人脸正面图像中眼睛的精确定位

提出了人脸图像中眼睛定位方法,首先对灰度图像进行灰度形态学操作,所得谷图中像素数总体上随灰度级的增加而显著减少;用位于高端的灰度值作为阈值,逐次对谷图进行二值化,从所得二值图像中获得眼睛的候选位置;用PCA方法进行眼睛位置的最佳选择．该方法解决了二值化阈值步长的自适应选取问题．用AR,Yale和自建人脸数据库进行实验,得到眼睛定位成功率大于93％,平均定位偏差小于眼球半径的1／3．     

人脸检测方法的研究

目前人脸识别技术已广泛应用于政府、军队、银行、杜会福利保障、电子商务、安全防务等领域,而人脸检测是人脸识别系统中需要解决的一个关键问题,由于人脸模式的多样性和复杂性,导致大量不同的人脸检测方法,总结了人脸检测中遇到的关键问题与难点,并对各种人脸检测方法进行整理归纳,从基于特征的方法和基于图像的方法两个角度介绍了相关算法...     

人脸检测研究综述

人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出，近年来由于其在安全访问控制，视觉监测、基于内容和检索和新一代人机界面等领域的应用价值，开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。该文从人脸检测问题的分类、人脸模式的分析、特征提取与特征综合、性能评价等角度，系统地整理分析了人脸检测问题的研究文献，将人脸检测方法主要划分为基于知识的人脸验证方法和基于统计的学习方法，指出统计学习方法优于启发式验证方法。     

基于人眼定位的快速人脸检测及归一化算法

本文提出了一种基于人眼定位的有效人脸图像归一化算法。该算法首先利用Harr特征的快速检测法从图像中检测出人脸的大致位置,然后基于人脸的几何分布特征和灰度信息特征准确检测人眼瞳孔位置建立人脸坐标系,最后对人脸图像作旋转、尺度和灰度的归一化校正。实验结果证明,该算法能够有效并准确地检测和校正人脸,可以显著提高识别率。     

人脸图像边缘检测的方法研究和应用

如何确定人脸特征并对这些特征进行有效的提取是非常关键而且复杂的。人脸边缘和轮廓是人脸非常重要的特征。该文研究了边缘检测的原理和各种算法，通过试验验证各种检测方法在人脸图像中对边缘的检测效果，讨论选用在不同阈值下检测的边缘，以及影响检测效果的因素。最后通过实例研究了人脸边缘检测在人脸检测和识别中的具体应用。     

一种基于肤色模型和眼睛定位的人脸检测方法

提出了一种基于肤色模型和眼睛定位的人脸检测方法。首先利用肤色模型和掩膜进行粗定位,确定人脸可能区域,然后通过基于方向模板的眼睛定位进行人脸存在的确认和精确定位。实验证明了该方法对于复杂背景下人脸检测的有效性。     

彩色图像中多姿态的人脸快速检测及定位

针对复杂背景下的彩色图像,提出了一种基于肤色模型、数学形态学处理、似眼物检测以及眼睛与嘴巴构成三角形特征的人脸检测算法。该方法首先根据肤色模型检测出肤色区域;快速提取肤色区域的边界并分割成一系列肤色块;用数学形态学的膨胀和腐蚀方法分别对各个肤色块进行处理,消除边界毛刺和回旋,填补空洞,同时也避免了不同肤色块的连通;用简单的圆形模板检测出似眼物,然后根据眼睛与嘴巴构成三角形的特征判断是否为人脸。     

人脸检测技术研究与发展

简要回顾了人脸检测技术的研究背景及发展；按基于图像类和基于特征类将人脸检测算法分为两大类并介绍了各种算法的优缺点；介绍了人脸检测技术的应用领域；总结了现存的研究困难并提出了解决方法及今后的发展方向。     

