基于多肤色空间及AdaBoost算法的人脸检测方法

针对复杂背景和可变光照下的彩色图像人脸检测问题,提出一种基于多肤色空间下的肤色分割及Ada-Boost算法的人脸检测方法。首先利用均值滤波、拉普拉斯算子等方法对图像进行增强处理;然后结合YCbCr、YCgCr、YCgCb三种颜色空间下的多肤色空间对图像进行肤色分割,定位出候选的人脸区域;最后对AdaBoost算法的检测过程进行研究验证,检测出人脸并指示。数据显示,该方法在时间、检测率、漏检率等方面都有明显的改进。因此,该方法能较好地处理复杂背景下彩色图像人脸检测的错检、漏检问题,从而提高了检测效率。     

基于深度学习的重叠人脸检测

人脸检测在人机界面、安全系统、人脸识别、基于内容的图像检索等不同应用中起着重要作用。随着计算机图像技术的发展,人脸检测的方法也越来越多。但是利用现有的人脸检测方法检测重叠人脸时,虽然能够检测出部分人脸,但是相比于单人脸的检测,算法的效率和准确性都有所欠缺。针对这个问题,提出了一种基于深度学习的重叠人脸检测方法。首先基于机器学习方法,构建出多个人脸特征分类器,然后再利用肤色检测的方法对分类器得到的候选人脸进行二次检测,最后利用提出的一种NMS算法对候选人脸进行进一步的处理,从而检测出精确的人脸。为了验证算法的高效性和准确性,进行了多个人脸检测算法的对比实验,结果表明,该算法在效率和准确性方面都有较大提高。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

基于OpenCV的形态处理人脸检测

在表情识别、目标跟踪等领域都有应用,人脸检测是人脸表情识别系统工作的前提和基础。通过比较分析两类人脸检测算法,提出了一种基于OpenCV形态处理检测人脸的方法,所介绍的形态处理既包括前期形态学变换,也包含后续几何约束、椭圆拟合等,并且利用OpenCV提供的函数库,结合VC++进行了测试,测试结果表明该方法可以实现图像中的人脸检测,并能得到较好的识别结果。     

人脸检测技术研究与发展

简要回顾了人脸检测技术的研究背景及发展；按基于图像类和基于特征类将人脸检测算法分为两大类并介绍了各种算法的优缺点；介绍了人脸检测技术的应用领域；总结了现存的研究困难并提出了解决方法及今后的发展方向。     

肤色模型快速人脸检测算法研究

为提高人脸检测效率．研究实现采用肤色模型的低分辨率视频快速人脸检测算法。主要步骤包括采用Gray World方法的图像预处理、图像二值化和形态学处理等,从而实现快速人脸定位。实验结果证明该方法的正确性、快速性和有效性。该算法可以为后期人脸特征检测的精确定位奠定基础。     

针对机动车驾驶员的人脸检测方法

为了正确检测人脸区域、提高驾驶室内光照不足情况下人脸检测与定位方法的准确性和实时性,采用了肤色聚类的人脸检测方法,利用肤色聚类性将彩色图像分割成皮肤区和非皮肤区。同时,提出一种基于多尺度Retinex算法的改进算法,其能够在人脸检测之前对图像进行光照补偿处理。将改进后的算法应用到新建立的人脸图像库中进行仿真实验,并与传统的肤色聚类人脸检测方法进行对比,其正确率提高了4.7%。实验结果表明:改进后的肤色聚类人脸检测算法可实现对不同光照变化和旋转角度的人脸进行检测,且具有很强的实用价值。     

基于分形和肤色模型的自然态人脸检测方法研究

在对当前人脸检测问题研究过程中常用方法及其特点进行论述基础上,分析了利用分形特征实现人脸检测的可行性,提出了基于分形和肤色模型的自然态人脸检测方法.通过大量实验可知,该算法既克服了传统的基于启发式(知识)模型的方法和基于统计模型方法适应变化能力差、检测速度慢的缺点,又克服了单纯的肤色模型算法对肤色相近区域误检率高的缺点,利用人脸图像所特有分形特征,可以实现自然态环境下,多角度、多姿态人脸检测.     

