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1.
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基于肤色信息马氏距离图的人脸检测
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徐从东 罗家融 肖炳甲《计算机工程》,2007年第33卷第12期
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提出了一种基于肤色信息的人脸检测方法。构造了皮肤颜色模型、检测图像的皮肤区域，并计算出该区域相对于皮肤的马氏距离图。根据马氏距离图寻找特征脸子空间，构造出BP神经网络。以马氏距离图在各特征脸子空间的投影系数为BP神经网络的输入，计算该区域是否为人脸图像。实验证明，该方法是有效的。
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2.
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基于肤色马氏距离图的人脸检测
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舒双宝 罗家融 徐从东 刘连忠《微计算机信息》,2008年第24卷第16期
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介绍利用肤色信息、特征脸与径向基概率神经网络相结合的方法进行人脸检测,能准确快速地检测出彩色图像中的人脸区域.首先构造皮肤YUV颜色模型,检测彩色图像中的皮肤区域,并计算出该区域相对于皮肤的马氏距离图;根据其马氏距离图利用主成分分析法构建特征脸子空间;构造出径向基概率神经网络,以马氏距离图在各特征脸子空间的投影系数为网络的输入.计算出该区域是否是人脸图像.实验证明,这种方法是有效的.
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3.
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基于DirectShow的人脸快速检测系统实现
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舒双宝 罗家融 刘连忠《电视技术》,2008年第32卷第8期
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介绍一种基于DirectShow的人脸快速检测系统的实现.首先利用DirectShow获得需要处理的视频帧,构造了皮肤颜色模型,对待测图像中肤色区域进行分割,检测出疑似人脸区域,并计算出该区域相对干皮肤的马氏距离图:根据马氏距离图寻找特征脸子空间,构造出BP神经网络;以马氏距离图在各特征脸子空间的投影系数为BP神经网络的输入,计算检测出的区域是否是人脸图像.实验证明,该系统具有良好的效果.
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4.
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彩色图像中的人脸检测方法
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马志强 常发亮 田伟 赵瑶《山东工业大学学报》,2007年第37卷第4期
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综合了肤色检测、眼睛定位和支持向量机人脸验证方法,实现了彩色图像中的人脸检测.提出了一种基于区域的皮肤检测算法.将像素局部特征引入模糊C均值法,用其分割图像,根据肤色像素的数量判断分割区域是否为肤色区域.在肤色区域中利用眼睛的亮度图和色度图定位人脸样本,最后利用训练好的支持向量机预测人脸样本是否为人脸.
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5.
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彩色图像中的人脸检测方法
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马志强 常发亮 田伟 赵瑶《山东大学学报(工学版)》,2007年第37卷第4期
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综合了肤色检测、眼睛定位和支持向量机人脸验证方法，实现了彩色图像中的人脸检测.提出了一种基于区域的皮肤检测算法.将像素局部特征引入模糊C均值法，用其分割图像，根据肤色像素的数量判断分割区域是否为肤色区域.在肤色区域中利用眼睛的亮度图和色度图定位人脸样本，最后利用训练好的支持向量机预测人脸样本是否为人脸.
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6.
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基于肤色模型和灰度积分投影的疲劳驾驶检测系统
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闫国梁 闫文秀 成亮《重庆理工大学学报(自然科学版)》,2008年第22卷第12期
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根据驾驶室的特定环境，给出了一个基于肤色模型和灰度积分投影的驾驶员疲劳检测系统．该系统首先利用肤色模型粗略检测出人脸区域；然后根据驾驶员面部几何特征，利用灰度积分投影法对驾驶员眼睛进行准确定位；最后根据上下眼皮距离及闭眼持续时间对驾驶员疲劳状态做出判定．仿真实验表明：该系统可以准确定位驾驶员眼睛，并对驾驶员疲劳状态做出判断．
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7.
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彩色图像中的人眼对定位 被引次数：1
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顾晓波 Wang Yaoming《计算机应用与软件》,2008年第25卷第8期
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提出了一种彩色图像中人眼对定位的方法.为了减少SVM验证眼睛的搜索范围,首先,采用了滞后阈值法对肤色相似度图分割的方法,进一步,利用眼睛的色度、亮度、梯度等信息以及区域规则确定候选范围,接着根据眼睛的几何分布排除SVM误检的区域,最后用投影函数大致定位出眼睛的中心.
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8.
