一种基于多分量信息融合的人脸检测方法

人脸检测是全自动人脸识别系统和许多监视系统的基础,在许多领域有着广泛的应用。文章提出了一种基于多分量信息融合的人脸检测方法。首先进行彩色空间的变换,检测出图像中的肤色区域;建立眼睛颜色模型,并根据眼睛﹑嘴在不同分量上的分布特征,将它们提取出来;最后融合眼睛﹑嘴候选区域的信息,利用特征不变的方法进行人脸的确定。实验结果表明,该方法能够快速有效地检测出人脸,并能够确定眼﹑嘴的位置。     

一个基于Adaboost的快速人脸检测系统的实现

人脸检测技术作为计算机视觉和模式识别领域中的一个重要课题,具有很高的学术研究价值和商业应用价值。本文使用Adaboost算法训练了一个分类器,并且实现了一个快速人脸检测系统。从一个特征库中选择少量关键的类Haar特征产生一个高效的强分类器,再使用cascade方法将强分类器构成一个更为复杂的级联分类器。采用放大检测窗口的方法获得图像的待检测子窗口,比传统的金字塔法减少了很多计算量。实验证明该系统能够快速准确地在一幅图片中检测出人脸。     

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。     

一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法

本文提出了一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法。首先进行彩色空间的变换,检测出图像中的肤色区域;利用Adaboost算法训练出的基于Haar小波变换的检测器对该区域进行人脸检测;建立眼睛颜色模型,并根据眼睛!嘴在不同分量上的分布特征,将它们从人脸区域中提取出来;最后融合眼睛!嘴候选区域的信息,利用特征不变的方法进行眼睛和嘴的确定。实验结果表明,该方法能够快速有效地检测出人脸,并能够确定眼!嘴的位置。     

面向驾驶员疲劳检测的双空间人眼定位方法

驾驶疲劳可以从眼睛的状态中反映出来,而眼睛定位是判断眼睛状态的关键。为解决眼睛定位实时性和头部旋转不确定性问题,该文提出一种基于双空间的眼睛定位方法：在彩色空间中采用肤色特征快速检测人脸,在此基础上使用饱和度和亮度特征快速检测虹膜。针对非开眼问题,在灰度空间中使用自定义圆卷积模板法定位眼睛。实验结果表明,该方法定位正确率为94.67%,能够满足实时性要求,对戴眼镜、头部旋转、光照变化具有一定的鲁棒性。     

一种基于视频流的快速人脸检测算法

人脸检测广泛用于计算机视觉和模式识别领域。结合肤色检测和镶嵌图方法,提出一种对视频流中人脸进行快速检测的算法。该方法首先根据肤色信息和人脸的几何规则初步得到可能的人脸区,然后在候选区中利用改进的镶嵌图方法准确定位人脸。实验表明,该方法能快速而且准确地在视频流中进行人脸检测。     

基于多特征融合的眼睛状态检测算法研究

疲劳驾驶检测算法研究对提升交通安全有着重要的意义。目前,已有大量关于疲劳驾驶的文献和成果。在疲劳驾驶检测算法中,眼睛开闭状态的判断起着至关重要的作用。深度级联卷积神经网络用来检测人脸和人脸特征,利用Dlib工具快速提取驾驶员人脸特征。基于眼睛特征计算眼睛宽高比,并将眼睛宽高比、传统人眼特征的人眼虹膜等用于判断眼睛开闭的参数。该文提出一种实时地融合了EAR、虹膜等多个特征的眼睛状态检测算法,可补偿传统人眼特征的像素值比较敏感的不足,也补偿了EAR在人脸倾斜、戴眼镜、光照变换、眼睛周围有光斑等情况下非常不可靠的不足。在640*480分辨率,帧率30 fps的视频上获得平均92%的检测正确率。实验结果表明融合后的算法可在光照变换、人脸倾斜、佩戴眼镜等条件下提升检测性能,鲁棒性较高。     

