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人眼检测是人脸检测与识别、驾驶员行为分析或MPEG4压缩中的关键技术,为了提高处理速度和检测结果的鲁棒性,提出了一种基于肤色检测和几何特征人眼快速定位方法;通过比较,选用YIQ空间和KL变换联合的方法检测肤色区域,然后运用面积阈值检测出备选人脸区域,并在备选人脸区域中通过灰度特征确定人脸特征区域的位置,并根据人眼的几何位置关系检测出其大致位置;通过对称性和相似性校验所得位置是否为真正的人眼位置,最后运用Hough变换确定人眼瞳孔中心的精确位置;试验表明,该方法操作简单,速度较快,能满足实时处理的要求,对不同的光照条件、姿态以及干扰背景具有较强的适应性。 相似文献
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复杂背景下基于肤色和几何特征的人眼定位 总被引:3,自引:0,他引:3
人眼检测和定位是人脸识别技术中一个重要组成部分。基于肤色信息和人脸面部几何特征的算法是一种快速、高效、稳定的人眼检测算法。算法采用由粗到细的检测策略,先通过肤色信息对人脸区域进行预检测,然后结合人眼几何特征进行定位,该算法定位效率高,并对背景、尺寸、旋转角度等细节具有很好的适应性,在人脸实时检测系统中具有很好的应用价值。 相似文献
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基于灰度直方图的几何特征人眼定位方法 总被引:2,自引:1,他引:2
在定位人脸的基础上,采用一种新颖的方法计算人脸二值化阈值,根据灰度直方图信息进行一次计算便可得到分割阈值,打破了现有算法对二值化阈值需做多次调整的约束.截取二值人眼区域之后,利用图像尺寸归一化几何约束条件定位人眼,实验结果表明该算法在多种复杂条件下均能成功定位人眼,具有更加快捷的特点. 相似文献
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从含有复杂背景的单幅灰度图像中精确定位人眼仍是一个尚未完全解决的复杂问题.为了对图像中的人眼进行精确定位,提出了一种基于动态HMM概率分布模型的人眼精确定位方法,该方法采用了含状态持续时间的动态观测符号概率分布HMM模型,首先用虹膜网格采样方式和特殊的特征提取办法来抽取观测序列;然后通过对观测序列进行评估来控制采样网格大小,并动态修正观测符号概率分布.这样无需对图像进行旋转、缩放和匹配运算,即可对图像中的人眼进行精确定位.实验结果表明,该方法检测效率较高、算法鲁棒,并具有较高的定位精度. 相似文献
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本文提出了一种可变先照条件下的人脸检测算法,该算法利用人脸的肤色和几何特征,首先对输入图像进行光照补偿,然后在YCrCb颜色空间中,分割出肤色候选区域,最后利用人脸面部的几何特征精确定位出人脸。实验结果表明,该算法可适用于较广范围的光照条件,可应用于复杂环境下的人脸检测。 相似文献
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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。 相似文献
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以驾驶员疲劳检测为背景,针对人眼的定位问题,提出一种基于AdaBoost算法和模板匹配的人眼定位的方法;该方法首先使用3×3中值滤波去除噪声和光照对图像的影响,然后通过对AdaBoost算法的强分类器训练算法改进、级联分类器优化实现人脸的快速检测,最后在检测到的人脸区域,通过从粗到细改进的模板匹配方法对人眼进行准确定位;实验结果表明,该方法在保证定位准确的情况下,大幅的提高了人眼定位时间;该方法兼具了良好的实时性和鲁棒性。 相似文献
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俞骋 《电脑与微电子技术》2012,(7):28-30
眼睛与眉毛的相似是造成人眼定位算法误检的重要原因之一。提出一种基于知识的眉眼分割算法,首先应用眼睛映射算法对彩色图像中的眼睛区域进行初步的筛选,然后根据眉毛在眼睛上部这一常识,对经过初次处理的图像按列扫描,当检测到有两段非零像素时,即可判断出上面一段为眉部像素,下面一段为眼睛像素。最后去除眉部像素而保留眼睛像素,该算法解决了因眉毛干扰而导致人眼定位出错的情况。 相似文献
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基于肤色和几何特性的人脸特征区域定位方法 总被引:6,自引:0,他引:6
首先利用人脸的色彩特征和自适应阈值法实现特征候选区域和人脸肤色区域的分离,然后利用人脸的几何特性将连通的特征候选区域保留下来作为人脸特征区域。后续的特征提取可以在这些人脸特征区域中完成。一般的人脸特征提取方法都可以将该方法作为提高效率的预处理操作。实验证明,该方法具有高效率、低计算量的特点,并且受人脸表情、图像角度和背景的影响较小。 相似文献
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一种可变光照条件下的肤色检测算法 总被引:10,自引:2,他引:10
肤色是人体表面最为显著的特征之一,可应用于人脸检测与跟踪、手势识别等,肤色检测算法在其中居于关键地位。该文提出了一种可变光照条件下的肤色检测算法,首先在YCbCr颜色空间从大量肤色样本中统计出肤色模型,考虑了在高亮度区和低亮度区肤色色度(Cb,Cr分量)与亮度(Y分量)非线性相关;其次,使用一种彩色均衡技术消除由光照引起的色彩偏移。该算法可适用于较广范围的光照条件,可应用于复杂环境下的人脸检测、手势识别等。 相似文献
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一种新的核线性鉴别分析算法及其在人脸识别上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于核策略的核Fisher鉴别分析(KFD)算法已成为非线性特征抽取的最有效方法之一。但是先前的基于核Fisher鉴别分析算法的特征抽取过程都是基于2值分类问题而言的。如何从重叠(离群)样本中抽取有效的分类特征没有得到有效的解决。本文在结合模糊集理论的基础上,利用模糊隶属度函数的概念,在特征提取过程中融入了样本的分布信息,提出了一种新的核Fisher鉴别分析方法——模糊核鉴别分析算法。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献