61、红眼检测与乌尔都语离线手写识别技术解析

红眼检测与乌尔都语离线手写识别技术解析

红眼检测算法流程

红眼检测算法主要包含输入图像、特征提取、特征量化和分类这几个步骤。在这个应用中，目标是描述眼睛的各个部分，因此提取这些部分的独特特征至关重要，这样才能将它们与虚假候选部分区分开来。

为了从每个图像计算出固定长度的向量，会将提取的局部特征（数量可变）统计到直方图中。直方图的区间分布在特征空间中，使得空间中更密集的部分有更多的区间，从而获得更有意义的直方图。这些直方图作为分类器的输入，用于分离两类（眼睛和非眼睛）直方图的特征，并进行高精度的区分。使用标记图像的训练集来训练分类器并找到其最优参数。

特征提取方法

关键点检测和描述问题可以独立处理。实验中结合了不同的检测器和描述符，共有11种图像分析方案。
- Harris-Laplace 检测器（HarLap） ：Harris 角点检测器可适应多尺度角点检测。通过选择高斯 - 拉普拉斯算子在尺度上达到最大值的角点，来确定每个特征的最显著尺度。
- Hessian-Laplace 检测器（HesLap） ：寻找在不同尺度下计算的 Hessian 矩阵行列式在空间上达到局部最大值的关键点。同样使用高斯 - 拉普拉斯算子选择最显著尺度的特征。
- Harris-Hessian-Laplace 检测器（HarHesLap） ：由于 Harris-Laplace 和 Hessian-Laplace 检测器相互补充（角状与斑点状结构），可以同时使用它们以获得更丰富的表示。
- Harris-Affi