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人脸识别中的眼角定位和预处理 顾 华 苏光大 杜 成 摘要 本文针对人脸识别中的特征提取问题，提出一种自动定位眼角的方法，在人脸图像中精确定位两眼 瞳孔和内外眼角等关键特征点的位置，定位准确率达到 98% 。眼角的自动定位能够给后续的人脸特征自动 提取和识别算法研究奠定良好的基础，帮助提高人脸识别算法的识别率。并将定位结果应用到人脸图像的 预处理工作，提出以两眼外眼角为基准进行归一化校正，与通常的利用两眼瞳距方法相比较，更加准确和 稳定，能够取得更好的预处理效果。 关键词 人脸识别、图像预处理、特征提取、Susan 算子、眼角定位 Automatic Localization of the Corners of Eyes on Human Faces Gu Hua Su Guang-Da Du Cheng Abstract A fast and exact approach was presented to extract the corners of eyes on human faces automatically. It can locate the positions of eyes with its near and far corners exactly by over 98% correct. This approach would help to extract the vital feature points on human face automatically and improve the accuracy of face recognition. Then, applying the results on the pretreatment of the face images, a method using the distance of two far corners of eyes to normalize the face images was presented. It could get more exact and steady outcomes than that using the distance of two irises commonly. Keywords Face Recognition, Image Pretreatment, Feature Extraction, Operator Susan, Eyes’ Corners Localization 1 引言 近年来计算机自动人脸识别技术的研究发展比较迅速，尤其 20 世纪 90 年代以来，越 来越多的人意识到人脸自动识别研究的重要实用价值并在这方面逐步开展了一些研究[1][6]。 在很多重要场合都需要进行可靠的人脸识别。一些实用的实时监视系统的研究突破依 赖于人脸识别技术的突破，比如在银行的监视系统、饭店出入系统、机场海关火车站的监 视系统等等应用中，准确快速的定位并识别人脸目标是这些系统进一步广泛应用的瓶颈。 因此，如何建立有效、快速、自动的人脸识别手段，成了迫切需要解决的问题，而人脸特 征的自动提取，是人脸自动识别过程中至关重要的一步。 当前的人脸识别方法主要分为基于局部特征和基于全局特征的两大类主流。无论哪类 方法，对基本特征如眼睛、鼻子和嘴巴等的准确定位都是必不可少的步骤，尤其是眼睛的 准确定位[2][3][4] [3][7]。目前的人脸识别处理大多是基于人脸正面标准照的灰度图像进行，但 人脸图像仍然存在很多差异。例如尺度大小、人脸在照片中的位置和角度不同、灰度的对 比度不同以及光照的影响。这些都会给特征提取和识别处理带来很多困难，因此需要进行 人脸图像的预处理工作。 在本文的工作中，首先根据一定的先验知识，利用归一化模板匹配方法在图像中划分 出脸部区域，然后对灰度图中的人脸确定两眼瞳孔的位置，进一步结合 Susan 算子等方法 找出内外眼角的精确位置，自动实现人脸图像中眼睛特征点的提取。在此基础上利用两眼 外眼角点作为基准，进行图像水平角度旋转和尺度缩放的归一化，将图像调整到标准的状 态，为进一步的识别工作奠定了很好的基础。实验结果证明本文的眼角定位方法快速准确， 在此基础上进行的预处理效果也十分理想。 439 2