基于颜色特征的人脸检测方法

针对RobCup家庭机器人对人脸检测的要求,研究了基于颜色特征的人脸检测方法。该方法首先将人脸图像进行非线性分段色彩变换光线补偿处理,减少光线对肤色的影响,然后在YCbCr颜色空间中建立肤色模型,分割出肤色区域。在颜色空间YCbCr中,嘴巴区域包含的红色分量要高于蓝色分量,利用这个特征分割出嘴巴区域。在YIQ颜色空间中,通过I分量来区分眼睛与皮肤,分割出人眼,最后根据嘴巴、眼睛的几何中心特征映射人脸,人脸检测的仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种基于肤色特征的人脸特征点定位方法

针对传统人脸特征点定位方法中存在的算法复杂、鲁棒性差以及精确度低等问题,本文提出一种基于肤色特征的人脸特征点自动定位方法.首先对预处理后的图像在多个色彩空间中利用肤色特征实现人脸区域的精确定位;然后,在人脸区域内根据各特征部位的特性构造色度模型函数来标定其特征区域;最后,在特征区域内完成人脸特征点的自动定位.实验结果表明,该算法简单、鲁棒性较高,且能够快速高效地实现人脸特征点定位.     

基于尺度不变特征变换的平面旋转人脸检测

针对平面旋转人脸检测的问题,改进了传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法,利用其旋转、缩放、平移及部分仿射不变性完成平面旋转人脸的检测。首先通过模板与对比度加权的方法对SIFT关键点进行裁减,以提高计算效率并过滤无效关键点,然后提出一种更精确的主方向计算方法确定关键点主方向,通过Adaboost算法训练人脸公共特征分类器并计算关键点的匹配率作为置信权值,完成平面旋转人脸的检测,并根据关键点主方向进行扶正。最后通过实验与传统方法进行了对比,结果表明:本文方法在保证检测率的同时,在扶正精确度、检测速度方面均有较大提高。     

一种基于肤色分割的人脸检测方法

提出了一种基于肤色分割与统计特征分析相结合的人脸检测方法,该方法首先利用颜色信息将彩色图像分割成皮肤区域和非皮肤区域,然后再利用基于边界的方法和基于区域的方法相结合的算法对肤色区域进行处理．实验结果表明,该方法计算量小、速度快,检测率较高。     

基于肤色模型与人脸特征的多姿态人脸检测

传统AdaBoost人脸检测算法使用正面人脸训练分类器,不能检测有任意偏转角度的多姿态人脸。本研究利用各种多姿态人脸中人眼结构变化比较小的性质,使用人眼训练AdaBoost算法的分类器,设计出一种快速的复杂场景下的多人多姿态人脸检测算法。先将图像映射到一种色彩空间,运用皮肤颜色分布特性检测皮肤区域;再运用AdaBoost算法从肤色区域检测出人眼区域;最后根据人眼在人脸中的位置计算出人脸的位置。实验结果表明:该算法对多姿态人脸有很好的检测效果。     

基于高斯肤色模型和图像分割的人脸检测

提出了一种基于HSV、YCgCr颜色空间和图像区域分割的人脸检测方法.首先,将规范化的rgb肤色转化到HSV、YCgCr颜色空间,对向量（H,Cg,Cr）T进行统计,得到肤色的三维高斯概率模型.然后,根据该模型计算待检图像的肤色相似概率,采用最大类间方差的方法计算二值化阈值,根据阈值将相似度图像二值化.为了抵消人脸区域亮度变化和阴影的影响,以二值图像为模板,在原待检图像的饱和图中根据3像素×3像素区域的平均R、G值进行图像区域分割.在分割得到的区域中,根据人脸特征检测出图像中的人脸.实验表明,提出的方法能在复杂背景的情况下检测出人脸图像.     

基于肤色与边缘特征的人脸定位检测算法

针对由于外貌、表情、肤色等不同,给人脸检测带来很大困难的问题,提出一种基于肤色特征与边缘检测相结合的人脸检测方法,将归一化后的RGB空间转换为YCbCr空间,再对图像进行光线补偿等预处理;在对肤色区域进行判决的过程中,采用自适应阈值的方法.本文算法实验结果证明具有一定的可靠性和有效性,而且计算速度快、方法简单、定位率高、检测效果好.     

