模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2019, Vol. 32 Issue (1): 17-23    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201901003
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基于改进SVR的眼睛中心定位方法
张婉绮1, 王志永1, 刘洪海1
1.上海交通大学 机械与动力工程学院 上海 200240
Eye Center Localization Based on Improved SVR
ZHANG Wanqi1, WANG Zhiyong1, LIU Honghai1
1. School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong Uni-versity, Shanghai 200240

全文: PDF (2000 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 眼睛中心定位技术无法摆脱图像分辨率较低、光照条件较差、侧脸及眼睛状态不定等问题对定位精度的影响.为了解决这一问题,文中提出改进的支持向量回归(SVR)的眼睛中心定位方法,基于面部特征定位中心,同时尝试几种图像预处理技术,用于提高定位精度.实验表明,结合高斯滤波器的SVR可以获得较好的中心定位精度.
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作者相关文章
张婉绮
王志永
刘洪海
关键词 眼睛中心定位 支持向量回归方法(SVR) 高斯滤波器    
Abstract:The accuracy of eye center localization is reduced due to the low resolution of input image, poor lighting condition, side face and eyes status. To handle this issue, an improved support vector regression (SVR) method is proposed to detect the eye center based on the facial feature localization. Several image processing techniques are tried to improve the accuracy. Results show that the SVR combining a Gaussian filter achieves a better accuracy.
收稿日期: 2018-09-23     
ZTFLH: TP 29  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61733011,51575338)资助
通讯作者: 刘洪海,博士,教授,主要研究方向为生物机电一体化、模式识别、智能视频分析、智能机器人.E-mail:honghai.liu@sjtu.edu.cn.   
作者简介: 张婉绮,硕士研究生,主要研究方向为人机智能交互系统、人体骨架抽取及动作分割.E-mail:sissi_sjtu@sjtu.edu.cn.王志永,博士研究生,主要研究方向为图像处理、面部特征点检测、凝视估计.E-mail:yzwang_sjtu@sjtu.edu.cn.
引用本文:   
张婉绮, 王志永, 刘洪海,. 基于改进SVR的眼睛中心定位方法[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(1): 17-23. ZHANG Wanqi, WANG Zhiyong, LIU Honghai. Eye Center Localization Based on Improved SVR. , 2019, 32(1): 17-23.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201901003      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2019/V32/I1/17
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