[人眼检测] high confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence

本文详细介绍了人眼检测算法的流程,包括基本原理、预处理、粗检测和细检测search阶段。算法通过寻找图像中边界明显的圆形,并利用像素平均值差异确定虹膜边界。预处理步骤后,通过阈值和局部最小值排除无效区域,粗检测初步定位圆心,细检测进一步精确到虹膜中心和半径。应用了partiald和lineint算法来优化检测过程。

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iris检测算法流程

基本原理

如下图,人眼形状是圆形。在图像中找到一个圆,该圆应该有明显的边界(虹膜与眼白)。在该圆周上的各像素平均值与相邻半径的平均值之差达到最大。如下图的外圆。假设其圆心为c, 半径为r。那么半径r+1圆周上的像素平均值与r的像素平均值达到最大。

基本思路是:先遍历圆心位置,再遍历半径,找到相差最大的位置。为了加速,可以用各种方法去快速定位圆心位置。该文章使用阈值+局部最小+粗搜索来缩小范围。找到了该圆心大致范围,再遍历所有找最小。

人眼

预处理

I=imcomplement(imfill(imcomplement(I),'holes'));

预处理

粗检测

  1. I < 0.5
  2. 排除3x3矩阵内的局部最小值
  3. 排除离各个边缘距离小于最小半径的点
  4. 对于剩下的点,采用partiald在圆弧上求blur积分
  5. 最大值即为iris的中心所在的大致位置
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