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复杂背景下的人脸分割 总被引:2,自引:0,他引:2
针对复杂背景下人脸位置的不确定性和人脸轮廓边缘点的不连续性,本文提出一种新的人脸分割算法,能够在复杂背景下将人脸快速分割出来。本文算法包括三部分:首先设计了特征与模板相结合的人脸定位算法,在复杂背景中以双眼和嘴的坐标为基准确定人脸位置;其次,设计了自适应搜索算法,提取真正的人脸轮廓点,去除“假”轮廓点;最后利用人脸轮廓的平滑性通过曲线拟合来补充不确定轮廓点,完成人脸分割。本文算法综合利用了人脸的肤色、表面结构、轮廓边缘以及轮廓的平滑性等特征完成人脸分割,实验结果证明了算法的有效性。 相似文献
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人脸检测技术在3G移动增值业务中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍结合人脸检测技术及相关图像处理技术实现在3G时代移动增值业务中的一个应用变脸。变脸首先采用Intel开源OpenCV人脸检测确定图像人脸的区域,然后采用独创的变异Snake算法提取人脸边缘轮廓,接着在YCbCr颜色空间对人脸肤色进行调整,使其肤色接近目标人脸肤色,最后基于数学形态学的模板边缘羽化对人脸轮廓结合处进行边缘羽化,很自然地把一张人脸替换成另一张人脸。 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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本文针对的是基于MATLAB函数的人脸识别技术及人脸五官分割技术.人脸的肤色信息在彩图中是一个较为稳定的特征信息,这是因为人们的肤色是人类从出生起就自带的一种特质,不会受到来自环境变化等因素的影响.由此特性可以提取肤色信息进行人的面部识别,进而实现对人面部的五官的分割.彩色的面部图像会由RGB空间转化到YCbCr色彩空间下的基于检测人脸肤色的算法,之后对图像进行二值化处理,形态学膨胀腐蚀等多种去除噪声处理方法,使得到清晰的图像.把肤色提取后的图像与轮廓提取方法,MATLAB中的自分类器函数相结合,可以实现眼睛,嘴巴,鼻子的分割.再利用五官之间的相对的位置关系得到耳朵,眉毛的坐标数据,经过上述过程的处理后,最终得到五官分割后的结果. 相似文献
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针对复杂背景下的彩色图像,提出了一种基于肤色分割、几何特征相结合的人脸检测算法。利用肤色模型通过最大类间方差法自动优选阈值分割图像,得到肤色区域;通过分析肤色区域的特征,用椭圆面积准则方法最终确定人脸位置。 相似文献
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基于下颌轮廓线的人脸分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在人脸正面图像中,下颌轮廓线是一种相对稳定的形状特征,但是如何提取和有效利用这个特征是一个难题。提出一种在识别中有效利用下颌轮廓特征进行人脸分类的方法。根据先验知识将人脸分为圆脸、尖脸和方脸,据此建立下颌形状模板:尖下巴、圆下巴和平下巴。对事先得到的下颌轮廓上的点进行模板匹配,根据匹配结果进行轮廓线分类。该算法采用了基于先验分布和局部判别的方法,先得到可能的轮廓点,然后进行滤波去除伪下颌点,得到真正位于下颌轮廓上的点,再通过模板匹配进行分类。试验表明,该方法分类效果良好,可以有效提高大库人脸识别的速度和识别率。 相似文献