實(shí)時人眼定位算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著現(xiàn)代社會的高速發(fā)展和信息時代的到來，人眼定位在諸如身份識別、人機(jī)交互等領(lǐng)域中起到愈來愈重要的作用，人們不僅對準(zhǔn)確率和精確度有著更高的追求，而且交互體驗(yàn)提出了新的要求。
　　針對當(dāng)下人們對定位效果更精確，實(shí)時性和魯棒性更好的人眼定位算法的需求，本文首先對人眼定位算法進(jìn)行了歸納和總結(jié)，著重研究了傳統(tǒng)的基于人眼幾何特征的定位算法與實(shí)現(xiàn)了其中部分有代表性的方法，諸如基于積分投影的人眼定位算法和基于等照度線曲率的人眼定位算法等。針對其魯

2、棒性不強(qiáng)，時間復(fù)雜度過高等問題，為此本文提出了一種基于自適應(yīng)梯度提升決策樹模型的隨機(jī)森林算法，從決策樹模型、訓(xùn)練樣本處理、定位流程等多個角度優(yōu)化了傳統(tǒng)的隨機(jī)森林算法。本文的主要工作是基于梯度提升決策樹模型從大量多樣化歸一化人眼樣本中訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到回歸樹,并且針對單個回歸樹能力較弱的情況，本文通過集成技術(shù)將訓(xùn)練得到的多個回歸樹組合成為一個強(qiáng)分類器，即隨機(jī)森林。同時在預(yù)測過程中，通過類似金字塔的多級定位結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了性能的進(jìn)一步提升。