基于混合肤色模型的快速人脸检测算法

提出了一种基于混合肤色模型的复杂背景彩色图像的快速人脸检测算法.为了克服环境光照变化及光照不均的影响,引入了自适应光线补偿算法;在RGB颜色空间中运用多项式模型对光线补偿后的彩色图像进行肤色区域粗检测;采用RGB颜色空间中的多项式模型和颜色空间中的高斯模型相结合,对先前所提取的肤色区域做进一步精确的肤色区域提取;最后,对二值图像的连通区域进行预处理,输出人脸区域.实验结果表明,该算法能快速有效地从复杂背景的彩色图像中检测出人脸,对光照变化具有较好的鲁棒性.     

彩色视频序列图像中的人脸跟踪方法

针对彩色视频序列图像的人脸检测，提出了一种基于肤色的人脸跟踪方法。该方法首先在Hsu提出的肤色模型基础上，采样一种自肤色分割算法来提取复杂背景下人脸的肤色特征，与传统的采用固定肤色模型的检测算法相比，该方法具有更好的检测效果；然后，在人脸跟踪过程中采用Condensation滤波跟踪算法，并对算法做了两点改进，即在跟踪过程中采用基于Metropolis算法的重采样方法以及自适应的动态模型，实现了复杂背景下的人脸自由运动的跟踪，并从各种影片中截取了彩色视频序列图像进行了测试实验。实验结果表明，该方法有效地解决了复杂背景下人脸自由运动、光照变化及部分遮挡的问题，且精度较高。     

运用自适应球体模型实现肤色动态分割

提出一种用于变化光照、多姿态和复杂背景条件下人脸识别的肤色区域动态分割算法。对彩色人脸输入图进行色偏校正和亮度调节预处理,利用肤色聚类特性构建一种自适应球体肤色模型,并基于该模型计算自适应肤色相似度,利用肤色相似度,采用自适应的动态阈值进行肤色区域目标的分割和提取。实验结果表明,对于变化光照、多姿态和复杂背景的彩色人脸图像,该算法有良好的分割精度和自适应性。     

一种基于AdaBoost的人脸检测算法

针对常规基于肤色检测的AdaBoost算法的不足, 提出了一种改进的AdaBoost人脸检测算法,算法包括人体肤色模型、人脸运动检测模型、改进的背景提取方法、针对人脸区域的光照增强方法。算法综合利用了人体肤色信息和人脸运动信息,能有效缩小搜索范围。实验结果表明,该方法与常规基于肤色检测的AdaBoost方法相比,在保证检测性能的基础上,有效提高了检测速度。     

基于三维肤色模型的人脸检测预处理方法

为了改善在光照变化和复杂背景影响下的人脸检测效果,在预处理阶段提出一种基于直接最小二乘拟合的三维肤色聚类模型算法。该算法首先将肤色在CbCrCg空间中的三个平面投影分布作为拟合对象,然后使用中值滤波和Sobel算子获取平滑边缘,最后通过直接最小二乘拟合法获取最佳三维肤色模型。在实验中分别将公共人脸库和户外拍摄的人脸图像作为实验对象,实验结果表明,该算法较传统肤色预处理算法具有更好的肤色分割效果,并且能够有效地提高人脸检测率。     

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。     

基于改进的肤色空间和几何特征的快速人脸检测研究

提出一种基于肤色分割和几何特征相结合的人脸检测算法。该算法对图像进行光照补偿预处理,增强图像对比度;采用YCg Cr色彩空间的人脸肤色模型,对图像进行肤色分割,得出肤色轮廓;利用人脸的几何特征筛选出人脸区域。实验结果表明,该算法检测率高,实时性好,误检率低。     

基于多肤色空间及AdaBoost算法的人脸检测方法

针对复杂背景和可变光照下的彩色图像人脸检测问题,提出一种基于多肤色空间下的肤色分割及Ada-Boost算法的人脸检测方法。首先利用均值滤波、拉普拉斯算子等方法对图像进行增强处理;然后结合YCbCr、YCgCr、YCgCb三种颜色空间下的多肤色空间对图像进行肤色分割,定位出候选的人脸区域;最后对AdaBoost算法的检测过程进行研究验证,检测出人脸并指示。数据显示,该方法在时间、检测率、漏检率等方面都有明显的改进。因此,该方法能较好地处理复杂背景下彩色图像人脸检测的错检、漏检问题,从而提高了检测效率。     

复杂背景中的人脸识别技术研究

针对复杂背景下的人脸图像,提出一种快速人脸检测识别方法。包括基于肤色模型和 OpenCV 的综合方法进行人脸检测定位,并对图像重新保存、预处理,用以克服光照因素的干扰,剔除复杂背景对人脸识别不利因素的影响。采用二维主成分分析算法,对同一个人多幅不同表情的人脸图像进行采集和特征提取并归类。对ORL人脸库及实际外场背景下的人脸图像进行测试,结果表明,该方法可有效解决复杂背景下的人脸识别问题,具有快速、高效的实用性,正确识别率可达90%以上。