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视频中基于肤色模型的人脸检测 总被引:1,自引:0,他引:1
采用图像差分法先检测出运动区域,消除了背景对人脸检测的影响,缩小了搜索的范围。利用肤色在YCrCb空间的聚类特性来检测人脸,同时为了去除亮度对肤色的影响,增强检测的可靠性,采用了亮度补偿。最后选取眼部特征作为条件确定人脸区域。实验表明,算法能准确地检测出人脸,并具有一定的实时性。 相似文献
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实时视频图像中的人脸检测与跟踪 总被引:3,自引:0,他引:3
视频图像目标检测与跟踪是远程协作系统中感兴趣的研究课题之一。文中提出了一种协同系统中视频序列图像人脸检测及实时跟踪的方法。该方法根据用户选定的目标(如人脸)的颜色分布特点,用多幅训练样本图像建立人脸肤色模型,然后根据该模型和人脸特征对待检测的彩色图像进行分割与匹配,从而确定候选区域是否人脸。在视频图像跟踪中用此方法可实现人脸的实时检测跟踪,为了提高跟踪速度,提出了改进的基于运动预测的快速跟踪法。该方法充分利用运动连续性规律,能较好地处理多干扰目标同时出现的情形。实验表明所提出的方法执行效率高,检测跟踪正确率高.对有旋转的非正面人脸图像也有较好的适应性。 相似文献
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本文针对复杂背景下的视频图像系列,提出了基于肤色和区域形态相结合的人脸检测算法。其算法首先采用高斯模型来模拟肤色分布并构造出肤色概率图进行人脸的初定位,再利用区域生长对其进行分割初步达到潜在脸区和非脸区分离,最后对潜在脸区采用形状分析的准则进行排除。实验证明,此算法对一些外部影响如姿势变化、人脸旋转和脸部表情具有一定的鲁棒性。 相似文献
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论文提出了一种新的基于人脸检测的安保监控系统。采用Haar矩形作为特征,运用AdaBoost算法选取适当的分类器进行人脸检测,将检测到的人脸信息,以系统时间为标签存入到数据库中,并提供了查询和检索等功能。实验证明,该系统能够在各种特殊的环境有效地检测到人脸信息,并将检测到的信息以时间为标签存入数据库,极大地方便了监控录像的查询与检索。 相似文献
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卢曼慧 《网络安全技术与应用》2013,(9):13+23-13,23
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。 相似文献
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提出了在复杂背景、不同光照条件下层次式的彩色图像的人脸检测算法。首先,利用颜色补偿技术在YCbCr颜色空间对彩色图像进行肤色分割,选出类似皮肤的区域。然后,通过人脸椭圆形状来检测人脸候选区域。最后,构造眼睛和嘴巴的映射来成功检测出人脸。 相似文献
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本文针对简单背景下的彩色单人脸图像,将YCbCr色彩空间与KL变换结合起来构成一个基于实际应用的人脸检测系统,并对复杂背景和多人脸图像的情况下的检测进行了一定的探讨。 相似文献
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基于颜色的皮肤区域探测 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种新的色系坐标系r'g'b',在这种坐标系下,无须对色度信息进行经验公式修正;并推导说明了在无法估计非肤色条件样本的概率分布情况下,用肤色分布先验概率来表征肤色点后验概率的原理。 相似文献
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王莹 《计算机与数字工程》2012,40(3):102-103,108
对于有背景的彩色图像,肤色是人体表面最显著的特征之一,所以肤色特征是人脸检测中一个重要的特征[1~2]。肤色特征主要由肤色模型描述,检测方法可以分为颜色选择,肤色区域分割和人脸检测三个步骤。文章提出的肤色模型可以较好的适应光照变化,采用肤色分割的方法,可以快速检测不同大小,不同平面以及一定侧面旋转角度的人脸。对简单背景下的人脸检测的检测率达到95.65%,复杂背景下的人脸检测的检测率达到85.22%。 相似文献
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文章介绍了一个可以实时捕捉人体上半身运动的系统。该系统通过结合使用人脸检测、肤色检测和概率跟踪等技术,利用单个普通摄像头在一般的室内环境下跟踪人体的脸部和手臂关节位置。作为一个实时跟踪系统,该系统实现了跟踪的自动初始化以及自动从跟踪错误中恢复,并且在一定程度上处理光照变化、身体自遮挡等问题。该系统可以用于“虚拟现实”、“视频会议”、“基于摄像头的游戏”等一些领域中。 相似文献
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本文针对复杂背景的彩色静止图像的人脸检测提出了一种基于肤色检测和分块面部特验证方法,。先在类肤色区域内提取出面部特征,然后用分块验证的方法来确定人脸。本算法可以快速检测不同大小,不同平面及一定侧面旋转角度的人脸,而且可以适应一定程度的表情变化。 相似文献
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文章提出一种多人脸图像中人脸检测与定位方法,将图像从RGB色彩空间转换到YCrCb色彩空间中,根据肤色点在CrCb空间中的分布情况进行肤色点检测,并滤除肤色检测后的孤立噪声,利用势函数方法获得人脸候选区域。然后,根据人脸的结构特征对候选区域进行人脸区域的判别和定位,最终实现图像中多人脸的检测功能,并通过仿真实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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提出一种肤色与Adaboost方法相结合的人脸检测方法。首先把图像转换为YCbCr颜色空间,然后利用肤色在CbCr上的聚类性对图像进行预处理,最后,使用Adaboost算法对候选人脸集进行细化,最终得到人脸集合。实验证明该方法的有效性。 相似文献