人脸检测实现及眼睛定位算法

资 源 简 介

人脸检测实现及眼睛定位算法

详 情 说 明

人脸检测在现代计算机视觉应用中扮演着重要角色，从手机解锁到安防监控都离不开这项基础技术。本文介绍两种主流实现方法及其眼睛定位扩展。

基于Haar特征和Adaboost的方法通过训练级联分类器来识别人脸。算法首先提取图像的Haar-like矩形特征，这些特征能有效表征人脸区域的明暗对比模式。Adaboost算法则用于从大量特征中筛选关键特征并构建强分类器，最终形成的级联结构能快速排除非人脸区域。

Dlib库提供了基于HOG特征和线性SVM的替代方案。这种方法通过计算图像的梯度方向直方图来捕捉面部结构特征，配合支持向量机实现高效分类。Dlib的预训练模型不仅能检测人脸，还能精确定位68个面部特征点。

眼睛定位通常作为人脸检测的后处理步骤。在获取人脸区域后，可以基于几何约束（眼睛位于面部上半部分）或局部特征分析来缩小搜索范围。对于特征点方法，内眼角和外眼角的坐标可直接用于计算瞳孔位置。这些定位结果在视线追踪、疲劳检测等应用中至关重要。

现代算法面临的挑战包括光照变化、遮挡处理以及实时性要求。深度学习方法的引入正在推动这个领域向更高精度发展，但传统方法因其计算效率优势仍在嵌入式设备中保持重要地位。