三维视线估计的目标是从眼睛图片或人脸图片中推导出人的视线方向，视线的方向往往跟眼睛的状态和头部姿态都有关系。从输入图像中用深度卷积神经网络来对眼睛的虹膜和瞳孔像素进行分类，从而进行特征提取，跟踪三维眼球的注视状态。演示视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV14P4y1c7RF?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

function [face_a,skin_region]=face(I); skin_region=skin(I); se = strel('disk',5); se2 = strel('disk',3); er = imerode(skin_region,se2); cl = imclose(er,se); dil = imdilate(cl,se); % morphologic dilation dil = imdilate(dil,se); cl2 = imclose(dil,se); d2 = imfill(cl2, 'holes'); % morphologic fill facearea = bwdist(~d2); % computing minimal euclidean distance to non-white pixel % figure;imshow(facearea,[]); % imshow(d2); face(:,:,1)=double(I(:,:,1)).*d2; face(:,:,2)=double(I(:,:,2)).*d2; face(:,:,3)=double(I(:,:,3)).*d2; face_a=uint8(face);

音视频-图像处理-视网膜细胞分布特征及自适应光学系统对弱视人眼视网膜的研究.pdf

1.研究背景与意义 疲劳检测在现实生活中具有很大的意义和实用价值，也是一个值得进一步完善研究的课题。 列车员疲劳提醒 疲劳检测 特定岗位防瞌睡 汽车防止疲劳驾驶 防止质检员打盹

一、主要研究内容1.基本内容 本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。包括lun文初稿撰写。2.具体要求 本设计基于灰度积分投影技术的眼睛定位方法，再结合perclos技术。首先通过图像预处理技术得到灰度分配较为均匀的图像然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标实现了准确的眼睛定位通过perclos技术技术眨眼率，根据先验值得到是否疲劳。二、算法原理 视频输入——预处理去除非人脸区域——人脸定位——人眼定位（灰度积分投影）——眼睛张合度——perclos技术统计——输出结果三、GUI界面设计[需要有一定编程功底]

有关图像处理的，对人脸部的识别，对人眼部定位。

人眼定位是人脸识别的重要步骤，本文提出一种结合灰度投影与改进Hough变换的人眼定位算法。首先，通过两次积分投影进行人眼粗定位，对粗定位的眼睛灰度图像增强处理后提取边缘，然后采用改进Hough变换检测圆来定位眼球的准确位置。实验结果表明，该算法与已有算法相比，具有更为快速和精确的定位效果，并且对头部偏转具有较强的鲁棒性。

写了一些关于图像hough变换人眼虹膜的例子，程序含有说明解释，适合初学者。

虹膜是位于瞳孔和巩膜之间，可以用其对人进行身份鉴定。本文利用Hough方法将虹膜从人眼照片中分割出来，对虹膜识别进行的预处理步骤。里面含有可运行的matlab程序。

该文提出了一种基于最大类间方差阈值分割和灰度积分投影技术的眼睛定位方法。首先通过图像预处理技术中的中 值滤波方法去除图像噪声,并通过非线性变换消除人脸图像因为曝光条件不同而造成的模糊,得到灰度分配较为均匀的图 像,然后利用最大类间方差阈值法对图像进行二值化处理,将特征点从人脸图像分割出来,并分别利用水平和垂直灰度积分 投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,从而为进一步提取其它特征点打好了基础。