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1.
人脸检测研究综述   总被引:199,自引:1,他引:198  
人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,近年来由于其在安全访问控制,视觉监测、基于内容和检索和新一代人机界面等领域的应用价值,开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。该文从人脸检测问题的分类、人脸模式的分析、特征提取与特征综合、性能评价等角度,系统地整理分析了人脸检测问题的研究文献,将人脸检测方法主要划分为基于知识的人脸验证方法和基于统计的学习方法,指出统计学习方法优于启发式验证方法。  相似文献
2.
基于多模板匹配的单人脸检测   总被引:60,自引:1,他引:59  
提出了一种基于多模板匹配的一般环境图象中单人脸的检测方法。首先用双眼模板初步筛选,然后使用具有不同长宽比的多个人脸模板进行检测和定位,最后利用有脸器官的边缘特征进行确认。采用比固定比率压缩输入图象的方法解决不同尺度有脸的检测问题。实验表明这种方法具有较高的速度和检测成功率。  相似文献
3.
基于肤色和模板的人脸检测   总被引:51,自引:0,他引:51       下载免费PDF全文
艾海舟  梁路宏  徐光  张钹 《软件学报》2001,12(12):1784-1792
针对彩色图像提出了一种基于肤色和模板的人脸检测方法,由肤色分割、模板匹配和人工神经网验证3部分组成.首先使用HSI空间的肤色统计模型分割出可能包含人脸的区域,然后使用平均脸模板匹配和人工神经网验证的方法在这些区域中搜索人脸.该方法将彩色图像的肤色信息和灰度图像的模板匹配及人工神经网分类模型综合起来,既极大地提高了速度,又具有较强的鲁棒性.实验结果表明,该算法是快速而有效的.  相似文献
4.
基于模板匹配与支持矢量机的人脸检测   总被引:33,自引:1,他引:32  
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。  相似文献
5.
基于多关联模板匹配的人脸检测   总被引:26,自引:0,他引:26       下载免费PDF全文
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.  相似文献
6.
基于仿射模板匹配的多角度单人脸定位   总被引:14,自引:0,他引:14  
提出了一种基于仿射模板匹配的多角度人脸定位算法,用平均脸作为基模板,经由不同的伸缩比例和旋转角度构成的仿射变换生成各种姿态的模板,并将模板分为双眼模板和人脸模板对,首先使用以眼模板搜索符合眼睛的区域,再用整个人脸模板匹配进上步检验是否符合人脸模式,并利用马赛克规则验证,给出最佳匹配作为人脸位置,对包含144幅图像和60幅图像的两上图像库的定位准确率分别达到79.2%和85%,表明该算法的有效性。  相似文献
7.
基于人脸检测的人脸跟踪算法   总被引:9,自引:0,他引:9  
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。  相似文献
8.
视频中多线索的人脸特征检测与跟踪   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对目前的人脸特征检测与跟踪算法存在的对环境适应能力差、缺乏自我检错能力的缺点,该文提出了一种多线索综合的新方法,多线索中包括基于深度信息的人脸区域粗分割,基于多关联模板匹配的人脸检测,利用多尺度Sobel卷积的特征提取,基于“特征眼”的人眼验证以及基于多视图的校验方法,多种线索互相补充,自我检错和纠错,对背景,光照及姿态变化具有较强的适应能力,实验表明该方法是有效的,鲁棒的。  相似文献
9.
An approach is presented to detect faces and facial features on a video segment based on multi-cues,including gray-level distribution,color,motion,templates,algebraic fatures and so on .Faces are fist detected across the frames by using color segmentation,template matching and artificial neural network.A PCA-based (Principal Component Analysis) feature detector for still images is then used to detect facial features on each single frame until the resulting features of three adjacent frames ,named as base frames,are consistent with each other.The fatures of frames neighboring the base ,frames are first detected by the still-imagte feature detector,then verified and corrected according to the smoothness constraint and the planar surface motion constraint.Experiments have been performed on video segments captured under different environments ,and the presented method is proved to be robust and accurate over variable poses ,agtes and illumination conditions.  相似文献
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