基于肤色模型和层次滤波技术的人脸检测

为了能够实现单幅彩色图像中的人脸检测,提出了基于肤色模型和层次滤波技术的人脸检测算法.它通过基于肤色的鲁帮性进行肤色建模,在图像中精确的提取出肤色区域,再经过方向校正后,检验出一系列的人脸特征、像素亮度的变化以及连通区域的空间排列,可以较好地检测出图像中的脸部区域.实验结果表明,该方法可以适用于不同光照条件下的人脸检测,即使在脸部特征没有被很好的检测出的情形下也可以较好完成人脸检测.     

人脸彩色图像光照校正方法研究

对人脸彩色图像的高光和阴影部分进行研究.对于高光区域,利用人脸肤色与像素空间分布特征进行检测,根据在rgb空间中各分量颜色偏移率实现高光区域自动校正,通过边缘拟合方法校正超出显示范围的图像.对于阴影区域,采用Retinex方法进行光照增强.实验结果表明,该方法处理速度快,且能提高图像对比度.     

一种基于肤色和模板匹配的人脸检测方法

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.     

YCgCr颜色空间的肤色聚类人脸检测法

由于YCgCr颜色空间好的聚类性。提出一种在YCgCr颜色空间的人脸检测,首先肤色在CgCr颜色空间进行投影,对像素点区域进行拟合,初步去除图像中的非肤色,得到肤色第一次分割的图像,实验证明这种拟合可以起到好的去除非肤色像素的作用。然后把YCgCr颜色空间作为肤色模型建立彩色空间,用高斯模型在已提取的图像上进行人脸检测。实验证明在对CgCr空间拟合的基础上,再运用高斯模型进行人脸检测,该算法提高了人脸检测的速度,并且有较高的检测率和较低的漏检率。     

利用彩色空间肤色模型实现快速人脸检测

本文采用在彩色空间建立肤色高斯模型的方法进行人脸区域与非人脸区域的大致分离,然后在分离结果中根据每一个8连通区域的形态特点和人脸的几何特征,去除误检出的非人脸区域.本文中彩色空间选用HSI和YCbCr彩色空间,相较于RGB彩色空间,这两种彩色空间都可以将亮度信息与色彩信息分离,减小了亮度不同所造成的影响.该方法具有操作简单,计算量小,快速、不易受表情姿态影响等优点.实验结果表明该方法可以作为特征提取前,提高图像处理效率和准确度的图像预处理操作.     

基于彩色和运动信息的人脸检测

本文提出了一种运用图像的运动信息以及皮肤和嘴唇的彩色信息实现复杂背景下人脸自动检测的方法.该方法特别适用于图像中人脸区域和类肤色区域相连接的情况.实验结果表明,该方法具有实时性好,检测和定位精度高以及对光照等环境条件不敏感等优点,可以用于实时人脸跟踪以及实时人脸识别等应用领域.     

彩色静态图像的人脸检测研究

讨论了一种彩色静态图像的人脸检测法,先使用光照补偿对图像进行预处理,再采用YCbCr肤色模型检测出图像的肤色部分,然后对肤色部分进行膨胀、腐蚀,去除非人脸区域,最后使用人工神经网络对候选人脸区域进行验证,最终定位出人脸区域.实验证明了该方法对不同光照环境和复杂背景的图片有较好的适应性,提高了检测速度与精度.     

基于CbCgCr椭球体似然平滑度的肤色分割

对于有色偏、高光和阴影的复杂背景彩色人脸图像,已有模型不能获得较理想的分割结果。为此,提出一种基于CbCgCr椭球体肤色似然平滑度的肤色分割算法。预处理人脸输入图,以消除色偏、高光和阴影,建立CbCgCr椭球体肤色模型,计算肤色似然平滑度,利用肤色似然平滑度粗分割肤色区域,并对其进行去噪处理,以获得肤色细分割图和细提取图。实验结果表明,对光照不均和背景复杂的人脸彩色图像,该算法的肤色分割准确性、鲁棒性和实时性较优。     

复杂光照下的人脸肤色检测方法

复杂光照对人脸肤色检测具有重要影响。在YCbCr颜色空间建立复杂光照条件下的人脸肤色模型,然后利用该模型检测人脸图像的肤色区域,并对检测结果利用4-连通区域的几何特征消除非人脸区域,最后利用连通元复原误检的人脸肤色区域。实验结果表明,该方法可以实现复杂光照下人脸肤色区域的准确检测。     

