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1.
允许姿态变化的快速人脸特征检测   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
本文提出一种在允许姿态显著变化的人脸图象上快速检测眼睛和嘴角的方法。该方法仅仅合理地假设人脸图象要以通过值分割将头发和眼睛与脸部明显分开。首先采用Hough变换并利用有脸的相似性和对称性约束确定两个瞳孔的位置,然后根据人体测量关系初略估计嘴部区域,最事利用积分投影方法得到嘴角的精确位置。  相似文献   
2.
基于正规锥上单调算子的不动点定理,本文研究非线性矩阵方程X-m∑i-1A*iXδAi=Q的正定解.给出了正定解的存在性定理,并且构造了求解的m步定常迭代方法,最后证明了该迭代法的收敛性.  相似文献   
3.
4.
5.
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   
6.
视频中多线索的人脸特征检测与跟踪   总被引:5,自引:0,他引:5  
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   
7.
智能制造的发展催生了新的基于大数据与人工智能技术的设备运维服务模式,常态化设备健康状态评估是目前已经落地实施而且成效显著的服务。本文介绍这种服务的适应范围、技术特点、实施意义、服务模式、技术原理和应用案例。  相似文献   
8.
本文对用于二值图像编码的一维自适应跳过白色块算法(AWBS)提出若干改进,描述改进算法的实现细节,并对其性能进行分析。  相似文献   
9.
人体的肤色特征   总被引:40,自引:1,他引:39  
肤色特征在MPEG4、基于内容的图像检索、虚拟现实等领域有着广泛的应用.目前肤色聚类的方法有很多,结果各异,但都没有涉及颜色现象的本质.探讨了人体肤色的基本问题:影响肤色聚类的颜色空间、光源颜色对聚类的影响以及颜色恒常性.提出了用于肤色聚类的新的颜色空间,给出了光源变化和图像数据之间的关系,证明了图像中高光和阴影只影响肤色的饱和度.在此基础上,还给出了人体肤色的聚类结果以及肤色特征在复杂环境中的人脸检测和手势识别中的应用.  相似文献   
10.
针对个性化人脸动漫自动生成的应用背景,提出了在单幅人脸图像中提取头发区域的方法.首先用手工标记训练图像中的头发区域,计算头发位置分布图像和头发颜色的概率分布函数;其次对于测试人脸图像结合头发位置和头发颜色的先验分布构建能量函数,采用割图法对该能量函数进行优化得到初始头发区域;最后利用K-均值算法对初始头发区域进行精细分割,并结合图像后处理算法得到最终的头发区域.实验结果表明,文中方法运算复杂度较低,处理一幅图像的平均时间为300ms左右,头发区域的平均检测准确率超过90%,基本满足个性化人脸动漫自动生成的需求.  相似文献   
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