正向人脸定位方法

本文考虑带旋转的人脸检测方法，提出了一种基于颜色空间以度模板匹配的快速人脸定位方法。首先从常用的颜色空间中选择出对光照因素稳健的肤色子空间，然后基于该子空间进行肤色检测方法得到人脸大致区域，最后采用模板匹配的方法确定人脸区域。实验结果表明，该方法速度快．对于带角度旋转的人脸定位有很好的效果。     

正向人脸定位方法

本文考虑带旋转的人脸检测方法,提出了一种基于颜色空间以及模板匹配的快速人脸定位方法。首先从常用的颜色空间中选择出对光照因素稳健的肤色子空间,然后基于该子空间进行肤色检测方法得到人脸大致区域,最后采用模板匹配的方法确定人脸区域。实验结果表明,该方法速度快,对于带角度旋转的人脸定位有很好的效果。     

基于新颜色空间YCgCr的人脸检测与定位

提出了一种基于肤色的复杂背景彩色图像中人脸检测的方法。首先在新颜色空间YCgCr上对输入图像进行肤色检测并应用预处理技术缩小人脸检测的搜索区域；然后在物体区域方向计算的基础上，提出了能够检测任意旋转角度人脸的方法；最后对人脸候选区域采用模板匹配方法检测人脸，去除非人脸区域，降低误检率。实验结果表明，提出的方法对不同尺寸、任意旋转的人脸有较好的检测效果。     

一种基于肤色模型和模板匹配的人脸检测算法

近年来,随着人机识别技术的日益发展,人脸检测问题越来越受到重视,而人脸检测技术的关键在于准确率和检测速度.为了有效提高人脸检测的效率,提出了一种基于肤色分割和模板匹配算法的人脸检测方法.首先,建立颜色模型,利用颜色信息对图像进行粗检测,得到粗检测结果,然后,采用模板匹配技术确定人脸.该算法克服了单用模板匹配法的时间延迟,提高了检测精度和速度.     

复杂背景彩色图像中多角度人脸检测

提出一种针对复杂背景彩色图像中的人脸检测方法。基于Gray World假设,在RGB颜色空间采用颜色平衡的方法对偏色图像进行颜色校正,在YES颜色空间进行肤色检测并应用预处理技术缩小人脸检测的搜索区域。在物体区域方向计算的基础上,提出能够检测任意旋转角度人脸的方法,在人脸候选区域采用模板脸匹配方法定位人脸。实验表明,该方法对不同光照环境、不同尺寸、任意旋转的人脸有较好的检测效果。     

基于改进YCbCr空间的肤色检测模式分析

研究了人脸检测中的肤色检测问题,针对广泛使用的YCbCr 颜色空间存在受色差以背景干扰影响检测率的缺点,为提高人脸肤色的检测率和检测速度,提出了结合人脸肤色在RGB三个维度上的分配比例而对传统的YCbCr 空间分量进行改进的方法,得出YCrCg平面,提取肤色分量,进而引入高斯密度函数估计和直方图统计的方法构建肤色模型,使肤色区域从非肤色区域当中准确地分离出来.在确定人脸区域范围之后,从该图像区域中提取出唇色信息,考虑到人脸的旋转角度,得到检测之后的人脸图像区域.通过自建式网络人脸肤色图库进行仿真,结果证明改进的肤色检测模式取得到较好的效果.     

基于混合肤色模型的快速人脸检测算法

提出了一种基于混合肤色模型的复杂背景彩色图像的快速人脸检测算法.为了克服环境光照变化及光照不均的影响,引入了自适应光线补偿算法;在RGB颜色空间中运用多项式模型对光线补偿后的彩色图像进行肤色区域粗检测;采用RGB颜色空间中的多项式模型和颜色空间中的高斯模型相结合,对先前所提取的肤色区域做进一步精确的肤色区域提取;最后,对二值图像的连通区域进行预处理,输出人脸区域.实验结果表明,该算法能快速有效地从复杂背景的彩色图像中检测出人脸,对光照变化具有较好的鲁棒性.     

基于肤色和模板的人脸检测

针对彩色图像提出了一种基于肤色和模板的人脸检测方法,由肤色分割、模板匹配和人工神经网验证3部分组成.首先使用HSI空间的肤色统计模型分割出可能包含人脸的区域,然后使用平均脸模板匹配和人工神经网验证的方法在这些区域中搜索人脸.该方法将彩色图像的肤色信息和灰度图像的模板匹配及人工神经网分类模型综合起来,既极大地提高了速度,又具有较强的鲁棒性.实验结果表明,该算法是快速而有效的.     

