基于MATLAB的静态手势分割与识别研究

设计了手势的分割与识别程序系统,采用USB摄像头作为单目视觉下的视频输入设备,结合MATLAB软件对采集的目标图像进行识别。结合基于运动的手势分割与基于肤色的手势分割2种手势分割方法,提取运动肤色区域,通过计算此区域的均值与方差矩阵更新高斯模型,设定合理的肤色相似度阈值检测出图像中的肤色区域,从而将手势图像从背景中分割出来。最后,利用模板匹配的方法,对分割出来的手势进行快速识别。实验证明,程序具有很好的分割效果,在复杂环境下对裸手手势识别的成功率大于90%。     

基于机器人视觉的服务机器人表情识别研究

开发了一种基于机器人视觉的表情识别系统。系统首先基于人脸肤色及Gabor纹理特征精确定位人脸区域,其次用Gabor小波变换提取表情特征并设计基于支持向量机的表情分类器,最终实现对7种人脸基本表情的识别。实验表明,该方法在室内环境下能够实时地识别表情并具有较高的识别成功率。     

人脸图像标准化技术研究

文章介绍一种行之有效的人脸图像标准化方法，打破了传统的通过人脸的特征点眼睛或者鼻子来定位人脸的方法。该方法首先采用边缘检测获得精度较高的二值化图像，根据二值化图像，利用垂直灰度投影找到脸颊的两侧点，根据水平灰度投影确定下巴和头顶点，最后为人脸识别提供64X64的标准化图像。本文所述图像预处理方法，能极大提高整个识别过程的识别率。     

基于Mean Shift图像分割和支持向量机判决的候梯人数视觉检测系统

根据电梯群控系统的需求,提出了一种基于视觉检测技术获得候梯人数的新方法.考虑候梯人数检测系统的监测目标为候梯人群,而候梯人群的心理、建筑风格,摄像机的安装角度、复杂背景等因素均会影响到待识别模式的提取,故作者提出了以人体头部作为模式进行模式识别来检测候梯乘客的数量.该方法以Mean Shift图像分割算法和支持向量机(SVM)决策分类器为核心,考虑候梯人群图像采集角度、拍摄镜头的特殊性等对候梯人群头部进行精确识别,较为快速地得到了准确的识别结果.实验证明,该方法处理图像速度可保持在每幅图片2 s以内,准确率超过80％,满足了电梯群控系统的需求.由于能够使电梯群控系统获得稳定可靠的输人参数,从而提高了电梯群的运送效率.     

基于LBP的移动环境下的人脸识别研究

提出一种基于Android平台实现的具有较强鲁棒性的人脸识别方法.根据终端用户拍摄场景的多变性,首先通过人眼检测、瞳孔定位、GIC校正和直方图均衡化算法对人脸图像进行归一化处理,达到比较好的实用效果 ;其次利用局部二值模式(LBP)提取全局直方图特征,再将图像划分为若干大小相同的子区域,提取每个子区域的LBP直方图,最后将全局和局部直方图按一定的顺序结合作为人脸图像的最终特征.在Android平台上用ORL人脸数据库对该方法进行测试,结果表明具有较好的识别性能.     

基于肤色和运动信息结合的人脸跟踪识别

生物模式识别技术近几年已成为世界高端技术研究的热点.而人脸检测技术由于在一定的正确率下可以远距离检测目标,越来越得到人们的重视.本文提出一种新的动态图像人脸检测跟踪方法,即基于肤色和运动信息的人脸跟踪识别.该方法在简单的背景下,能有效地跟踪人脸,对存在近肤色物体的背景具有一定的鲁棒性.     

基于人体定位和动态肤色阈值的肤色检测算法

随着Internet的普及,对基于内容的敏感图片过滤技术的研究已经成为新的研究热点.在敏感图片过滤中关键部分之一是肤色检测.本文针对目前普遍采用的肤色检测算法中存在的问题,提出了基于人脸和人体的位置信息动态确定检测肤色的算法.首先运用AdaBoost算法进行人脸检测;其次在人脸信息的基础上建立了人体模型,实现了人体的初步定位;最后针对传统肤色算法的不足提出了绝对位置信息、相对位置信息算法,使每个像素都可根据人脸和人体信息动态调整肤色算法的阈值.实验证明该方法是可行的、有效的,尤其对人脸比例较大、类肤色背景较多的图像有较好的效果.     

基于Snake模型的特定人脸三维重建方法

以双目立体视觉为基础,构建一种特定人脸重建系统,提出基于Snake模型的特定人脸三维重建方法,利用已标定的摄像机拍摄立体图像对,采用肤色检测得到人脸区域。在对立体图像对进行摄像机畸变校正、立体图像对的外极线对齐、人脸区域选择及归一化等预处理后,采用金字塔结构相关匹配算法,在误匹配点数与精度两者之间达到较好的平衡。针对人脸提出能量最小化方程,考虑顺序匹配约束、连续性约束、曲线上各点曲率的估计和相关性约束条件,大大提高视差提取的正确率,解决了立体视觉中立体匹配的难点,成功地恢复出人脸的三维数据,实现特定人脸的重建。试验结果表明：基于Snake模型的视差抽取,并经过光顺处理和纹理映射后,除了脸部部分边缘存在一些变形外,主体部分的重建效果真实感强。该算法不需要结构光等设备,基本不需要人工干预,就能恢复出特定人脸的三维数据,效果好,实用性强。     

人脸识别技术的探讨和研究

文章从人脸识别技术原理、图像预处理、人脸检测、椭圆拟合等方面对人脸识别技术进行了介绍。对人脸图像的灰度化、二值化及图像的预处理过程进行了阐述,并以肤色分割方法进行去噪声、开启运算、连通域处理后的图像进行椭圆拟合,最终实现对人脸的检测和识别。     

模拟生物视觉机制的彩色人脸识别方法

为了充分利用彩色图像提供的信息提高人脸识别的性能,提出了一种模拟生物视觉机制的彩色人脸识别方法。该方法首先构造一种模拟人类的色彩感知机制的对立色模型,将彩色人脸图像描述为对立色形式。然后,模拟初级视皮层的信息处理机制,从图像对立色描述的亮度分量和色度分量分别提取人脸的纹理特征和色彩特征。最后,分别对纹理特征和色彩特征进行分类识别,并将二者的识别相似度融合得到最终的人脸识别结果。该方法利用对立色模型提高了色彩特征对光照变化的鲁棒性,并且综合利用彩色图像的色彩和纹理信息提高了人脸识别的精度,特别是对模糊图像的识别精度。在彩色FERET人脸库和AR人脸库上的实验表明,相对于直接对灰度图像进行识别的方法,该方法对清晰图像的识别率提高了4.5%～16.3%,而对模糊图像的识别率提升更加显著。