优化这段话使其更学术:瞳孔在人眼图像中的区域边界接近椭圆,利用这一特征,可以在瞳孔边缘检测后所得边界上,采用随机椭圆拟合法随机选取5个点进行椭圆拟合,建立方程组获得椭圆参数,进而拟合出瞳孔区域边界。 其边界拟合曲线如公式(\ref{e455})所示,在该曲线中包含5个变量。 但随机选取的点包含眼睑眉毛等干扰点,不都在瞳孔边缘上,故拟合的效果较差,获取所有的瞳孔边缘点坐标后,依据公式(\ref{e467})的最小二乘原理可求得瞳孔中心坐标估计值。
时间: 2023-04-09 07:01:47 浏览: 61
在人眼图像中,瞳孔的区域边界呈现接近椭圆的形状。为了利用这一特征,我们可以在瞳孔边缘检测后,采用随机椭圆拟合法随机选取5个点进行椭圆拟合,建立方程组获得椭圆参数,进而拟合出瞳孔区域边界。该边界拟合曲线包含5个变量,但随机选取的点可能包含眼睑、眉毛等干扰点,不一定都在瞳孔边缘上,因此拟合效果可能较差。为了提高精度,我们需要获取所有的瞳孔边缘点坐标,依据最小二乘原理,可以求得瞳孔中心坐标的估计值。
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优化这段话使其更学术:通过极值定理可以得到一组线性方程,结合约束条件就可以得到系数A、B、C、D、E的值,从而得到椭圆圆心即瞳孔中心坐标$(x_s,y_s)$,如公式(\ref{e466})所示。
根据极值定理,我们可以推导出一组线性方程,并结合约束条件求解系数A、B、C、D、E的值,从而得到椭圆圆心即瞳孔中心坐标$(x_s,y_s)$,具体公式如下所示:
\begin{equation}
\label{e466}
A(x_s - x_0)^2 + B(x_s - x_0)(y_s - y_0) + C(y_s - y_0)^2 + D(x_s - x_0) + E(y_s - y_0) = 0
\end{equation}
其中,$(x_0,y_0)$为椭圆中心坐标。
优化这段话使其更学术:设$k$是点对个数,理论上,$k$的值越大,轮廓匹配的准确率越高,时耗也越高。 实验发现,当$k$取值40时,轮廓匹配已经能精确地检测出所有视频帧中瞳孔的中心坐标和半径。
根据实验结果,当$k$取值为40时,轮廓匹配能够准确地检测出视频帧中瞳孔的中心坐标和半径。然而,随着$k$值的增加,轮廓匹配的准确率会提高,但同时也会增加计算时间。因此,在实际应用中,需要权衡准确率和计算时间的关系,选择合适的$k$值来进行轮廓匹配。