一种基于正交模板的数字水印算法

为了使水印算法运行快速,以便能在商业中应用,提出了一种基于正交模板的空间域数字水印算法,该算法结构简单,运行速度快,而且有一定的鲁棒性.其作为一种盲水印算法,不仅能在图象中嵌入多比特的水印信息,并且也适用于二值黑白图象的水印嵌入与检测.另外,根据所采用正交模板大小和数量的不同,水印的鲁棒性、容量均可进行调节.     

基于多关联模板匹配的人脸检测

提出一种基于多关联模板匹配的人脸检测算法.模板由一系列关联的双眼模板和人脸模板组成,它们都是通过仿射变换根据伸缩比和姿态(即旋转角度)从单一平均脸模板产生出来的.首先,使用双眼模板搜索候选人脸,再用人脸模板匹配进一步筛选候选人脸,最后,通过启发式规则验证是否是人脸.对于各种类型的图像进行大量实验的结果表明,该算法对于正面包括多角度人脸的检测很有效.     

基于多姿态知识模型和模板的快速人脸检测

提出了一种多姿态知识模型,并以之从人脸器官梯度图中获得候选脸的大小、位置、姿态类别和眼、嘴重心坐标,然后按姿态类别将候选脸与对应的模板进行匹配确认人脸.该人脸检测算法集人脸检测、姿态估计和眼、嘴定位于一体,具有检测速度快的特点,适于多姿态多人脸场合的人脸检测.该算法只利用了图像的灰度信息,因此对灰度图像和彩色图像的人脸检测均适用.     

复杂背景彩色图像中多角度人脸检测

提出一种针对复杂背景彩色图像中的人脸检测方法。基于Gray World假设,在RGB颜色空间采用颜色平衡的方法对偏色图像进行颜色校正,在YES颜色空间进行肤色检测并应用预处理技术缩小人脸检测的搜索区域。在物体区域方向计算的基础上,提出能够检测任意旋转角度人脸的方法,在人脸候选区域采用模板脸匹配方法定位人脸。实验表明,该方法对不同光照环境、不同尺寸、任意旋转的人脸有较好的检测效果。     

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。     

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。     

一种基于模板匹配的电路照片拼接方法

鉴于实际工作中,经常需要将多幅图象拼成一大幅大图象的问题,提出了一种针对显微照片的新拼接方法。该方法是应用模板匹配技术来实现图象的自动拼接,由于是通过利用图象信息来选择模板,从而为模板匹配的定位创造了条件,该方法分为模板选择、模板匹配和图象拼接3步。实际运用结果表明,该方法简单易行,在电路照片的拼接中,定位较准确,且拼接效果好。     

基于模板匹配和神经网络的乐谱图象符头基元检测与识别

符头基元的检测与识别是光学乐谱识别技术的核心与关键之一.本文提出一种改进的模板匹配结合神经网络仲裁的方法,对乐谱图象中的符头基元进行检测和识别.在模板匹配阶段,利用乐谱的先验知识对符头的搜索范围进行有效限定,减少了匹配过程中搜索的"盲目性".匹配完成后,提取图象中的垂直直线,对相互连接的候选符头和垂直直线进行编码,通过BP神经网对编码样本的训练,实现音符构成规则的智能学习,最后由神经网络完成符头基元的仲裁确认.实验数据表明,与原有的模板匹配方法比较,该方法的整体识别性能体现出了明显的优势,具有较高的实用价值.     

一种投影网格模板检测方法

利用网格结构先进行物体表面重建是目前一种常用的方法,其中投影网格模板的检测是此类方法的一个关键问题。本文针对基于单相机有源形状恢复系统,提出了一种模板检测算法．该方法能自动地从结构光图象中提取网格线、网格交叉点,并按行列对交叉点进行编号。应用结果表明该方法具有计算速度快、提取准确等特点。     

一种改进的基于模板匹配的集装箱字符识别方法

字符识别是计算机模式识别中较为常见的问题,对于印刷体的字符来说,经常采用二值化和模板匹配方法进行识别。在实际应用中,为了提高识别率,减少计算量和运行时间,解决正确识别二值化后的正反不同图象的问题,提出一种改进的自适应的模板匹配方法,理论与实验结果表明具有较高的识别和坚韧性。     

基于模板匹配与支持矢量机的人脸检测

人脸检测是人脸识别与基于内容的图像及视频检索的一项重要任务。由于非人脸样本相对于人脸样本的多样性和复杂性，使得人脸模式分类器的训练十分困难。该文提出了一种将模板匹配与支持矢量机（SVM）相结合的人脸检测算法。算法首先使用双眼－人脸模板对进行粗筛选，然后使用SVM分类器进行分类。在模板匹配限定的子空间内采用“自举”方法收集“非人脸”样本训练SVM，有效地降低了训练的难度，实验结果的对比数据表明，该算法是十分有效的。     

一种基于变形模板匹配的人脸检测方法

提出一种新的基于变形模板匹配的人脸检测方法，通过极坐标投影降元处理建立一元新曲线变形模板，并构建了新能量公式进行新模板形变。该方法用于人脸检测系统中取得了较好的实验效果。     

一种基于肤色模型和模板匹配的人脸检测算法

近年来,随着人机识别技术的日益发展,人脸检测问题越来越受到重视,而人脸检测技术的关键在于准确率和检测速度.为了有效提高人脸检测的效率,提出了一种基于肤色分割和模板匹配算法的人脸检测方法.首先,建立颜色模型,利用颜色信息对图像进行粗检测,得到粗检测结果,然后,采用模板匹配技术确定人脸.该算法克服了单用模板匹配法的时间延迟,提高了检测精度和速度.     

