公开(公告)号：CN100373400C

公开(公告)日：2008-03-05

申请号：CN200610024977.2

申请日：2006-03-23

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 陈刚 ,  申瑞民 ,  王加俊 ,  申丽萍 ,  许世峰 ,  曾义

IPC: G06K9/62

Abstract: 一种基于识别模型的多神经网络结合的睁眼检测方法，属于图像处理领域。本发明包括：A.二值化后标记连通区域，根据人眼二值图几何模型，筛选可能区域。B.基于识别模型设计多神经网络结合的检测器。即将二值图用径向基神经网络识别，若识别则检测到睁眼，若没有，则进行下一步。C.将灰度图用反向神经网络识别，若未识别，则累计次数，若次数大于6，则未检测到睁眼。若识别，则进行下一步。D.若未设置学习状态，则检测到睁眼，若设置，则向教师询问该区域是否人眼，若是，则保存二值图，重新训练径向基神经网络；若否，则保存灰度图，重新训练反向神经网络。本发明无须大量的初始训练样本，随着不断地有监督学习，检测性能持续提高。

公开(公告)号：CN1818930A

公开(公告)日：2006-08-16

申请号：CN200610024977.2

申请日：2006-03-23

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 陈刚 ,  申瑞民 ,  王加俊 ,  申丽萍 ,  许世峰 ,  曾义

IPC: G06K9/62

Abstract: 一种基于识别模型的多神经网络结合的睁眼检测方法，属于图像处理领域。本发明包括：A、二值化后标记连通区域，根据人眼二值图几何模型，筛选可能区域。B、基于识别模型设计多神经网络结合的检测器。即将二值图用径向基神经网络识别，若识别则检测到睁眼，若没有，则进行下一步。C、将灰度图用反向神经网络识别，若未识别，则累计次数，若次数大于6，则未检测到睁眼。若识别，则进行下一步。D、若未设置学习状态，则检测到睁眼，若设置，则向教师询问该区域是否人眼，若是，则保存二值图，重新训练径向基神经网络；若否，则保存灰度图，重新训练反向神经网络。本发明无须大量的初始训练样本，随着不断地有监督学习，检测性能持续提高。