电子质量（2012第11期）0引言近年来，人脸检测在信息安全、出入口访问控制、图像与视频检索和智能人机接口等方面的广泛运用，已成为机器视觉和模式识别等领域的热门课题[1]。而人的眼睛，比鼻子、嘴等其他人体器官能够提供更多更重要的信息，如表情、疲劳状态、心理活动等，所以瞳孔定位在疲劳检测、表情识别、身份认证等方面有重要的意义。1人脸检测本文主要采用Adaboost算法对人脸进行检测。Ad-aboost算法是一种迭代算法，其主要原理为：首先，通过对训练集的训练，可以得到若干个弱分类器；然后，将弱分类器集合起来构造成一个强分类器，并且该强分类器具有较强的分类能力；最后，通过将若干个强分类器级联得到级联分类器[2]。Adaboost算法能够实现快速人脸定位，整个过程主要包括3个部分：图像预处理、载入分类器和人脸检测，如图1所示。2基于灰度投影的人眼定位目前，人眼定位有很多方法，主要分为基于模板的方法、基于表观的方法和基于特征的方法[2]。其中，王文成等人[2]提出了利用区域投影的方法定位人眼区域，该方法通过对人脸图像计算水平积分投影，然后再利用人眼在面部的特殊位置得到人眼区域。此方法较为理想化，首先利用人眼的特殊位置缩小眼睛的范围，再计算积分投影等到人眼的大致区域；然后利用边缘检测、膨胀处理等方法获得了人眼较为精确的范围。人眼定位综合了图像增强、水平积分投影及区域特征等算法。图2所示为系统设计中人眼定位的流程图。基于OpenCV的人眼瞳孔定位算法TheHumanEyePupilLocalizationAlgorithmBasedonOpenCV李红匣（五邑大学,广东江门529020）LiHong-xia(WuyiUniversity,GuangdongJiangmen529020）摘要：近年来，人脸检测技术在机器视觉、模式识别、人工智能等领域得到了广泛的应用。而包含着丰富的内容和信息的人眼，作为人体生物特征的一个重要部分，关于人眼检测与定位的技术更是广泛应用在生物识别、医疗辅助、人机交互等领域。该文利用水平积分投影和区域特征的算法，快速定位人眼区域，然后利用区域投影的方法实现了瞳孔定位。关键词：人脸检测；水平积分投影；区域投影中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1003-0107(2012)11-0014-04Abstract:Inrecentyears,facedetectiontechnologyhasbeenwidelyappliedinthefieldofmachinevi-sion,patternrecognition,artificialintelligence.Andtheeyes,asanimportantpartofhuman,containalotofcontentandinformation.Thedetectionandlocationofthehumaneyesaremorewidelyusedinthefieldofbiometrics,medicalassistance,andhuman-computerinteraction.Inthispaper,thealgorithmsofhori-zontalintegralprojectionandregionalcharacteristics,quicklylocatetheeyeregions.Andthealgorithmofregionprojectionisusedtolocatethepositionofpupils.Keywords:humanfacedetection;horizontalintegralprojection;regionprojectionCLCnumber:TP391.41Documentcode:AArticleID：1003-0107(2012)11-0014-04作者简介：李红匣(1986-),女，硕士研究生，主要研究方向为人脸检测。图1人脸检测基于OpenCV的人眼瞳孔定位算法人脸检测14电子质量（2012第11期）2.1图像预处理2.1.1缩小定位范围在定位好的人脸图像中，我们用一个矩形框将检测到的人脸标记出来，并将这个矩形记为R；为了进一步缩小搜索范围，根据人脸的面部特征，将从距矩形R顶部1/8处到距矩形R底部1/2处为止的部分作为新的矩形，记为R'，如图3所示。这种情况都包含了人眼区域，并将所得到的人眼区域取出，从而得到图像，如图4(a)所示。该项处理确定了人眼的搜索区域，而且对后续处理的好处有两个：一个是缩小了图像的尺寸，使搜索的范围减小，从而减少了处理的时间；另一个是除去了图像中会对人眼检测造成影响的一些因素，如光照等。2.1.2图像增强图像增强主要包括空域增强和频域增强，本文使用的是空域增强。图4(a)所示为经过2.1.1节步骤处理后所得到的图像，记为原始图像。首先，对原始图像(如图4(a)所示)进行均值滤波。均值滤波器是常用的线性滤波器之一，对噪声有较好的抑制作用。均值滤波的主要思想是：先计算图像中某一点及其周围8个像素...
