一种基于视频流的快速人脸检测算法

人脸检测广泛用于计算机视觉和模式识别领域。结合肤色检测和镶嵌图方法,提出一种对视频流中人脸进行快速检测的算法。该方法首先根据肤色信息和人脸的几何规则初步得到可能的人脸区,然后在候选区中利用改进的镶嵌图方法准确定位人脸。实验表明,该方法能快速而且准确地在视频流中进行人脸检测。     

基于AdaBoost算法与肤色模型的多姿态人脸检测

针对AdaBoost算法对多姿态人脸检测效果不理想和肤色模型对复杂背景下的图像误检率高的问题,本文将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合,提出一种由偏到正的检测方法.主要是通过旋转图片,使人脸分类器不会因为角度问题产生漏检,然后根据分类器检测出的两眼,计算两眼之间的位置关系,判断人脸是否处于正面位...     

肤色特征与AdaBoost算法结合的人脸检测

文章提出了一种肤色模型与AdaBoost算法相结合的人脸检测方法。首先用YUV+YIQ肤色模型对输入的图像进行初步分割,剔除非肤色区域。再用Adaboost方法进一步检测,精确定位人脸位置。实验结果表明该方法简单、快速,能更好地提高检测的速度和精度。     

基于肤色和AdaBoost算法的人脸检测

本文介绍了一种将肤色信息和AdaBoost算法相结合的人脸检测方法。先用肤色分割法排除掉非肤色区域的干扰,然后用AdaBoost算法训练的分类器对肤色区域进行检测,该方法在保证检测率的同时,大大减少了目标区域的误检率,提高了人脸检测准确率。     

一种新的快速多人脸检测算法

提出一种基于改进的肤色分割和距离变换的快速人脸检测算法。该算法对传统肤色分割进行了改进,使得肤色分割更加可靠,而且能够对图像中的多个人脸进行快速定位。实验证明该方法是有效的。     

信息视频图像人脸检测算法研究

本文首先采用运动信息检测算法,根据帧图像中是否包含运动信息判断图像中是否包含人脸区域,决定是否对该帧进行肤色分割,然后依据非线性的YCbCr肤色模型对需要检测的帧进行分割,进一步确定人脸区域的大致位置,并进行了仿真实验,实验结果表明该算法能够对视频图像序列中的人脸进行检测,具有良好的性能和一定的研究参考价值。     

基于肤色和AdaBoost算法的彩色人脸图像检测

针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题,将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先利用肤色和形态学操作分割肤色区域,再根据人脸区域的统计特性筛选出人脸候选区域,然后用AdaBoost级联分类器对候选区域扫描,以精确定位人脸.实验表明,该方法同时具有肤色检测正确率高与AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.     

一种基于AdaBoost的快速动态人脸检测算法

提出了一种结合人脸检测和跟踪的快速动态人脸检测算法。在层次型AdaBoost检测算法的基础上，结合提出的一种基于线性预测的人脸跟踪算法来缩小搜索空间，使得检测速度提高到24ms／帧。还设计了一种结合层次型AdaBoost算法、负样本反馈方式和利用权值缩减训练时间的检测器训练方法，可以方便地应用于物体检测技术上。     

一种基于肤色模型和模板匹配的人脸检测算法

近年来,随着人机识别技术的日益发展,人脸检测问题越来越受到重视,而人脸检测技术的关键在于准确率和检测速度.为了有效提高人脸检测的效率,提出了一种基于肤色分割和模板匹配算法的人脸检测方法.首先,建立颜色模型,利用颜色信息对图像进行粗检测,得到粗检测结果,然后,采用模板匹配技术确定人脸.该算法克服了单用模板匹配法的时间延迟,提高了检测精度和速度.     

基于新的肤色模型的人脸检测方法

基于灰度信息的人脸检测方法在转换过程中会损失原图像中部分有用信息。通过对肤色在YCbCr色彩空间分布的统计分析,提出一种在彩色域中建立肤色模型的方法,并建立了较为准确的肤色模型。在此基础上,根据人脸几何结构特征进一步识别人脸。利用芬兰奥卢大学的基于物理学人脸数据库等一些图像数据检验方法的性能,实验结果表明该方法在较大的光照变化条件下均具有较好的检测率。     

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。     

基于肤色和唇色信息的人脸检测方法的研究

提出一种综合利用肤色和唇色信息的人脸检测方法。把经过光线补偿处理后的彩色图像从RGB转换到YES颜色空间,根据实验获得的最佳阈值进行肤色区域的提取,得到人脸候选区域。根据嘴唇颜色在YIQ色度空间中最佳阁值分布范围在人脸候选区域中提取唇色,最终确定人脸区域。实验结果表明,该方法具有实时性好、检测和定位精度较高的特点。     

基于改进的AdaBoost算法的人脸检测与定位

针对传统AdaBoost算法在训练过程中出现的退化现象和检测率低的问题,提出了一种有效的解决方法。该方法在传统AdaBoost算法的基础上,对样本的权值参数和弱分类器的加权参数加以改进,有效地抑制了困难样本权值的过分增大,加强了分类器对样本的识别能力,并提高了系统的检测率。实验证明:使用该方法训练的级联人脸检测器具有良好的性能。     

基于脸部信息和支持向量机的人脸检测

人脸检测是一个复杂而又非常有意义的模式识别问题。针对目前人脸检测算法于速度和精度不能兼优的问题,提出了一种基于脸部信息及支持向量机的人脸检测方法。算法首先利用肤色模型进行人脸粗检,然后根据人脸几何特征进行筛选,最后通过奇异值分解输入支持向量机分类。实验结果表明,该方法是十分有效的。     

基于级联式Boosting方法的人脸检测

提出一种基于级联式Boosting方法的人脸检测算法。先用PCA方法对人脸图像进行特征参数的提取,在此基础上,利用算法中的每一个Boosting分类器学习的历史信息,基于线性回归特征消除（RFE）策略,消除AdaBoost中的冗余,据此判别一幅图像是否为人脸图像。在ORL人脸图像库的仿真实验结果显示,这种方法明显提高了检测性能,证明了该算法是有效的。     

基于人脸检测的网络图像内容过滤技术研究

为了有效防止不良图像的传播,文章提出了一种不良图片内容过滤方法。该方法通过建立一种 RGB、YUV 和 YIQ 空间上的混合肤色模型,实现裸露区域的检测。为有效降低正常图像的误判率,需对整个图像进行人脸检测。通过实验分析,该方法取得了较为理想的实验结果。     

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。