一种应用于人脸正面图像的眼睛自动定位算法

基于人眼轮廓所具有的椭圆特性,提出了一种眼睛定位算法。首先对人脸图像边缘提取,并对边缘所有点进行最小平方椭圆拟合,根据眼睛宽度与高度比例,给定一个阈值,确定眼睛候选区域;然后运用训练过的支持向量机(SVM)分类器验证眼睛区域;最后在眼睛区域,采用一种基于方向性圆形霍夫变换(Circle Hough Transform(CHT))的检测算子定位眼球中心,并对ORL及自建人脸库进行了测试。结果表明:分别在1.25 s,3.0 s内,验证率为91.6%,95%的情况下,该方法可以获得7.26和3.45个像素的平均定位误差,同时也证实了该方法对人脸的平面内旋转、尺度、表情等变化具有较强的鲁棒性。