人脸检测方法综述*

人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸跟踪、姿态估计和表情识别等。为了构造自动处理人脸图像的信息系统,首先需要鲁棒、有效的人脸检测算法。分析了有关人脸检测问题的研究方法,并对其进行了分类和评价。从基于知识的方法、特征不变方法、模板匹配方法和基于外观的方法等四个方面介绍了相关的算法和理论,分析了各种方法的优缺点,并提出了关于人脸检测问题的进一步研究方向。     

基于积分图像的快速模板匹配

人脸检测中，模板匹配前往往需要对图像窗口进行灰度分布标准化，而灰度分布标准化则要先算出图像窗口的灰度均值及方差。在积分图像基础上，提出和应用平方积分图像，实现了一种计算速度与图像窗口大小无关的快速灰度均值和方差算法。应用这种快速算法，结合对灰度分布标准化近似计算公式、相关系数和平均偏差计算公式的变换，以厦灰度分布标准化处理时省略拷贝图像窗口及窗口灰度值变换等不必要的步骤，大大提高了模板匹配速度。人脸检测实验证明这种快速模板匹配算法是有效的。     

基于差分图像和PCA主元分析的人脸检测

提出了一种基于差分图像和PCA(principle component analysis)主元分析的人脸检测算法,先对Anil K.Jain的Cb、Cr椭圆聚类方法给予改进,用改进的算法进行肤色提取,通过对肤色区域的分析,得到人脸候选区域,然后在这些可能的区域中运用特征脸进行细致的匹配,找出人脸的准确位置,然后利用马赛克模板排除虚假人脸.考虑到图像像素间的相关性,人脸特征提取同时对原始图像和其水平方向及垂直方向的差分图像进行PCA分析,从而提高了人脸检测的稳定性.     

一种基于KL变换和镶嵌图模型的人脸检测方法

提出了一种基于KL变换和镶嵌图模型的人脸检测方法。该方法首先采用KL变换将整个图像空间划分为主元子空间和次元子空间，利用人脸图像大部分能量集中在主元子空间、小部分能量分散到次元子空间这一特点，将人脸从复杂背景中初步检测出来。在此基础上，采用符合人脸生理结构特征的人脸镶嵌图模型，并在分析足够多的人脸图像样本的基础上，针对人脸图像的灰度和边缘信息，建立了一种较为合适的知识库。实验结果表明，该方法能够较好地解决复杂背景下的正面人脸的检测问题。     

一种基于知识的快速人脸检测方法

为了提高人脸检测的速度，提出了一种基于知识的快速人脸检测方法，该方法是采用符合人脸生理结构特征的人脸镶嵌图模型，并在分析了足够多的人脸图象样本的基础上，针对人脸图象的灰度和边缘信息，建立了一种较为完备的知识库；为加快检测速度，该方法采用多级检测步骤，即在粗检测中，根据眼睛的特征，提出并采用一种新的人脸粗检测算法-广义几何投影方法，从而明显地提高了检测速度，实验结果表明，该方法具有较强的鲁棒性，能够很好地解决复杂背景下的多人脸检测问题，由于该方法实现的简单性，并容易由硬件实现，使得检测速度进一步提高，因此该方法在可视电话等领域有着广阔的应用前景。     

一种基于AdaBoost的快速动态人脸检测算法

提出了一种结合人脸检测和跟踪的快速动态人脸检测算法。在层次型AdaBoost检测算法的基础上，结合提出的一种基于线性预测的人脸跟踪算法来缩小搜索空间，使得检测速度提高到24ms／帧。还设计了一种结合层次型AdaBoost算法、负样本反馈方式和利用权值缩减训练时间的检测器训练方法，可以方便地应用于物体检测技术上。     

双阈值级联分类器的加速人脸检测算法

提出了一种基于双阈值的两级级联分类器的人脸检测加速方法。该方法首先应用Gabor滤波器提取经模板匹配保留的似人脸样本特征,经主成分分析（PCA）降维后的特征作为第一级BP神经网络输入进行检测,在输出端应用双阈值对人脸/非人脸进行粗检测,然后把介于双阈值之间的人脸/非人脸模块作为第二级AdaBoost算法设计的输入并再次进行精检测,从而在提高检测速度的同时达到提高检测率和降低误检率的目的。实验表明,应用双阈值进行级联分类加速检测后,该方法的检测精度要优于基于简单阈值的分类器。