一种基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测方法

疲劳驾驶检测具有重要的警示作用,对检测方法的准确性和实时性均有较高要求。为此,提出了一种基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测方法。首先,针对车内特定使用环境,对MTCNN算法进行了加速优化,在保证高准确率的同时检测速度提升高达27倍。其次,在实现人脸特征点精确定位基础上,提出了一种基于稀少特征点快速准确提取目标区域图像的ERFP（extracting images based on rare feature points）方法。再次,利用构建的眼、嘴数据集EMSD（eye and mouth state date sets）完成了眼、嘴部状态分类模型的训练。最终,利用训练得到的模型,结合相应的判定算法,实现了疲劳驾驶的检测判定。实验结果表明,该方法在实车环境下对瞌睡和哈欠行为的判定准确率均达到了96%以上,且每秒可完成约50帧图像的检测,具备良好的实时性。     

彩色图像的层次式人脸检测算法

提出了在复杂背景、不同光照条件下层次式的彩色图像的人脸检测算法。首先,利用颜色补偿技术在YCbCr颜色空间对彩色图像进行肤色分割,选出类似皮肤的区域。然后,通过人脸椭圆形状来检测人脸候选区域。最后,构造眼睛和嘴巴的映射来成功检测出人脸。     

基于人脸检测的人数统计系统

提出一种基于人脸检测的人数统计方法。运用AdaBoost算法进行人脸检测,根据人脸在图像中出现的位置及大小等几何信息统计进入教室的人数。在系统实现中,通过人眼及肤色特征检测提高人脸检测精度,同时利用跳帧检测方法,排除由人员的不同行走速度造成的误差统计。实验结果证明,该方法具有较快的检测及统计速度。     

Multi-view fast object detection by using extended haar filters in uncontrolled environments

In this paper, we propose multi-view object detection methodology by using specific extended class of haar-like filters, which apparently detects the object with high accuracy in the unconstraint environments. There are several object detection techniques, which work well in restricted environments, where illumination is constant and the view angle of the object is restricted. The proposed object detection methodology successfully detects faces, cars, logo objects at any size and pose with high accuracy in real world conditions. To cope with angle variation, we propose a multiple trained cascades by using the proposed filters, which performs even better detection by spanning a different range of orientation in each cascade. We tested the proposed approach by still images by using image databases and conducted some evaluations by using video images from an IP camera placed in outdoor. We tested the method for detecting face, logo, and vehicle in different environments. The experimental results show that the proposed method yields higher classification performance than Viola and Jones’s detector, which uses a single feature for each weak classifier. Given the less number of features, our detector detects any face, object, or vehicle in 15 fps when using 4 megapixel images with 95% accuracy on an Intel i7 2.8 GHz machine.     

Design and VLSI implementation of a high-performance face detection engine

This paper proposes a novel hardware structure and field-programmable gate array (FPGA) implementation method for real-time detection of multiple human faces with robustness against illumination variations. These are designed to greatly improve face detection in various environments with using MCT techniques and the AdaBoost learning algorithm which is robust against variable illumination. We have designed, implemented, and verified the hardware architecture of the face detection engine for high-performance face detection and real-time processing. The face detection chip is developed by verifying and implementing it using a FPGA and an application-specific integrated circuit (ASIC). To verify and implement the chip, we used a Virtex5 LX330 FPGA board and a 0.18 μm 1-poly and 6-metal CMOS logic process. Performance results of the implementation and verification showed it is possible to detect at least 32 faces of a wide variety of sizes at a maximum speed of 147 frames per second.     

