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利用一种基于肤色的2D Gaussian模型和一定的先验知识实现了人脸快速检测。首先对一幅图像进行去噪、光线补偿等预处理,然后根据颜色空间特性建立适宜的肤色模型,检测出大致的肤色轮廓,对面部特征根据先验知识实现定位,从而剔除非脸部区域,最后对该算法进行实验验证。实验表明,该算法可以实现人脸的快速检测,降低了误报率,具有一定的优越性。 相似文献
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利用一种基于肤色的2D Gaussian模型和一定的先验知识实现了人脸快速检测.首先对一幅图像进行去噪、光线补偿等预处理,然后根据颜色空间特性建立适宜的肤色模型,检测出大致的肤色轮廓,对面部特征根据先验知识实现定位,从而剔除非脸部区域,最后对该算法进行实验验证.实验表明,该算法可以实现人脸的快速检测,降低了误报率,具有一定的优越性. 相似文献
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为了弥补基于固定阈值的肤色分割方法存在的缺陷,在对多种彩色空间和肤色模型进行分析的基础上,提出采用改进的2-D Otsu方法和YCgCr彩色空间进行肤色分割。首先将光照补偿之后的肤色样本图像从RGB彩色空间转换到YCgCr彩色空间,并利用样本图像上的179221个肤色点建立2维高斯模型;进而将待分割的图像进行光照补偿并转换到YCgCr彩色空间,利用已经建立的高斯模型计算图像的肤色相似度,得到肤色相似度图像;最后,结合像素的空间邻域信息,使用改进的2-D Otsu方法对肤色相似度图像进行2值化处理。对这种方法进行了理论分析和实验验证。结果表明,该肤色分割算法有效地克服了使用固定阈值法进行图像分割时缺乏针对性和抗噪性的缺陷,该算法是可行的。 相似文献
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基于肤色模型的手势分割是目前常用的一类手势分割方法,而此类方法容易受到类手势肤色背景的影响而导致严重的误分割,并且由于模型参数固定而对不同的手势肤色不具有适应性。针对以上问题,提出了一种先检测手势再自适应分割手势的方法。首先设计了一种基于空洞卷积的主干网络和一套Anchor方案将SSD改进为手势检测模型,通过该模型初步分割出手势ROI以避免类手势肤色背景的影响。然后根据手势ROI建立YCrCb高斯肤色模型,以使肤色模型对不同的手势肤色具有很好的适应能力。实验结果表明,在多种复杂场景下,本文的手势分割算法能够避免类肤色背景的影响并且对不同肤色的手势都取得了非常好的分割效果。 相似文献
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LU Yao-xin~ LIU Zhi-Qiang~ ZHU Xiang-hua~ .Beijing University of Posts Telecommunication Beijing P.R. China .Centre for Media Technology 《中国邮电高校学报(英文版)》2004,11(3)
1 Introduction Facedetectionandrecognitionarestilltoughtasksofpatternrecognition ,in particularinreal timeapplica tions ,e .g .,securitysystems ,humanandmachinein teraction ,smartmediasystems,andsoon .Thediffi cultiesaremainlyduetothevariationsofilluminationconditions,viewpoints,pose ,imagesize ,etc ..Facedetectionisthecrucialstepinfacerecognition .Ifthepresenceofhumanfaceisdetected ,thelocationandsizeofthefaceregionarereturned .Overthelastthreedecades,manyfacedetectionmethodshavebeendevel … 相似文献
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提出利用L*a*b*肤色模型和数学形态学相结合的方法,实现彩色图像人脸检测.建立L*a*b*颜色空间的肤色模型,利用该模型提取肤色区域;然后,用数学形态学算子,完成去除噪声和干扰,分割候选目标等处理过程;最后,利用人脸的比例关系框选出人脸区域.实验表明,该方法计算开销较小,易于实现,准确率较高,速度快. 相似文献
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复杂背景下人脸检测的数学形态学运算方法 总被引:5,自引:0,他引:5
皮肤的颜色特性被广泛地应用于人脸检测和跟踪中,本文采用HSV空间与归一化RGB空间相结合的肤色模型,提取原始图像中的类肤色区域作为候选人脸目标;采用数学形态学算子,分别用来完成去除噪声和干扰,分离侯选目标,提取眼睛嘴巴孔洞,以及标示人脸轮廓等处理过程。大量实验表明,该方法能有效地剔除臂和手等非人脸肤色目标;能克服人脸遮挡,姿势和方向变化,大小差异,光照变化等造成的困难;该方法的计算开销较小,易于实现,适合快速人脸检测。 相似文献
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针对视频中人脸检测由于成像角度、天气状况、遮挡等因素造成检测准确率偏低以及深度学习模型计算复杂度高的问题,文中提出了一种基于椭圆肤色模型与AdaBoost的人脸检测算法。算法通过选取Haar-like特征作为弱分类器,以裁剪过的CAS_PEAL数据集中的人脸图像作为训练集,利用AdaBoost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器,最后将若干强分类器以级联的结构组成最终的分类器模型。为解决将非人脸区域检测为人脸的问题,引入椭圆肤色模型,利用椭圆肤色模型对视频帧进行处理使得图像中与肤色相似的区域进入后续的人脸检测过程以降低误检率。实验结果表明,算法能以平均26 ms(单人脸视频)和平均34 ms(多人脸视频)的检测速度进行实时的人脸检测,且达到了87.2%的检测准确率,具有较大的应用推广价值。 相似文献
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论文针对彩色图片的人脸检测在复杂的背景下检测难度大、检测时间长的问题,提出一种将非线性分段色彩变化的肤色模型、Gabor特征提取和多层感知机MLP分类决策相结合的人脸检测算法。该算法首先对输入图像进行自适应的光照补偿,根据非线性分段色彩变化建立的YCb'Cr'肤色模型筛选出潜在的人脸区域;然后对潜在人脸区域进行Gabor小波特征分析,利用MLP网络进行分类判别。通过计算机仿真得出此算法计算复杂度低、检测时间短。 相似文献
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针对复杂环境下基于肤色模型的人脸检测误检率较高以及Adaboost算法对高分辨率图像时间效率低,提出了一种新的结合肤色模型和皮肤纹理特征以及Adaboost级联分类器的人脸检测方法,并改进了基于纹理刷色阶偏差法的皮肤纹理特征提取方法。该算法充分融合了肤色模型简单快捷、皮肤纹理突出的特性以及Adaboost级联分类器检测率高等优点。实验表明,该方法检测率高且有较好的鲁棒性。 相似文献
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由于受外界光照环境的影响,采集来的人脸彩色图像经常会发生彩色偏移或者存在不同程度的高光和阴影,这已成为提高基于肤色的人脸检测率的重要障碍。为此,将Gray World彩色均衡方法融入人脸检测算法,对待检测图像进行彩色偏移消除,在相当程度上解决了光源色彩不同所带来的色彩偏移问题,这为基于肤色的人脸高检测率的获得提供了保障。 相似文献