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。     

人脸检测系统研究及实现

人脸检测识别因其广阔的应用前景而成为当前模式识别与人工智能领域的研究热点之一。文章对带有人脸信息的24住真彩色BMP文件,通过基于肤色信息的彩色图像分割方法,利用预定的肤色建模知识进行人脸区域检测及区域标定。在此基础上,利用给定的眼、嘴先验信息进行眼、嘴的匹配捡测,并最终实现双眼中心以及嘴的标定,从而实现人脸及其特征信息的检测。     

基于肤色信息的人脸检测和人眼定位方法

提出的人脸检测和人眼定位方法利用人类肤色在YIQ颜色空间分布的稳定性,检测出图像中的皮肤区域,然后利用人脸的特征知识来判断人脸的存在,通过计算脸部特征的对称性,从而精确定位。实验结果证明了方法的有效性。     

复杂背景下基于肤色和几何特征的人眼定位

人眼检测和定位是人脸识别技术中一个重要组成部分。基于肤色信息和人脸面部几何特征的算法是一种快速、高效、稳定的人眼检测算法。算法采用由粗到细的检测策略,先通过肤色信息对人脸区域进行预检测,然后结合人眼几何特征进行定位,该算法定位效率高,并对背景、尺寸、旋转角度等细节具有很好的适应性,在人脸实时检测系统中具有很好的应用价值。     

基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法

提出了一种基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法。使用基于“基准白色”的色彩平衡方法归一化彩色图像,将图像在HSV空间进行肤色分割,确定候选人脸,采用形态学滤波器对其降噪。在获得虹膜位置的基础上,使用Susan算子定位两个眼角点,从而实现眼睛的精确定位。实验证明提出的方法能够很好的检测人脸、定位人眼,尤其对存在人脸旋转和光照异常的人脸图像有很高的精确度和鲁棒性.     

视频图像中的快速人脸定位方法

本文给出了一种用于视频图像中的快速人脸定位方法。该方法首先利用变化检测法检测出运动目标区域，剔除静止背景的干扰，得到运动目标子图像。然后基于肤色聚类模型对运动目标子图像进行肤色分割，结合椭圆模板检测出人脸区域，投影法定位人脸边界。实验表明，该方法快速准确，能满足实时系统的需要。     

表情识别中基于轴对称的人眼定位方法

提出了一种精确的人眼定位方法。首先初步定位眉眼区域,接着利用先验知识将区域分成左右两类,然后利用邻域关于过虹膜中心的垂直线的轴对称性,以下半圆为邻域,选择轴对称性强的邻域所代表的点作为候选眼睛中心。该方法分析了眉毛和眼睛之间的白块,从而有效地区分了真假眼睛中心。实验结果表明,以这种轴对称性定位眼睛更加精确,速度快,不需要对产生的候选点进行复杂的筛选。本方法适合于表情丰富人脸图像的眼睛定位。     

基于彩色分割和特征定位的实时人脸检测算法

论文提出了一种新的彩色人脸图像实时检测算法。该算法利用皮肤颜色在YCbCr彩色空间的分布特性进行人脸皮肤区域的分割,利用人脸特征在灰度图像灰度映射极小值特性进行人脸特征定位。实验证明该算法对彩色人脸图像的检测有很好效果。     

人眼检测技术的方法研究①

人眼检测是计算机视觉和模式识别研究领域的热点,具有广泛的应用前景。主要综合性地阐述了目前国内外人眼检测及定位技术的方法,并将各种方法的优缺点进行了比较;同时提出了目前人眼检测技术所遇到的瓶颈和相关的解决方案;最后展望了人眼检测技术未来的研究趋势。     

基于仿射模板匹配的多角度单人脸定位

提出了一种基于仿射模板匹配的多角度人脸定位算法,用平均脸作为基模板,经由不同的伸缩比例和旋转角度构成的仿射变换生成各种姿态的模板,并将模板分为双眼模板和人脸模板对,首先使用以眼模板搜索符合眼睛的区域,再用整个人脸模板匹配进上步检验是否符合人脸模式,并利用马赛克规则验证,给出最佳匹配作为人脸位置,对包含１４４幅图像和６０幅图像的两上图像库的定位准确率分别达到７９．２％和８５％,表明该算法的有效性。