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相似文献
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1.
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。  相似文献   

2.
本文提出了一种基于肤色和边缘轮廓相结合的人脸检测算法。其算法首先采用人脸肤色模板对图像当中的类人脸肤色区域进行初定位,再利用以人脸边缘轮廓为特征训练得到的支撑向量机对这些区域进行分类,最终得到人脸区域。实验证明,此算法保证了检测率的基础上获得了较好的检测速度。  相似文献   

3.
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.  相似文献   

4.
针对目前人脸检测方法速度与精度难以兼有的问题,本文提出了一种结合高斯模型和支持向量机的人脸检测方法.先利用皮肤颜色在YCbCr空间的聚类性,对肤色建立高斯模型以分割出可能的人脸区域,再将这些区域输入到支持向量机检测并标记出检测结果.实验结果证明,本文提出的方法检测效果令人满意.  相似文献   

5.
利用人耳区域内梯度幅值较大这一特点,提出基于区域梯度的感兴趣区域(ROI)提取方法,进而利用支持向量机对人耳进行检测。ROI提取方法计算人耳大小区域的梯度均值,通过设定合适的阈值得到较少的候选区域。为降低搜索范国,用肤色模型检测人脸区域,然后设计区域梯度值快速搜索算法提取人耳的候选区域。将提取的候选区域利用主元变换降维后用支持向量机进行分类判别。实验结果表明此方法是有效的。  相似文献   

6.
文章提出一种多人脸图像中人脸检测与定位方法,将图像从RGB色彩空间转换到YCrCb色彩空间中,根据肤色点在CrCb空间中的分布情况进行肤色点检测,并滤除肤色检测后的孤立噪声,利用势函数方法获得人脸候选区域。然后,根据人脸的结构特征对候选区域进行人脸区域的判别和定位,最终实现图像中多人脸的检测功能,并通过仿真实验证明了该方法的有效性。  相似文献   

7.
王燕  蒋正午 《计算机工程》2012,38(12):182-184
将肤色与连续AdaBoost算法相结合进行人脸检测,并引入半监督策略指导肤色聚类从而建立肤色模型。在肤色聚类过程中,提出一种基于半监督的SKDK算法引导肤色聚类,依据各个像素簇的概率统计分布特性得到肤色模型。在此基础上利用数学形态学等知识对图像进行处理,得到人脸候选区域,将其作为连续AdaBoost分类器的输入进行人脸检测。实验结果表明,在多人脸的场景下,该方法的检测效果优于直接使用连续AdaBoost方法进行人脸检测的检测效果。  相似文献   

8.
基于肤色分割的人脸检测算法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出一种自适应光照补偿算法对图像进行补偿,根据肤色点在YCbCr色彩空间中的聚类性分别建立了肤色的区域模型和简单高斯模型,利用区域模型分割结果消除高斯似然图中类人脸的影响,采用自适应阈值对图像进行肤色分割,得到肤色候选区域.对分割出来的二值图像进行形态学处理后用基于先验知识的检测算法对肤色候选区域进行筛选,确定出人脸的位置.实验结果表明,提出的方法综合检测效果好.  相似文献   

9.
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。  相似文献   

10.
提出了一种基于多种信息融合的多视角人脸检测方法.对视频图像通过对称差分算法检测运动区域,利用神经网络肤色模型对运动区域进行肤色识别,将多视角多人脸检测简化在候选区域内;最后通过集成多神经网络,其中每个神经网络负责一定视角的图像,实现了人脸验证,同时可以粗略地判定人脸姿态.实验结果表明该算法可适应不同的光照环境,检测不同大小,不同视角的人脸.  相似文献   

11.
基于肤色分割和AdaBoost算法的彩色图像的人脸检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章提出了肤色分割和AdaBoost算法结合的人脸检测算法。首先,对彩色图像进行肤色分割,通过人脸肤色的统计特征得到候选人脸区域:然后,基于AdaBoost算法,使用由强分类器组成的级联分类器对候选人脸区域进行扫描,最终得到精确定位的人脸。实验证明,该方法具有肤色检测快速和AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效的运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况。  相似文献   

