面部图像中的眼镜检测

Question

我正在检查正面图像中的眼镜。我的目标是在不定位确切位置的情况下检测眼镜的存在。

http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs100440050002论文中给出的工作完全相同。

在该工作区域中，眼睛下方和眼睛之间用于边缘检测。计算六个度量，M1到M6。我无法从论文中得到以下内容。

1. 一旦计算出六个测量值，检测结果如何？
2. 是否有必要准确指定参数p,q,r,s（请参阅论文中的图1）？我正在处理的数据库是从不等距离拍摄的图像。

谢谢。

Answer 1

这篇文章是付费墙的背后，我会跳过它，但我认为这个问题很有意思。

1. 我只是撇去它，但看起来他们使用六个测量的直方图来显示所有六个结果都是双峰分布，其中没有眼镜/眼镜很好地分开。结合M2和M5的结果给出了最好的结果。

2. 当我读到它时，参数是固定的，你应该优化它们。因此，您应该应用一些预处理，以便获得更加平等的图像。他们在已完成此操作的数据集上进行测试，发现它会降低性能，但组合测量可以改善它。

无论如何，我认为你应该考虑在进行这种方法之前再研究一些。快速搜索＆＃34;自动眼镜检测＆＃34;给出了几个有希望的命中。