复杂背景下基于肤色分割的人脸检测算法研究

针对复杂背景下的多姿态彩色人脸图像,提出了一种基于Adaboost级联分类器和模板匹配相结合的人脸检测算法.利用肤色信息对对图像中的皮肤区域和非皮肤区域进行分割,运用改进后的Adaboost方法定位可能的人脸区域.最后通过模板匹配的方法对检测到的人脸区域进行进一步验证,实现了彩色图像中更精确的人脸定位.在实验中从不同大小、背景、光照、表情和光源方向等方面对多姿态的人脸图像进行了检测,取得了很好的效果,表明了该算法的有效性和实用性.     

基于肤色与模板匹配的人脸检测方法研究

利用肤色信息在彩色图像中检测人脸速度快、易于实现,但准确率不高。本文提出首先应用人脸肤色信息在彩色图像中进行人脸粗略检测,得到候选人脸区域,再以基于梯度模板匹配的方法进行人脸精确定位,从候选区中准确地找到人脸。将这两种方法结合在保证精确的人脸检测的前提下,可有效提高检测速度。     

基于肤色分割和AdaBoost算法的彩色图像的人脸检测

文章提出了肤色分割和AdaBoost算法结合的人脸检测算法。首先,对彩色图像进行肤色分割,通过人脸肤色的统计特征得到候选人脸区域：然后,基于AdaBoost算法,使用由强分类器组成的级联分类器对候选人脸区域进行扫描,最终得到精确定位的人脸。实验证明,该方法具有肤色检测快速和AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效的运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况。     

复杂光照下的人脸肤色检测方法

复杂光照对人脸肤色检测具有重要影响。在YCbCr颜色空间建立复杂光照条件下的人脸肤色模型,然后利用该模型检测人脸图像的肤色区域,并对检测结果利用4-连通区域的几何特征消除非人脸区域,最后利用连通元复原误检的人脸肤色区域。实验结果表明,该方法可以实现复杂光照下人脸肤色区域的准确检测。     

Effective detection of exposed target regions based on deep learning from multimedia data

With the development of high-performance visual sensors, it has been very easy to obtain a variety of image data. Of these image data, human face regions contain personal information to distinguish one from the others. Therefore, it is important to accurately detect unhidden face regions from an input image. This paper proposes a method of robustly detecting human face regions from an input color image with the use of a deep learning algorithm, one of the machine learning algorithms. The proposed method first transforms the RGB color model of an input image to the YC_bC_r color model, and then removes other regions than face regions to segment skin regions with the use of the pre-learned elliptical skin color distribution model. Subsequently, a CNN model-based deep learning algorithm was applied to robustly detect human face regions from the detected skin regions in the previous step. As a result, the proposed method segments face regions more efficiently than an existing method. The face region detection method proposed in this paper is expected to be usefully applied to practical areas related to multimedia data processing, such as video surveillance, target blocking, image security, visual data analysis, and object recognition and tracking.

     

基于肤色和AdaBoost算法的彩色人脸图像检测*

针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题,将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先利用肤色和形态学操作分割肤色区域,再根据人脸区域的统计特性筛选出人脸候选区域,然后用AdaBoost级联分类器对候选区域扫描,以精确定位人脸.实验表明,该方法同时具有肤色检测正确率高与AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.     

An efficient face detection based on color-filtering and its application to smart devices

This paper proposes a means of using facial color to enhance conventional face detectors. To detect face rapidly, the proposed approach adopts a color filtering based efficient region scanning method. The scanning method skips over regions that do not contain candidate faces, based on a facial color membership function. Then it adopts a face/non-face classifier using facial color at the preprocessor of the face detector. This classifier has low computational cost and can reject non-face regions at an early stage of face detection. By integrating the proposed face detector with a kernel based object tracker, a real-time face detection and tracking application is implemented for smart devices. The proposed method considerably reduces the overall computation time and reduces the number of false alarms.     

复杂背景基于肤色的人脸检测

本文针对复杂背景的彩色静止图像的人脸检测提出了一种基于肤色检测和分块面部特验证方法,。先在类肤色区域内提取出面部特征,然后用分块验证的方法来确定人脸。本算法可以快速检测不同大小,不同平面及一定侧面旋转角度的人脸,而且可以适应一定程度的表情变化。     

基于新颜色空间YCgCr的人脸区域初定位

在RGB颜色空间采用了颜色平衡方法对发生色彩偏移的输入图像进行颜色校正；在新颜色空间YCgCr上建立了亮度和Cg-Cr色度查找表联合的肤色模型，对肤色区域进行检测；引入了有效的预处理技术，进一步去除肤色分割后的二值图像中的部分非人脸区域，减少人脸定位的搜索区域。最后在两个图像测试集上进行了实验比较，实验结果表明，该肤色模型可以有效地从复杂背景的彩色图像中检测出肤色区域，光照条件适应性好，且引入的预处理技术在保证漏检率低的前提下，能够去除大部分非人脸区域。