一种基于肤色和模板匹配的人脸检测方法

提出了一种基于肤色分割和模板匹配相结合的人脸检测算法.首先利用rgb色彩空间下的人脸肤色模型,对人脸图像进行肤色分割;针对图像中存在的多个肤色区域连接在一起的问题,采用SUSAN算子提取区域的边界,将连接的肤色区域分开;根据肤色区域的形状特征和欧拉数筛选人脸候选区域;最后利用建立的人脸模板和一种改进的混合匹配准则,对候选人脸区域进行匹配识别.实验结果表明,该方法能较好地从复杂背景中检测出人脸.     

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.     

基于空间加权Hausdorff 距离的彩色图像人脸检测

文中介绍一种利用人脸横向边缘进行模板匹配的彩色图像人脸检测技术.其中模板由人脸边缘的空间分布概率生成.使用空间加权Hausdorff距离作为模板匹配度量,它不仅能有效的检测出人脸,而且匹配速度快.为了缩小模板搜索范围,首先对输入图像进行肤色分割.实验结果表明,该方法对复杂背景下的无深度旋转人脸图像具有良好的检测能力,且对光照条件不敏感.     

基于层次支持向量机的人脸检测

针对彩色图像人脸检测，提出了肤色模型和层次支持向量机相结合的人脸检测方法。检测时首先利用调节的肤色模型提取出人脸候选区域，然后对这些候选区域用线性支持向量机和主成分与非线性支持向量机相结合的层次支持向量机进行验证，获得真正的人脸区域。实验表明，该方法对图像偏色有一定的鲁棒性并可以用于灰度图像的人脸检测，而且检测正确率和速度比基于肤色和模板匹配的方法有了一定的改进。     

基于肤色和模板匹配的人眼定位

提出了一种基于肤色和模板匹配的彩色图像人眼定位方法。首先利用YCbCr空间的肤色模型粗定位可能的人脸区域,然后在候选人脸区域用平均眼模板作基于金字塔结构的模板匹配定位眼睛。实验结果表明该方法在复杂背景下极大地提高了眼睛定位速度和精确度,具有较好的光照鲁棒性。     

基于肤色信息和主分量分析的人脸实时检测系统

提出了一种基于肤色模型、人脸面部结构和模板匹配的人脸检测算法。该方法首先建立肤色模型来对原始图像进行肤色区域分割，再根据人脸的面部结构特征对分割区域进行过滤，最后用基于主元素分析的模板匹配算法对候选区域进行判断。实验结果表明该算法能够适应复杂背景以及多人脸的检测，而且检测速度快，能够达到实时检测的目的。     

一种基于颜色和形状特征的人脸检测方法

人脸检测在人脸识别领域有重要的应用价值。本文针对复杂背景下的彩色图像,构造了一种颜色特征人脸图像,提了一种基于眼睛的颜色特征和形状特征的人脸检测定位方法。依据肤色模型、数学形态学处理检测出肤色区域,再利用颜色特征人脸图像准确快速的分割出脸部的非肤色区域(眼睛与嘴巴),最后由眼睛模板验证。该算法适合图像质量较好的各种姿态的人脸定位,利用肤色特征和眼睛的颜色特征分两步分割出眼睛存在的区域,减少了搜索面积,因而使计算量大大降低,提高了检测速度。     

基于肤色和支持向量机的人脸检测

人脸检测作为人脸识别系统的重要一环,越来越受到技术研究和商业应用的关注。针对人脸检测环境的复杂性,该文提出了基于肤色和支持向量机的人脸检测算法。该算法对于具有复杂背景信息的人脸彩色图像,采用肤色检测的方法进行肤色区域的分割并去除噪声干扰,然后使用支持向量机(SVM)对于类似肤色区域进一步检测并确定人脸区域。实验表明,结合肤色模型的快速检测和支持向量机的二次验证,该方法能提高人脸检测的准确性,并缩短检测时间。     

