在人脸区域利用EyeMap和MoutMap算法检测眼睛

资 源 简 介

在人脸区域利用EyeMap和MoutMap算法检测眼睛

详 情 说 明

在Matlab平台下利用EyeMap和MouthMap算法进行眼睛检测是一种基于颜色特征和区域特性的高效方法。该技术主要分为三个关键阶段。

首先需要对输入图像进行人脸区域定位。通常采用肤色模型或预训练的检测器确定人脸的大致范围，这为后续眼部检测限定了搜索空间，避免在全图范围内无效计算。

EyeMap阶段通过分析眼周的色彩对比度特征。人眼区域通常呈现高对比度特性——虹膜与眼白的色彩差异明显。算法会结合YCbCr色彩空间的色度分量增强这种对比，生成反映眼部概率的热力图。瞳孔的深色特性与巩膜的浅色会在EyeMap中形成明显响应峰。

MouthMap则主要利用嘴唇特有的红色调特征。由于口腔区域与眼部存在明显位置关系（垂直方向上的固定比例），通过排除嘴部区域可以避免将嘴唇误判为眼部。两种热力图的联合分析能显著提高检测准确率。

最后通过非极大值抑制等后处理技术确定最终的眼部坐标。这种方法在Matlab中可高效实现，尤其适合对实时性要求不高的学术研究或原型开发。其优势在于避免复杂的特征训练过程，直接利用人脸固有的生理特征进行检测。