12.
人脸检测是一个复杂而又非常有意义的模式识别问题。针对目前人脸检测算法于速度和精度不能兼优的问题,提出了一种基于脸部信息及支持向量机的人脸检测方法。算法首先利用肤色模型进行人脸粗检,然后根据人脸几何特征进行筛选,最后通过奇异值分解输入支持向量机分类。实验结果表明,该方法是十分有效的。  相似文献   

13.
为了在提高复杂背景下的人脸检测率的同时减少检测时间,将肤色分割和Haar方差特征相结合,在YCbCr颜色空间通过椭圆肤色模型和logistic回归分析确定每一点的肤色概率,生成肤色概率图,从而将每一点的像素值映射到[0,1],在Ostu方法的基础上采用并行的遗传算法确定肤色分割的阈值,快速分割出人脸区域;最后用少量的Haar方差特征取代原来的Haar特征,并采用SVM训练分类方法对分割出的人脸区域进行验证。实验表明,该方法不仅提高了人脸检测的正确率,而且具有较快的人脸检测速度。  相似文献   

14.
基于肤色和AdaBoost算法的彩色人脸图像检测*   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题,将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先利用肤色和形态学操作分割肤色区域,再根据人脸区域的统计特性筛选出人脸候选区域,然后用AdaBoost级联分类器对候选区域扫描,以精确定位人脸.实验表明,该方法同时具有肤色检测正确率高与AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.  相似文献   

15.
针对人脸追踪过程中,基于目标色彩特征的CamShift(continuously adaptive mean-shift)算法受类肤色背景干扰所导致的搜索框偏移及尺寸异常问题,提出了一种结合肤色分割及追踪监测机制的人脸追踪改进算法。在YCbCr色彩空间的Cb、Cr分量内采用非参数肤色分割模型及SVM(support vector machines)构建特定于当前视频序列的联合肤色分割模型,以由粗至细的方式去除视频帧中类肤色背景。随后,在Cr分量内构建CamShift算法色彩直方图并进行人脸追踪。考虑在追踪过程中,当场景或光照强度改变时易出现的联合肤色分割模型及CamShift算法色彩直方图失效问题,采用拉依达准则(pauta criterion)判断追踪窗口内Cr分量均值的异常,当监测到异常值时即判定当前视频帧人脸追踪失败,使用Adaboost(adaptive boosting)算法构建的人脸检测器进行人脸复检并重构CamShift算法色彩直方图及联合肤色分割模型。在OTB-2015目标追踪数据集中进行测试,实验结果表明,所提算法在类肤色背景下相比原始CamShift算法对人脸目标的追踪精度更高;相比近几年的追踪算法则在具有良好追踪精度的同时速度优势明显。  相似文献   

16.
由于外貌、肤色、表情等不同,会导致较高的人脸检测漏检率和误检率。为此,提出一种基于肤色模型和中线定位的多姿态人脸检测算法。利用肤色特征快速排除大部分背景区域,根据人脸的显性特征分割出人脸候选区域,并对边缘检测后的图像进行投影,使用中线定位法实现多姿态人脸的检测与定位。实验结果表明,该算法能实现多姿态人脸的快速检测,黑发单个人脸检测的检测率达93.3%,鲁棒性较强。  相似文献   

17.
基于肤色分割、区域分析和模板分布的人脸检测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

18.
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.  相似文献   

19.
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。  相似文献   

20.
复杂背景中的人脸检测与定位   总被引:1,自引:1,他引:1  
基于人类视觉机制,描述了一种由粗到细的复杂背景中的人脸检测方法。其基本思想是首先粗略定出人脸可能存在的区域,然后在可能的区域内进一步细致匹配,以证实人脸的存在并对其进行准确定位。在粗略检测中利用人脸的肤色分布统计模型将人脸从背景中分割出来;在准确定位中联合人脸的肤色分布统计模型、发色分布统计模型以及不同方向的头部模型,用模糊模式匹配的方法进行准确定位。实验结果表明该方法比在复杂背景中直接利用肤色信息检测人脸的方法速度快,准确率高,鲁棒性好。  相似文献   

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