基于YCgCr色彩空间与几何信息的人眼定位方法

资 源 简 介

基于YCgCr色彩空间与几何信息的人眼定位方法

详 情 说 明

文章正文：

在计算机视觉领域中，人眼定位是一项关键技术，广泛应用于人脸识别、视线追踪、疲劳检测等场景。传统的RGB色彩空间由于对光照变化敏感，往往在复杂环境下表现不佳。YCgCr色彩空间因其良好的亮度与色度分离特性，能够有效降低光照变化对肤色检测的影响，从而提高人眼定位的鲁棒性。

该方法的实现思路主要分为两个阶段：肤色检测与人眼精确定位。首先，图像从RGB空间转换至YCgCr空间，利用YCgCr的色彩分布特性筛选出肤色区域。相较于YCrCb或HSV空间，YCgCr能更准确地抑制背景干扰，特别是在高光或阴影区域。随后，结合人脸的几何先验信息（如眼睛位于面部上半部分、双眼间距比例等），通过形态学处理与候选区域筛选缩小搜索范围。

几何约束的引入是关键创新点：通过计算候选区域的纵横比、对称性以及与面部中心的位置关系，可以排除眉毛、头发等误检区域。最终，基于梯度特征或模板匹配在候选区实现瞳孔坐标的精确定位。实验表明，该方法在光照不均、部分遮挡等挑战性场景下仍能保持较高准确率。

这种色彩空间与几何信息融合的策略，不仅降低了计算复杂度，也为嵌入式设备上的实时人眼跟踪提供了可行方案。未来可结合深度学习模型进一步提升极端条件下的定位精度。