的区别人眼成像模糊程度与深度差关系参考链接 之前我们讨论了图像深度差与模糊度的关系：https://blog.csdn.net/qq_41452267/article/details/104492162 本节我们讨论人眼成像模糊程度与深度差的关系。 人眼成像与相机的区别 首先我们要明白一个问题：人眼与相机成像原理都是凸
电视原理学习笔记：人眼视觉特性——视敏特性、光的度量、亮度感觉、对比度、视觉惰性、分辨力
视敏特性 视敏特性：对于辐射功率相同而波长不同的光有不同的亮度感觉。 人眼视网膜上存在两种视敏细胞：锥状细胞和杆状细胞。锥状细胞灵敏度低，只能在光亮条件下（白天）感知明暗层次，属于明视觉细胞，还能辨别颜色；而杆状细胞正好相反，灵敏度高但是不能辨别颜色，属于暗视觉细胞，适用于夜晚或弱光线环境中。从图中可以看出，人眼在光亮条件下对波长为555nm的黄绿光有最大的敏感度，在黑暗条件下对波长为507