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基于积分投影与灰度复杂度的人脸特征定位算法
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邱鹏瑞《微型电脑应用》,2012年第28卷第7期
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针对当前人脸特征定位的研究现状与难题,采用YCbCr椭圆聚类方法进行肤色区域提取,然后根据人脸的几何特征,通过比例、大小结构特性来判断二值化图中的目标区域是否为人脸,从而可以排除非人脸区域,再结合人脸面部器官分布特点,利用积分投影方法,对人脸区域垂直和水平两个方向分别进行灰度值累加统计,经过分析可以定位眼嘴的区域边界和中心点。同时针对积分投影的缺点,即如果头部发生倾斜会导致投影位置不准确,提出了基于灰度复杂度的眼睛定位方法,利用该方法首先定位人眼位置,然后根据人眼对人脸区域旋转校正,最后再利用积分投影定位嘴巴。
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9.
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一种基于肤色检测的人眼快速定位方法 被引次数：1
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刘莎 蔡灿辉 林志锋《计算机应用与软件》,2009年第26卷第10期
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眼睛的位置是人脸识别过程中一个很重要的信息.针对彩色人脸图像上的眼睛定位问题,提出一种结合肤色分割和形态学运算的人眼定位方法.该方法首先利用肤色模型通过最大类间方差法自动优选阈值分割图像,接着从非肤色区域入手,采用形态学运算去除非肤色区域中的干扰区域来获取可能的眼睛区域,最后结合人眼的几何特征实现人眼的快速准确定位.实验结果表明,提出的算法有效地平衡了眼睛定位的实时性和准确性之间的矛盾,定位效率高.
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10.
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复杂背景下的多姿态人眼定位
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朱冰莲 丰建军 杨吉祥 张磊《计算机应用研究》,2012年第29卷第5期
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针对彩色图像中人脸在复杂背景及多姿态下眼睛定位困难的情况,提出了一种基于肤色分割与Gabor滤波的人眼定位方法。首先采用粒子群算法优化改进的最大类间方差(Otsu)对图像进行肤色分割,找到人脸的候选区域;然后构造Gabor滤波器对候选区域进行滤波;最后经过灰度投影得到眼睛的精确位置。仿真结果表明,该分割算法在复杂背景和多姿态情况下的人眼定位中有明显优势,对于现实环境中的人脸识别有重要意义。
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11.
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一种人脸的检测与定位方法 被引次数：2
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张永梅 韩焱 商细云《中北大学学报》,2006年第27卷第3期
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提出一种基于肤色的人脸检测定位算法,设计了基于肤色的人脸检测和定位系统.采用了增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法以及二值化方法,改进了预处理的效果.使用了基于边界方法和基于区域方法相结合的算法,提取了眼睛、嘴和鼻子等关键特征,最终较好地实现了人脸定位.在MicrosoftWindows ME平台上,利用Visual C 6.0开发了软件.实验结果表明,该软件对于一定尺寸范围内清晰的正面人脸图像能够正确检测定位并提取特征.
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12.
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快速图像序列人脸提取算法
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李皓 唐朝京 张权《现代电子技术》,2007年第30卷第8期
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主要针对背景静止的新闻视频序列进行处理,首先对序列图像做运动检测,接着得出运动目标的投影定位,然后仅在定位区域利用马氏距离进行肤色相似度检测,继而通过闭运算填充部分缝隙与空洞,并用区域标记及人脸结构过滤剔除非人脸区域,最后采用横向填充复原图中的人脸,实现人脸的快速提取。
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13.
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一种基于肤色的人脸检测与定位方法 被引次数：4
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齐永锋 火元莲《计算机应用》,2009年第29卷第3期
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结合肤色信息与人脸几何分布特征，提出了一种快速的基于人脸特征的检测与定位方法。在标准RGB彩色空间，通过肤色轨迹进行肤色像素与嘴唇像素提取，根据提取的肤色区域是否有嘴唇像素可初步排除一些非人脸区域；利用人眼较高的蓝色分量及瞳孔反光形成的亮斑，在标准RGB色彩空间的B分量图中通过区域增长法产生潜在眼睛区域，利用人眼与嘴唇的面部几何分布特征，提出一些新的规则判断提取的肤色区域是否为人脸，如果是人脸，则对眼睛进行定位。实验结果表明，提出的方法是健壮的、有效的。
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14.
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基于图像处理的驾驶员疲劳检测方法
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董文会 吴晓娟 徐祗军《计算机应用与软件》,2006年第23卷第12期
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提出一种基于图像处理的实时检测驾驶疲劳的方法，利用肤色信息、投影和连通域相结合的方法检测眼睛，通过动态模板匹配的方法对眼睛进行跟踪；最后利用上下眼睑距离来判断是否疲劳。实验表明，该方法可使眼睛定位和追踪的平均正确率达98％，疲劳检测的正确率为100％，准确率平均为90％。
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15.
