基于Hough变换的人眼虹膜定位方法

资 源 简 介

基于Hough变换的人眼虹膜定位方法

详 情 说 明

Hough变换是一种经典的图像处理技术，常用于检测图像中的几何形状（如圆、直线等）。在人眼虹膜定位的应用场景中，该方法能够有效识别出虹膜的圆形边界。

当应用于眼部区域时，Hough变换可以通过边缘检测（如Canny算子）提取虹膜轮廓，进而拟合出圆形参数（圆心和半径）。其优势在于对部分遮挡或噪声具有一定的鲁棒性。然而直接对完整人脸图像进行全局虹膜检测可能导致计算量剧增，甚至引发系统资源耗尽。

实际应用中通常建议采用分阶段策略： 先通过人脸检测技术（如Haar级联或深度学习模型）定位眼部区域； 在裁剪出的眼部ROI（Region of Interest）内进行Hough变换检测虹膜。

这种分步处理方式显著降低了计算复杂度，同时避免了无关区域的干扰。需要注意的是，虹膜定位精度会受到瞳孔收缩状态、光照条件以及眼睑遮挡等因素的影响，可考虑结合灰度投影或机器学习方法进行优化。