基于HSV色彩空间的自适应肤色检测

针对复杂背景彩色图像提出了一种基于HSV色彩空间的自适应肤色检测算法。该算法首先使用阈值在HSV空间对人体肤色区域进行肤色分割,然后对分割出的肤色区域使用相对重要性滤波和自适应区域归并,最后将归并后的肤色区域使用人眼定位进行验证,将多人脸检测转化为单人脸检测。实验结果表明,该算法复杂度较小,对光照变化具有很好的鲁棒性。     

基于模糊模式匹配的多角度人脸检测*

首先对彩色图像进行色彩均衡和光线补偿的预处理,然后利用在TSL空间下建立的人脸肤色模型分割出可能包含人脸的区域,最后在待选的区域内使用预先建立的模板和模糊理论搜索人脸。实验结果表明该算法能够满足复杂背景下多角度多人脸的检测要求。     

基于肤色与模板匹配的人脸识别

本文提出了一种基于肤色与模板匹配的人脸识别算法。我们首先利用肤色在HSI空间的聚类特征对肤色加以判别,继而提取出人脸候选区域,最后通过模板匹配过程对候选区域加以识别。实验结果表明,该算法简单易实现,在执行时间及识别率上均取得了令人满意的效果。     

基于轮廓信息的人脸检测

针对彩色图像提出了一种基于肤色模型、脸部轮廓信息以及眼睛特征的人脸检测算法。采用基于YCbCr色彩空间的肤色分割模型,初步筛选人脸的候选区域;在此基础上进行边缘检测,获得人脸轮廓信息,并利用遗传算法拟合脸部的椭圆;在椭圆的水平方向根据眼睛的几何特征来检测“眼睛对”,再根据“三停五眼”来定位人脸,并利用左右对称性验证人脸。实验表明,该算法对于彩色图像的正面人脸检测具有良好的效果。     

基于人脸检测的人脸跟踪算法

文章提出了一种基于人脸检测技术的人脸跟踪算法。该算法利用前一帧的人脸检测结果预测当前帧中人脸可能的尺度与位置范围,在限定的范围内采用模板匹配与人工神经网分类的方法定位人脸,从而实现快速而可靠的人脸跟踪。由于使用了人脸检测技术,该方法可以自动定位初始人脸。实验表明该方法在具有复杂、动态变化背景的图象序列中是很有效的,速度为5－11Hz,可用于实时性系统。     

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。     

基于肤色分割、区域分析和模板分布的人脸检测研究

提出了一种基于肤色分割、区域分析和模板分布的彩色图像人脸检测算法。首先对输入的彩色图像利用混合高斯模型和亮度模型进行分割,然后根据人脸五官的结构特征对得到的区域进一步分析处理,获得所有可能的候选人脸。接着构造了一种基于双眼和人脸模板的概率模型并利用其对候选人脸进行最终检测。实验结果表明,文章提出的算法具有较高的检测正确率和自适应能力;同时具有快速的检测速度。     

A statistic approach to the detection of human faces in color nature scene

In this paper, a novel algorithm for oriental face detection is presented to locate multiple faces in color scenery images. A binary skin color map is first obtained by applying the skin/non-skin color classification algorithm. Then, color regions corresponding to the facial and non-facial areas in the color map are separated with a clustering-based splitting algorithm. Thereafter, an elliptic face model is devised to crop the real human faces through the shape location procedure. Last, local thresholding technique and a statistic-based verification procedure are utilized to confirm the human faces. The proposed detection algorithm combines both the color and shape properties of faces. In this work, the color span of human face can be expanded as wilder as possible to cover different faces by using the clustering-based splitting algorithm. Experimental results reveal the feasibility of our proposed approach in solving face detection problem.     

基于OWO-HWO算法的MLP网络在织物染色配色中的应用

讨论了具有非线性、不确定特性的织物染色配色过程建模与仿真问题。针对传统的织物染色配色方法效果差、精确度不高和难以达到期望结果的问题,结合MLP神经网络的特点,提出了基于OWO-HWO算法训练的MLP神经网络,同时分别优化网络输入层到隐层和隐层到输出层的权值,并利用基于OWO-HWO算法的MLP神经网络建立织物染色配色模型。针对此种模型,利用NuMap神经网络软件进行仿真实验。仿真结果表明,该配色模型收敛速度快,精确度高,在解决织物染色配色问题上取得了令人满意的配色效果。