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人眼检测 人眼跟踪 AdaBoost算法 MeanShift算法 CamShift算法

大数据-算法-非洲爪蟾眼发育和晶状体再生过程中省略表达荧光定量PCR和免疫组.pdf

摘 要： 提出了一种基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法。使用基于"基准白色"的色彩平衡方法归一化彩色图像，将图像在HSV 空间进行肤色分割，确定候选人脸，采用形态学滤波器对其降噪。在获得虹膜位置的基础上，使用Susan 算子定位两个眼角点，从而实现眼睛的定位。实验证明提出的方法能够很好的检测人脸、定位人眼，尤其对存在人脸旋转和光照异常的人脸图像有很高的度和鲁棒性。 　　1 引言 　　人脸检测是指处理分析输入的图像，判断其中是否有人脸，如果有则找到人脸的位置，并将人脸从背景中分离出来。近年来出现了大量人脸检测方法，主要分为基于特征的和基于图像的等两种方法。前者以某种特征如肤色、脸型、鼻子和

本文档详细介绍了眼图的生成原理，指标参数的详细说明，以及介绍了一些常见的不规则的眼图以及产生的原因，最后介绍了CSA8000眼图仪的使用

MATLAB疲劳驾驶实现。输入视频，分帧，人脸定位，人眼定位，睁眼闭眼定位，统计闭眼率，从而判断疲劳。

Source Insight是一个面向项目开发的程序编辑器和代码浏览器，它拥有内置的对C/C++, C#和Java等程序的分析。能分析源代码并在工作的同时动态维护它自己的符号数据库，并自动显示有用的上下文信息。sourceinsight配置为护眼模式的xml配置

三维视线估计的目标是从眼睛图片或人脸图片中推导出人的视线方向，视线的方向往往跟眼睛的状态和头部姿态都有关系。从输入图像中用深度卷积神经网络来对眼睛的虹膜和瞳孔像素进行分类，从而进行特征提取，跟踪三维眼球的注视状态。演示视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV14P4y1c7RF?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

自定义眼图模板

function [face_a,skin_region]=face(I); skin_region=skin(I); se = strel('disk',5); se2 = strel('disk',3); er = imerode(skin_region,se2); cl = imclose(er,se); dil = imdilate(cl,se); % morphologic dilation dil = imdilate(dil,se); cl2 = imclose(dil,se); d2 = imfill(cl2, 'holes'); % morphologic fill facearea = bwdist(~d2); % computing minimal euclidean distance to non-white pixel % figure;imshow(facearea,[]); % imshow(d2); face(:,:,1)=double(I(:,:,1)).*d2; face(:,:,2)=double(I(:,:,2)).*d2; face(:,:,3)=double(I(:,:,3)).*d2; face_a=uint8(face);