基于人脸的活体检测系统

人脸识别技术由于其成本低、用户友好、效率高等特点被广泛应用,同时也出现了针对人脸识别的身份伪造攻击,主要包括照片人脸攻击、视频人脸攻击、三维人脸模型攻击等方式,对于这些攻击方式的防范方法都是围绕着基于人脸的活体检测这个中点进行展开. 本文着重研究的活体检测方法为眨眼检测与背景分析算法,通过区域增长算法进行人眼定位、形态学操作进行人眼张合判断、感知Hash 算法进行背景差异对比,构造出一个复合的活体检测系统. 基于复合的眨眼检测与背景分析算法,本文设计了一个包含眨眼检测模块与背景分析模块的活体检测系统,使用OpenCV2.4.9 与vs2012 的MFC 架构实现了一个可以抵御照片攻击与视频攻击的活体检测系统,并对系统进行实验与评估,在与其它同类型的系统进行比较的结果来看,本文实现的系统性能表现优异.     

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。     

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。     

基于红外照明的Adaboost实时人脸检测

针对高分辨率下人脸定位速度慢和鲁棒性差的问题,提出一种鲁棒的基于红外照明的Adaboost人脸定位方法。该方法使用近红外结构照明来得到眼睛的候选点,依据眼在脸部的相对固定位置得到人脸的候选窗口,使用级联的Real Adaboost算法定位出所有的人脸。实验结果显示,这种方法能有效提高定位速度和准确度,对一个640×480分辨率的连续视频,系统每帧人脸定位时间小于6ms。     

视频中基于肤色模型的人脸检测

采用图像差分法先检测出运动区域,消除了背景对人脸检测的影响,缩小了搜索的范围。利用肤色在YCrCb空间的聚类特性来检测人脸,同时为了去除亮度对肤色的影响,增强检测的可靠性,采用了亮度补偿。最后选取眼部特征作为条件确定人脸区域。实验表明,算法能准确地检测出人脸,并具有一定的实时性。     

视频监控下的人脸跟踪与识别系统

针对智能视频监控系统的要求,设计了一个基于视频监控的自动多人脸跟踪识别系统,该系统的功能是实时跟踪视频监控范围内的人脸并鉴别人脸的身份。针对复杂背景及类似人脸区域的影响,提出了一种Adaboost人脸检测算法和主动形状模型相结合的人脸检测算法,实现人脸的准确检测;针对视频监控范围内人脸偏转、交错以及由于人员不断出入而导致人脸数目发生变化的问题,提出了CamShift和Kalman滤波器相结合的多人脸跟踪算法,同时对跟踪到的人脸进行实时身份识别。实验证明,该系统在视频监控范围内对人脸检测和身份识别准确,跟踪实时性好,是一种建立实时视频监控系统的实用方法。     

一种高性能近红外光人脸检测和眼睛定位算法

提出了一种新型的近红外光人脸检测和眼睛定位算法,该算法先用AdaBoost分类器进行人脸区域定位,然后在人脸区域内进行眼镜检测：若检测为不戴眼镜,使用基于数理形态学的N-Quoit滤波器进行眼睛精确定位;若检测为戴眼镜,采用＂人脸可信值最大＂准则进行眼睛定位。实验结果表明,此算法检测率高而且眼睛定位准确,有效的克服了镜片反射近红外光干扰眼睛精确定位的问题,同时达到了实时性的要求。     

新闻视频显著人脸检索系统

该文针对新闻视频设计并实现了一个显著人脸检索系统。首先将新闻视频分割成镜头序列,利用训练好的CascadeAdaboost人脸检测器对每个镜头检测出一定数目的候选人脸,按照一些规则选取可信度高的作为样本,用于提取该镜头内的肤色模型。接着对肤色分割后的区域进行位置、大小分析和模板匹配,以淘汰非人脸区域,确定待跟踪的对象列表。为了做精确的跟踪和识别,系统对每个跟踪对象建立更细致的肤色模型。跟踪过程中每间隔一定帧数重新进行人脸检测,以减少误差积累和探测是否有新人脸出现。最后从每个人脸序列挑选最适合进行人脸识别的图像建立其特征脸空间,结合肤色信息和PCA算法判断其是否为要检索的目标人脸。