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红外条件下人眼快速定位算法研究与实现 徐柏科a，李春贵b，阳树洪b （广西科技大学 a.电气与信息工程学院,b.计算机学院，广西 柳州 545006） 摘要：背景、光照、人脸姿态及眉毛AdaBoost_Cascade算法进行人脸检测的基础上，本文提出了一种快速高效人眼定位方法眼区域，Gabor滤波、积分投影及连通域增强算法精确定位人眼。实验表明，该算法不仅能克服以往人眼定位缺陷，并对人脸姿态、表情变化有较强的适应能力，精度达到9%及以上AdaBoost_Cascade算法；人眼定位；Gabor滤波；连通域；积分投影 中图分类号：TP391 文献标志吗：A Research and Realization of Fast Eyes localization algorithm Based on the Infrared Condition XU Bai-kea, LI Chun-guib,YANG Shu-hongb College of Electrical and Information Engineering, b.College of Computer Engineering, Guangxi University of Science and Technology, Liuzhou 545006,China） Abstract: n view of the defects of previous eye location algorithm, which has been vulnerable to background, the non-uniform illumination, facial gestures and eyebrow and so on, It has based on AdaBoost_Cascade algorithm to detect face, this paper proposes a new method of fast and efficient eye location. The algorithm gets roughly the eyes area based on complexity of the gradient, and accurately locate the eyes through the Gabor filter, integral projection and connected domain enhancement algorithm. Experiments show that the proposed algorithm not only can overcome the defects of previous eye location, and it has the strong ability to adapt the changes of face posture, facial expression, precision reached 99% or more. Key words: AdaBoost_Cascade algorithm; Eye location; Gabor filter. Connected domain; Integral projection 1 引言 人眼定位在人脸识别、智能监控、视频跟踪、人眼状态分析等应用领域中具有重要的意义与影响，直接关系着其检测与定位的正确率。实际应用中，由于当前绝大部分人眼定位算法均受到非常明显的限制，如复杂光照条件导致的光照过强、过弱、及光照不均匀、脸部姿态变化等；另一方面，人脸特征多，不易分析，提取困难，计算复杂度相对较高。 到目前为止，已有国内外研究者提出众多卓有成效的人眼定位方法。其中文献[1]提出了使用通用投影函数（GPF）来进行眼睛定位，实现简单，计算量小，文献[]使用Gabor 滤波粗定位眼睛但是对于原图像的尺度、光照情况、旋转角度非常敏感模板匹配方法的计算量太大Hough 变换特征的人眼定位算法，其优点是实现起来简单，但算法没有考虑眼睛的微结构特征；文献[7]采用积分投影去眉毛部分，最后利用复杂度、灰度均值和结构居中度分析，将左右眼区域分割成若干小图像块不断纠正精确定位人眼，但此方法对姿态变化较明显时，无法去除眉毛的干扰，且实现繁琐；文献[8]提出一种基于知识的眉眼分割算法，能有效的排除眉毛干扰，但实现较为复杂；文献[9]基于复杂光照条件下采用自适应连续均值量化变换增强，结合连通域分析定位人