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基于肤色的人脸眼部区域图像自动分割方法*
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刘祥楼 段萍 杨龙 张明《自动化与仪器仪表》,2013年第5期
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眼睛是人脸特征最主要的构成部分。基于眼部特征的人脸检索不仅可以提高人脸识别和检测的速度，而且能够降低识别算法的复杂度。要提取眼睛特征，首先要检测眼睛并提取眼睛区域图像，本文选择了一种基于肤色的人脸眼部区域图像自动分割方法。直接对彩色人脸图像利用YCbCr空间下肤色的色度与亮度的相关性将眼睛位置定位出来，再根据眼睛位置分割得到人脸眼部区域的带状图像。通过对图像库中的1000幅彩色人脸图像进行试验检测表明，计算机分割一张图像眼部区域的平均时间为1.785s，对图像库中人脸眼部区域图像分割提取的成功率为99.37%。
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16.
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一种基于肤色与改进的LBP的人脸检测方法 被引次数：3
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齐永锋 张家树 火元莲《光电子．激光》,2009年第6期
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提出了一种基于肤色信息与改进的局部二值模式(LBP)算法的人脸检测方法。首先,用一种新颖的光照补偿方法对彩色图片进行光照补偿并分割肤色像素;其次,用正面人脸滤波窗口提取可能的人脸区域并用改进的LBP算子得到其纹理特征;最后,通过马氏距离比较可能人脸区域的LBP直方图与人脸/非人脸样本的LBP直方图的相似度,进行人脸的确认与定位。通过对caltechface database数据库、Labeled Facesinthe Wildatabase数据库、生活、网络和影视照片的实验验证,提出的方法是健壮与有效的。
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17.
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一种基于肤色分割的彩色图像人脸检测方法 被引次数：1
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汤秋艳 王琰《沈阳理工大学学报》,2007年第26卷第5期
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人脸是一个复杂的模式,对其准确的定位和分割是进行人脸识别的第一步.本文建立一种混合肤色模型对肤色区域分割并融合几何特征进行人脸粗检测;在人脸区域验证阶段,提出利用计算眼睛相似度的方法并融合眼睛对称性等特征对眼睛区域定位;嘴巴定位通过改进的唇色信息提取来实现,用以最终准确定位人脸区域.实验证明,该算法十分有效,在速度和准确性方面具有良好的性能.
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18.
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人体肤色区域的自适应模型分割方法
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方晶晶 李振波 姜宇《计算机辅助设计与图形学学报》,2013年第25卷第2期
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针对现有人体肤色区域分割方法在光照等环境因素变化情况下鲁棒性差、精确度不高的问题,提出一种自适应模型的人体肤色分割方法.首先通过AdaBoost实现自动人脸检测,得到包含光照等信息的脸部皮肤区域样本；然后将所取得的肤色样本在YCbCr颜色空间的y分量和CbCr分量上分别建立高斯混合模型；最后利用改进的Mahalanobis距离度量其他像素与肤色模型间的相似度,并确定阈值来对整幅图像进行肤色分割.实验结果表明,与同类融合算法、CbCr固定阈值等肤色分割方法相比,该方法实现了自动化的肤色建模,在降低误检率的同时平均可以提高10％左右的正检率,具有更好的鲁棒性.
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19.
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肤色信息马氏图的RBPNN人脸识别
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徐从东 罗家融 舒双宝《光电工程》,2008年第35卷第3期
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根据肤色信息在YCbCr空间分布特点,提出在基于肤色信息的马氏距离图的特征脸空间中用RBPNN神经网络进行人脸识别.该方法利用肤色信息构造图像的马氏距离图,利用K-L变换构造特征脸空间.在特征脸空间中提取图像的统计特征,以这些统计特征作为输入,构造径向基概率神经网络,利用它的非线性计算和映射能力,进行人脸识别与分类.实验证明,这种方法能够有效地完成人脸识别.
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20.
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肤色信息马氏图的RBPNN人脸识别
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徐从东 罗家融 舒双宝《光学工程》,2008年第35卷第3期
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根据肤色信息在YCbCr空间分布特点，提出在基于肤色信息的马氏距离图的特征脸空间中用RBPNN神经网络进行人脸识别。该方法利用肤色信息构造图像的马氏距离图，利用K-L变换构造特征脸空间。在特征脸空间中提取图像的统计特征，以这些统计特征作为输入，构造径向基概率神经网络，利用它的非线性计算和映射能力，进行人脸识别与分类。实验证明，这种方法能够有效地完成人脸识别。
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