利用彩色空间肤色模型实现快速人脸检测

本文采用在彩色空间建立肤色高斯模型的方法进行人脸区域与非人脸区域的大致分离,然后在分离结果中根据每一个8连通区域的形态特点和人脸的几何特征,去除误检出的非人脸区域。本文中彩色空间选用HSI和YCbCr彩色空间,相较于RGB彩色空间,这两种彩色空间都可以将亮度信息与色彩信息分离,减小了亮度不同所造成的影响。该方法具有操作简单,计算量小,快速、不易受表情姿态影响等优点。实验结果表明该方法可以作为特征提取前,提高图像处理效率和准确度的图像预处理操作。     

基于肤色信息和主分量分析的人脸实时检测系统

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。     

Hybrid Human Skin Detection Using Neural Network and K-Means Clustering Technique

Human skin detection is an essential step in most human detection applications, such as face detection. The performance of any skin detection system depends on assessment of two components: feature extraction and detection method. Skin color is a robust cue used for human skin detection. However, the performance of color-based detection methods is constrained by the overlapping color spaces of skin and non-skin pixels. To increase the accuracy of skin detection, texture features can be exploited as additional cues. In this paper, we propose a hybrid skin detection method based on YIQ color space and the statistical features of skin. A Multilayer Perceptron artificial neural network, which is a universal classifier, is combined with the k-means clustering method to accurately detect skin. The experimental results show that the proposed method can achieve high accuracy with an F₁-measure of 87.82% based on images from the ECU database.     

高光去除的聚类算法改进

高光去除是计算机视觉领域研究的一个热点问题.现有的基于双色反色模型分离漫反射分量和镜面反射分量去除单幅图像中的高光的方法,容易引起图像颜色失真和纹理的丢失.针对此问题,在使用像素强度比去高光的基础上改进了像素聚类算法,能够更准确的进行像素分类,改善图像颜色失真的现象.首先计算原图像与最小强度值单通道图像的差值得到无高光图像.然后根据无高光图像计算与高光区域相关的每个像素点的最大漫反射色度值和最小漫反射色度值.最后将高光区域内的像素点转换到最小最大色度空间,对高光区域内的像素点进行xmeans聚类,利用分类后漫反射像素点的强度比估计值很容易分离高光区域像素点的镜面反射分量,从而得到去高光图像.实验结果表明,与现有的方法对比,峰值信噪比值平均提升了2%至4%,图像颜色失真和纹理丢失状况得到改善,视觉效果更好.     

基于肤色和几何关系的人眼快速定位方法

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。     

肤色检测技术综述

肤色检测在人脸和手势识别与跟踪、Web图像内容过滤、数据库或因特网中的人物检索和医疗诊断等方面有广泛应用，文中通过分别介绍基于统计和基于物理的两类肤色检测技术，较全面地综述了肤色检测技术，其中对颜色空间选择、静、动态肤色建模方法、肤色反射模型和肤色波谱特性等肤色检测重要环节做了分析，明确了选择颜色空间与特征提取和分类方法的联系，强调了研究肤色波谱特征对基于物理的肤色检测技术的重要性，最后探讨了肤色检测的技术难题和发展趋势。     

基于YCgCr颜色空间的不良图像肤色检测

针对目前互联网图像内容过滤系统识别率低的情况,提出了一种基于YCgCr空间的不良图像肤色检测方法。首先检测图像中可能存在的人脸区域,利用人脸肤色像素来检测获得人体肤色,其次对不含人脸图像,则利用离线构建的肤色模型来实现肤色检测。实验结果证明,在不同光照以及复杂背景下,该算法能够较好地提高不良图像的肤色检测率和背景检测率。     

直方图在线更新的肤色识别方法研究

提出了一种基于直方图在线更新的肤色识别方法,在使用Adaboost算法提取出人的脸部区域后,计算出该区域YCrCb色彩空间的颜色直方图,构建肤色区域的概率模型。使用该模型对图像中所有的像素点进行计算区分,并根据实时识别结果在线更新,达到较好的识别率。     

YCbCr空间中一种基于贝叶斯判决的肤色检测方法

皮肤颜色是人脸检测、定位、跟踪时的一种十分有效的特征,而且裸露的皮肤区域也是色情图像的最重要特征之一.为了有效地进行图像的皮肤检测,提出了一种新的肤色检测方法.该方法首先通过统计1809 502个肤色像素点和1763682个非肤色像素点,并使用贝叶斯规则来建立肤色分类器;然后考虑亮度对肤色的影响,采用Y-Cb和Y-Cr两个子空间的查询表来建立肤色模型.为了联合使用两个查询表,先采用高斯归一化和线性化方法来将阈值范围调整至[0,1];同时对查询表进行中值滤波处理,以除去离散孤立点.实验表明,与其他3种方法相比,该方法不仅有着较低的漏检率（9.814%）和误检率（3.5%）,而且对于不同光照条件也有较好的检测效果.     

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。