一种基于颜色信息的人脸检测方法

提出一种利用皮肤和嘴唇在YUV和YIQ两种色度空间中的颜色信息,实现在复杂背景下进行人脸自动检测和定位的方法。实验结果表明,该方法具有实时性好,检测和定位精度较高的特点。     

基于形状特征的人脸检测技术

人脸识别具有其他生物特征识别技术所无法比拟的直接、友好、方便等优点。论述了人脸检测的概念和研究现状,分析了人脸检测系统中图像灰度化、图像增强、图像二值化滤波等图像预处理技术,探讨了基于形状特征的人脸检测技术的应用前景。     

复杂背景中人脸检测与特征定位

为了在复杂背景下检测出人脸的特征区域,针对彩色图像提出了一种基于肤色和特征验证的人脸检测算法,主要由肤色分割、排除假区域、特征验证3部分组成,经实验证明,该算法检测速度快、准确率高,具有较好的鲁棒性。     

人脸表情特征提取方法的研究进展

讨论了静态图像表情特征提取方法和序列图像表情特征提取方法,对近年来人脸表情特征提取方法进行了比较研究,得到了一些结论,并对未来可能的研究情况进行了展望.     

基于HOG-SIFT融合优化的多人脸特征提取方法

针对昏暗光线及复杂背景下人脸特征提取效果易受环境因素干扰影响的问题,在进行人脸图像预处理过程中引入双边滤波处理,进一步研究基于自商图像理论的人脸图像光照干扰抑制方法; 结合HOG特征较好的全局性以及SIFT特征对复杂背景影响较好的适应性,提出一种基于HOG-SIFT融合优化的多人脸特征提取方法. 试验结果表明,该方法可有效实现昏暗光线环境及复杂背景下多人脸特征提取功能.     

基于二维人脸图像的特征提取技术研究

针对目前人脸识别中特征提取的技术特点,提出了一种基于二维人脸图像的特征提取方法,利用肤色分析及灰度投影对二维人脸的关键特征点进行定位、分析并提取.经实验证明,此方法能够对人脸区域的特征点实现准确、可靠的定位.     

基于小波变换的人脸表情特征提取

首先通过直方图均衡化处理增强图像的整体对比度,使图像的细节更加清晰.通过离散余弦变换来降低图像特征维数、去除冗余信息、保留重要的低频信息.然后利用Gabor小波变换,选取不同的尺度和方向对人脸表情特征进行提取.最后通过实验结果对比证明预处理后的图片在进行小波变换时能节省大量的运算时间.     

基于LBP层次特征的表情识别算法

提出了一种基于LBP层次特征提取的表情识别算法.将图像分成许多子块,并从子块中提取面部运动单元信息来组成基于面部运动单元的表情成分特征,对人脸图像的眼睛和口部作粗定位.采用局部二值模式(LBP)的层次特征提取法,对图像进行分块操作,求出每个子块的LBP直方图,然后将基于整体特征得到的LBP直方图与基于局部特征得到的LBP直方图连接起来,作为整幅图像的LBP直方图.将层次特征提取法所提取的LBP直方图作为嵌入式隐马尔可夫模型(EHMM)的初始向量,即形成观察序列.对JAFFE人脸库中的7种基本表情进行了测试,结果表明该方法能有效提高表情识别率.     

基于特征点跟踪的面部表情强度度量

提出了一种基于特征点跟踪的面部表情强度度量方法.该方法在L-K光流算法的基础上,应用修正特征点跟踪提取面部特征信息,通过非线性降维从高维特征点轨迹中抽区一维的表情强度,最后使用SVM建立表情模型和强度模型,对高兴表情进行强度等级的归类.针对高兴表情进行实验,引入表情强度等级作为衡量标准,实验结果证明了该方法的有效性.     

一种基于多重词典的中文文本情感特征抽取方法

情感特征抽取是文本情感分类的重要步骤,正确的选择情感特征并赋予合理的情感权重是保障分类精度的前提。利用基础情感词词典、连词词典及词语距离,提出了一种基于多重词典的中文文本情感特征抽取算法,实验证明该方法优于HM,SO-PMI和词语语义距离等经典的特征抽取算法。     

基于在线线性判别学习模型的垃圾邮件过滤方法

给出了一种使用在线线性判别学习模型进行垃圾邮件过滤的方法,使用贝叶斯理论进行特征提取,特征按出现的位置进行分类,不同类别的特征赋予不同的权重.在TREC测试集上进行了实验,并和TREC评测的结果进行了对比.实验结果表明,该方法取得了较好的结果.     

基于状态空间重构与K-L变换的特征提取

提出一种基于状态空间重构与K—L(Karhunen-Loeve)变换相结合的特征提取方法。先对实测回波信号用状态空间重构方法进行特征提取，然后用K—L变换对提取的高维特征进行特征压缩；并用此方法对回波信号进行特征提取。仿真结果表明该方法具有较好的分类效果。     

一种基于修正围线积分双谱的HRRP特征提取算法

围线积分双谱是一种典型的平移不变特征,其保留了双谱的相位信息,避免了积分过程中的插值处理,因此被广泛用于雷达HRRP(High Resolution Range Profile)目标识别。但现有的围线积分双谱仍不能充分简化计算。文章对其积分路径按照双谱对称性进行改进,并利用改进算法进行HRRP目标识别的仿真实验,结果表明,其不仅具有原算法较高的分类精度,也能够大大减少计算量,缩短特征提取时间。