基于动态轮廓的彩色多人脸检测

提出了一种复杂背景下的人脸轮廓提取算法,算法包括以下步骤:先基于肤色分割图像,确定肤色区域的边缘;然后,利用人脸模板投影去除不可能是人脸的区域;再用Snake算法获取平滑轮廓;再用惯量矩得到拟合椭圆;最后利用简单的人脸模板对人脸区域进行确认.其算法的主要目的是解决人脸轮廓边缘点的不连续性问题,提取精确的人脸轮廓用于人脸分割和人脸识别,在一定程度上去除了部分遮挡造成的假轮廓边缘点,实验结果证明了算法的有效性.     

基于肤色和Adaboost算法的人脸检测

人脸检测是人脸识别的第一环节,也是非常关键的环节。试验中主要针对静态彩色图像进行人脸检测,研究肤色在人脸检测中的应用。不同图像背景、人脸的可变性和光照条件变化都增加了人脸检测的难度。因此,从一幅图像中检测人脸是一项具有挑战性的任务。采用Adaboost的人脸检测,并提出肤色与Adaboost算法相结合的人脸检测方法。对输入的彩色图像进行从RGB空间到YCbCr空间的转换,然后进行肤色分割,排除背景干扰,最后用Adaboost算法对可能区域进行检测,得到人脸位置。实验表明,该方法误检率低,鲁棒性好,对人脸检测有较强的实用性。     

基于肤色特征和Adaboost算法的人脸检测方法探析

针对采用基于肤色特征的人脸检测方法和基于Ada Boost算法的人脸检测,单一方法的人脸检测系统在检测率和误检率方面不能同时达到比较好的效果。因此结合上述两种算法各自的优点,将两种方法相结合并加以改进,主要思想是基于肤色特征的人脸检测作为预人脸检测,得到含有人脸的肤色区域,运用级联分类器检测这些肤色区域。利用matlab仿真软件进行了大量的仿真探析并进行了统计与分析,探析表明改进算法在误检率和检测率方面明显优于两种单独算法,同时对于人脸姿势方面,也能够达到很好的检测效果。     

一种基于肤色和边缘信息的人脸检测

人脸的检测是一个非常复杂的问题,对它的许多规律和规则进行显性的描述是相当困难的.文中提出一种基于肤色和边缘信息的人脸检测方法.该方法充分利用了人脸肤色的统计知识,首先利用肤色模型和边缘信息对人脸进行初定位,形成肤色区域,然后利用区域的特性例如紧凑性、坚固性、长宽比等来验证该肤色区域是否存在人脸.实验证明,该方法可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、表情姿态和复杂背景的情况,具有较好的检测结果,还可以用于实时的人脸跟踪中.     

复杂背景下的人脸分割

针对复杂背景下人脸位置的不确定性和人脸轮廓边缘点的不连续性,本文提出一种新的人脸分割算法,能够在复杂背景下将人脸快速分割出来。本文算法包括三部分:首先设计了特征与模板相结合的人脸定位算法,在复杂背景中以双眼和嘴的坐标为基准确定人脸位置;其次,设计了自适应搜索算法,提取真正的人脸轮廓点,去除“假”轮廓点;最后利用人脸轮廓的平滑性通过曲线拟合来补充不确定轮廓点,完成人脸分割。本文算法综合利用了人脸的肤色、表面结构、轮廓边缘以及轮廓的平滑性等特征完成人脸分割,实验结果证明了算法的有效性。     

人脸轮廓信息的提取

边缘提取在模式识别、机器视觉、图像分析及图像编码等领域都有着重要的研究价值。人脸检测技术是一种人脸识别技术的前提。文章针对人脸检测中人脸定位提出了人脸轮廓信息提取技术,确定人脸检测的主要区域。首先介绍了几种边缘检测算子,然后提出了动态阈值方法来改进图像阈值,提高了边缘检测精度。     

基于视频的人脸检测算法研究

针对传统AdaBoost算法在视频中检测人脸误检率较高的问题,文中提出了一种结合运动分析和肤色检验的改进型人脸检测算法。该方法通过运动检测来提取运动前景,并选择肤色模型对人脸肤色进行相似度求取,利用几何特征进一步缩小检测范围;采用增加新Haar特征和改进权重更新方式的改进型AdaBoost算法对人脸候选区域进行实时检测。实验结果表明,与传统AdaBoost方法和增加肤色检验的AdaBoost方法相比,该方法的误检率分别降低了18.68%和8.79%,检测时间则分别缩短约800 ms和250 ms。     

智能视频监控中基于肤色信息的人脸检测算法研究

针对智能视频监控中人脸检测受复杂环境以及多姿态人脸的影响,采用一种基于肤色特征与Ada Boost算法相结合的方法,提取两种算法各自优点并加以优化,其主要思想是利用肤色特征建立肤色模型,选出含有人脸预检测肤色区域,进行人脸样本训练,提取人脸样本Haar特征,进行弱分类器训练,利用迭代的方法,再将不同的弱分类器组合成强分类器,最后形成级联分类器,运用级联分类器检测含有人脸的肤色区域。实验结果表明,该方法不仅提高了智能视频监控中人脸检测的效率和准确性,而且具有较好的鲁棒性。     

一种稳健的人脸检测算法

人脸检测是人脸识别系统的重要组成部分,对于安全级别较高或特殊场合的门禁系统而言,高准确率的人脸识别技术尤为重要。为提高门禁系统的安全性,采用了多种特征相结合的人脸识别算法,融合了背景分离、肤色检测、人脸五官特征检测、运动物体轮廓分析、人体运动跟踪等多种技术进行人脸检测测试,有效地解决了单一特征的人脸检测方法对人脸进行漏检和误检的问题。实验结果表明,该算法在复杂背景和光照条件不足以及有遮蔽物的情况下,均能快速准确地检测出人脸,误检率低。     

复杂背景下彩色人脸的快速预处理算法

人脸图像的预处理具有重要意义,是人脸系统走向实用化的关键一步。精度、速度和鲁棒性是算法的3个关键问题。这里的算法利用肤色的先验知识缩小搜索区域,Adaboost检测后准确定位人脸;将Sobel边缘信息结合灰度初步确定眼睛位置和眼球半径;使用眼睛模版与眼球下半边缘轮廓匹配,最终精确定位眼睛并完成标准化。算法基本满足实际系统对上述3个关键问题的要求。