基于改进型最大类间方差法的瞳孔定位方法_黄丽丽1_杨帆2_王东强2_唐云建2VIP免费

ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用基金项目:重庆市科技攻关计划基金资助重点项目（cstc2011ggB0028）作者简介:黄丽丽(1987－),女,硕士,主要研究领域为智能信息处理、模式识别；杨帆(1977－),女,博士；王东强(1977－),男,博士；唐云建(1981－),男,博士。E-mail:huangliliym@163.com1基于改进型最大类间方差法的瞳孔定位方法黄丽丽1，杨帆2，王东强2，唐云建2HUANGLili1，YANGFan2，WANGDongqiang2，TANGYunjian21.重庆邮电大学计算机科学与技术学院，重庆市4000652.重庆市科学技术研究院信息与自动化技术研究中心，重庆市4011231.CollegeofComputerScienceandTechnology,ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications,Chongqing400065,China2.ResearchCenterforInformationandAutomationTechnologies,ChongqingAcademyofScience&Technology,Chongqing401123,ChinaHUANGLili,YANGFan,WANGDongqiang,TANGYunjian.PupillocationmethodbasedonimprovedOTSUalgorithm.ComputerEngineeringandApplicationsAbstract:Toimprovetheaccuracyandrapidityofpupillocationinhuman-computerinteraction,amethodbasedontheimprovedOTSUalgorithmisproposedinthispaper.First,theimageispre-processedusinglightcompensatingandmedianfilteringtocalculatethemaximumbetween-classvarianceofthepixelswhichexistintheimage,andobtaintheoptimumthresholdofthebinaryimage,finally,thepupilcenterandradiusisgotbyusingellipsefitting.Experimentresultsshowthatthemethodisquiteaccurateandfast,whichlaidagreatfoundationfortheeyetracking.Keywords:Pupillocation;threshold;OTSUalgorithm;Ellipsefitting摘要：为了提高人机交互中瞳孔定位的精确性与快速性，提出一种基于改进型最大类间方差法的瞳孔定位方法。首先，对图像进行基于光线补偿和中值滤波的预处理操作，进而根据直方图统计出图像中未出现的像素灰度值，计算余下像素的最大类间方差，求取二值化图像的最佳阈值，最后，采用椭圆拟合方法确定瞳孔中心及半径。实验证明，该方法准确快速，为视线跟踪奠定必要的基础。关键词：瞳孔定位；阈值；最大类间方差法；椭圆拟合文献标识码：A中图分类号：TP3911引言近年来，视线跟踪[1,2]在人机交互中的应用已经成为一个热门的研究趋势，该方式使人机对话变得简单，因此备受关注。瞳孔定位作为视线跟踪中的一个重要研究课题，其准确性和有效性直接影响整个视线跟踪系统的优劣。目前，对瞳孔定位的研究方法很多，大多数方法是基于对圆的检测，主要考虑到瞳孔的几何特性，常将其看作一个圆或椭圆。常用的方法包括Hough变换[3]和椭网络出版时间：2012-09-0709:00网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20120907.0900.012.html黄丽丽，杨帆，王东强，唐云建：基于改进型最大类间方差法的瞳孔定位方法2圆拟合[4,5]的方法，就其本质而言，Hough变换和椭圆拟合都是利用图像的边缘信息作为基础来获得瞳孔的位置和大小。Hough变换的方法是通过参数搜索确定一个圆，而椭圆拟合主要是通过最小二乘法或其它方法来进行椭圆的拟合。Hough变换和椭圆拟合的方法首先都需要对眼部灰度图像进行二值化，然后对二值图像进行边缘信息的提取，就其边缘信息实现定位。然而在求取二值图像时，阈值的选取成为困难，尤其在红外光照下阈值的选取更是不易。Wildes[3]和Tisse[6]等通过Hough变换的投票机制在参数空间寻求最优值，TakeshiTakegami[7]等人提出Hough变换拟合椭圆的算法来定位椭圆，张书强、来跃深[8]等人利用Sobel算子结合Hough圆检测的方法来定位瞳孔，王长元、史学颖[9]提出了基于强边缘和弱边缘的情况下采用Hough变换检测圆的方法定位瞳孔。这些方法虽然取得了一定的准确性，但是采用固定阈值的方法无疑增加了方法的局限性，通用性较差，且Hough找圆的方法遍布整幅图像，盲目搜索，同时该方法复杂度大、资源需求大，运算时间长。朱柳柳、卢光明[10]在虹膜定位中提出基于最长弦定义边界的检测方法，该方法在图像二值化时采用最大类间方差法来实现阈值的提取，最大类间方...