【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种无背景面部图像瞳孔定位方法及系统。
技术介绍
1、对给定的人脸图像进行瞳孔中心位置定位，通过确定瞳孔位置的变化，可以进行视线估计、注意力分析、人机交互以及情绪判断等的分析和研究，具有极大的研究价值和应用价值。
2、基于人脸图像的瞳孔检测的方法，目前主要由基于人脸几何特征的几何方法和基于统计特征的机器学习方法两种。
3、hansen等人的基于虹膜的椭圆形状，提出一种基于统计信息，拟合图像中的椭圆结构的方法，进行瞳孔的检测。
4、xiao等人的设计圆形图像拟合方法，利用虹膜区域的圆形拟合来实现瞳孔定位。
5、valent等人的通过边缘检测方法，结合眼部曲线信息与所建立数据库中信息进行匹配，从而进行瞳孔定位。
6、卿源华,等人的基于gabor变换的瞳孔定位自动校准方法，利用二值化、灰度化等方法对图像进行预处理，以消除噪声和背景光照等因素的影响。
7、党媛媛等人的提出基于灰度积分投影与霍夫圆变换算法的人眼瞳孔定位和瞳距计算方法。
<...【技术保护点】
1.一种无背景面部图像瞳孔定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无背景面部图像瞳孔定位方法，其特征在于，行和绝对梯度公式为：
3.根据权利要求1所述的无背景面部图像瞳孔定位方法，其特征在于，列和绝对梯度公式为：
4.根据权利要求1所述的无背景面部图像瞳孔定位方法，其特征在于，剔除图像中列和绝对梯度为零得到面部图像宽度值。
5.根据权利要求1所述的无背景面部图像瞳孔定位方法，其特征在于，剔除图像中行和绝对梯度为零得到面部图像高度值。
6.根据权利要求1所述的无背景面部图像瞳孔定位方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种无背景面部图像瞳孔定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无背景面部图像瞳孔定位方法，其特征在于，行和绝对梯度公式为：
3.根据权利要求1所述的无背景面部图像瞳孔定位方法，其特征在于，列和绝对梯度公式为：
4.根据权利要求1所述的无背景面部图像瞳孔定位方法，其特征在于，剔除图像中列和绝对梯度为零得到面部图像宽度值。
5.根据权利要求1所述的无背景面部图像瞳孔定位方法，其特征在于，剔除图像中行和绝对梯度为零得到面部图像高度值。
6.根据权利要求1所述的无背景面部图像瞳孔定位方法，其特征在于，步骤五具体包括：
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