基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测

为了解决人脸身份认证中的欺诈问题,提出了一种基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测算法。真实人脸和虚假人脸图像的空间结构不同,为了提取这种差异特征,该方法使用各向异性扩散增强图像的边缘信息。然后,将原始图像与扩散后图像的差值作为图像的扩散速度,并构建扩散速度模型。接着使用局部二值算法提取图像扩散速度特征并训练分类器。真实人脸图像和虚假人脸图像之间存在很多差异特征,为了进一步提高人脸活体检测算法的泛化能力,该方法同时提取人脸图像的模糊程度特征和色彩纹理特征,通过特征矩阵级联的方法将两种特征进行融合,并训练另一个分类器。最后根据分类器输出概率加权融合的结果做出判决。实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出虚假的人脸图像。     

小波变换在人脸图像融合中的应用

为了提高人脸检测图像的质量,本文提出了一种基于小波变换模型的人脸图像融合处理算法,该算法将两幅或者多福不同光照条件的人脸图像进行融合处理。该算法不仅可以改善光照条件对图像质量的影响,并且有效的消除了人脸图像的模糊边界。通过与其他同类算法的实验表明,本文提出的算法能有效地改善图像质量,减少不同光照条件对人脸检测准确率的影响。     

人脸识别的方法研究

人脸识别系统主要包括:人脸检测定位,人脸识别两环节。本文简要回顾了人脸自动识别技术的研究背景,重点对近年来人脸自动识别方法的研究进展进行综述,并对各种方法加以评价。总结了现在存在的研究困难,提出了今后的发展方向。     

人脸识别研究综述*

人脸识别是一种重要的身份鉴别技术,具有广泛的应用前景。给出了人脸识别发展历程中的技术特点;根据人脸检测定位、面部特征提取和人脸确认识别三个关键的人脸识别过程,阐述了目前已成熟的核心技术和方法以及这些技术和方法的优缺点;展望了人脸识别未来的研究趋势。     

若干自动人脸识别技术评测与分析*

介绍了四种著名的人脸识别方法及其两个著名的商业人脸识别系统在CAS-PEAL大规模人脸图像数据上的评测情况,借此分析了人脸识别研究和开发的现状。     

特征脸和弹性匹配人脸识别算法的比较

计算机自动人脸识别技术是模式识别的一个重要分支,有着广泛的应用背景。特征脸和弹性匹配是两种主要的人脸识别算法。该文研究了视角、表情、光照等变化对两种算法的影响并对此时两种算法的性能进行了比较,理论分析和实验结果都表明此时弹性匹配的识别率优于特征脸。     

基于优化PCA算法的人脸识别系统研究

人脸识别是以人脸为基本识别特征的识别技术．并成为研究的热点。PCA算法是人脸识别中使用最多的算法之一。它具有速度快．识别率高等优点。单纯的PCA方法对于光照比较敏感,算法对于光照的鲁棒性不强。通过对图片的归一化,平滑处理,直方图均衡化等一系列的预处理手段．增强PCA算法对于光照的鲁棒性。实验表明,通过优化能够提高识别的成功率．达到优化的效果。     

人脸图像检测与识别方法综述

本文对人脸识别技术中的检测和识别分成两部分进行了讨论。首先，系统的整理分析了人脸检测的各种方法，其次，作为人脸识别技术的第二个环节，对人脸的各种识别方法进行了比较的论述，重点讨论了当前热点的识别算法，最后对人脸识别技术的发展方向进行了展望。     

人脸自动检测与识别技术的研究及应用

本文提出了一种基于可疑人脸区域发现算法和结合投影图的人脸识别算法，算法在标准的人脸库上进行了实验，实验结果表明该算法能在人脸库中正确检测到绝大多数人脸的位置，并且在识别过程中体现了比标准特征脸方法更高的识别率和更小的计算量。以此算法为基础，研制和开发了一种计算机自动考勤系统。     

静态人脸识别技术探讨

人脸识别是人工智能领域的一个研究热点.本文简要介绍了静态人脸识别技术的研究背景及识别系统的构成,重点对目前人脸特征提取与识别的主要方法进行了分类总结.通过对各种方法的分析比较,总结了当前存在的技术困难,并展望了今后的研究趋势.     

特征脸及其改进方法在人脸识别中的比较研究

人脸识别是生物特征识别技术中一个非常活跃的课题，目前已取得了很多研究成果。特征脸法是一种常用的人脸特征提取和识别方法。对传统的特征脸方法进行改进，可以提高人脸正确识别率、缩短识别时间。本文对特征脸及其改进方法做了理论和实验比较，分析了各自的优缺点。     

人脸检测方法的研究

目前人脸识别技术已广泛应用于政府、军队、银行、杜会福利保障、电子商务、安全防务等领域,而人脸检测是人脸识别系统中需要解决的一个关键问题,由于人脸模式的多样性和复杂性,导致大量不同的人脸检测方法,总结了人脸检测中遇到的关键问题与难点,并对各种人脸检测方法进行整理归纳,从基于特征的方法和基于图像的方法两个角度介绍了相关算法...