一种基于肤色分割的人脸检测方法

提出了一种基于肤色分割与统计特征分析相结合的人脸检测方法,该方法首先利用颜色信息将彩色图像分割成皮肤区域和非皮肤区域,然后再利用基于边界的方法和基于区域的方法相结合的算法对肤色区域进行处理．实验结果表明,该方法计算量小、速度快,检测率较高。     

一种基于肤色分割的彩色图像人脸检测方法

人脸是一个复杂的模式,对其准确的定位和分割是进行人脸识别的第一步.本文建立一种混合肤色模型对肤色区域分割并融合几何特征进行人脸粗检测;在人脸区域验证阶段,提出利用计算眼睛相似度的方法并融合眼睛对称性等特征对眼睛区域定位;嘴巴定位通过改进的唇色信息提取来实现,用以最终准确定位人脸区域.实验证明,该算法十分有效,在速度和准确性方面具有良好的性能.     

双色彩空间综合肤色模型的人脸检测研究

在复杂背景环境下,单一色彩空间和单一肤色模型的肤色分割效果不佳,为了提高肤色区域提取的效果,提出双色彩空间的综合肤色模型的人脸检测方法。即先在HSV(Hue,Saturation,Value)色彩空间用简单肤色模型做粗肤色提取,然后在聚类性较好的YCgCb色彩空间采用综合肤色模型提取法(CCM)进行二次肤色提取,最后再通过SNoW(split up Sparse Network of Winnows)分类器人脸定位算法更加准确地检测到人脸。通过使用改进的方法,得到的检测数据表明,该方法可有效提高人脸检测的检测率。     

基于肤色模型和模板匹配的人脸检测方法研究

提出了一种基于人脸肤色信息和模板匹配,对彩色图像中的人脸进行检测的方法。该方法首先在YCbCr色彩空间下,利用肤色信息将彩色图像中的肤色区域和非肤色区域分开,计算得到表示肤色相似度的色度图,然后分割由此色度图所生成的灰度图像,从而得到人脸检测的候选区域,同时计算该区域的欧拉数来进一步缩小人脸搜索的范围,结合人脸模板进行匹配,最终确定并标记出彩色图像中人脸的位置。实验结果表明：该方法能够在具有复杂背景的彩色图像中快速并且准确的检测出人脸,误检率较低。     

利用双重彩色空间肤色模型实现快速人脸检测

在单独采用HSI彩色空间或YCbCr彩色空间肤色高斯模型进行人脸检测的基础上将二者结合起来,提出了一种利用双重彩色空间肤色模型实现快速人脸检测的方法。这种方法利用了在不同肤色模型之下都可以大致检测出人脸区域,并且所误检测的背景范围差异较大,同时被两种肤色模型都误检测为人脸的可能性较小,所以取其检测结果的共同点,就是大致的人脸区域,而误检测为人脸的背景区域就被去掉了。之后采用较为简单的算法,就可以从这个大致的人脸区域中定位真正的人脸区域。该方法不需要建立极为精确的肤色模型,也不需要在人脸检测得到二值化结果后,采用较为复杂的算法,从二值化结果中定位人脸。该方法适合于在特征提取前使用,去除多余的背景信息,提高图像处理和识别的速度和准确度。     

复杂背景下多姿态人脸图像中的人眼检测

研究了复杂背景下多姿态人脸图像中的人眼检测方法．首先，将得到的图像映射到YCbCr空间，利用肤色在YCbCr颜色空间的分布特性建立肤色模型，分割出肤色并得到人脸的区域；再次，利用人眼的分布特点及自身特性预先设定一系列的规则，通过规则得到可能的人眼区域；最后，设计了人眼模板分布模型，并利用该模型对人眼位置进行最后的确认。实验表明，该方法具有较高的检测速度和检测正确率。     

基于肤色信息的快速人脸检测

讨论了人脸检测问题中精度和速度在此基础上结合眼睛的定位算法,最终精确得到人脸的位置.实验结果表明,本算法能较为准确快速地定位出彩色图片中正面人脸以及小角度偏转的人脸.     

基于肤色与边缘特征的人脸定位检测算法

针对由于外貌、表情、肤色等不同,给人脸检测带来很大困难的问题,提出一种基于肤色特征与边缘检测相结合的人脸检测方法,将归一化后的RGB空间转换为YCbCr空间,再对图像进行光线补偿等预处理;在对肤色区域进行判决的过程中,采用自适应阈值的方法.本文算法实验结果证明具有一定的可靠性和有效性,而且计算速度快、方法简单、定位率高、检测效果好.     

复杂背景下多姿态人脸图像中的人眼检测

研究了复杂背景下多姿态人脸图像中的人眼检测方法.首先,将得到的图像映射到YCbCr空间,利用肤色在YCbCr颜色空间的分布特性建立肤色模型,分割出肤色并得到人脸的区域;再次,利用人眼的分布特点及自身特性预先设定一系列的规则,通过规则得到可能的人眼区域;最后,设计了人眼模板分布模型,并利用该模型对人眼位置进行最后的确认.实验表明,该方法具有较高的检测速度和检测正确率.     

基于差分和肤色图像的人脸检测算法

提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法。该算法利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定目标在原图像中坐标位置,然后设计肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位。该算法的优点是可将运动信息序列图像中与人脸肤色相似的固定区域删除,在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检测速度。实验表明,该算法可行、有效。     

基于颜色特征的人脸检测方法

针对RobCup家庭机器人对人脸检测的要求,研究了基于颜色特征的人脸检测方法。该方法首先将人脸图像进行非线性分段色彩变换光线补偿处理,减少光线对肤色的影响,然后在YCbCr颜色空间中建立肤色模型,分割出肤色区域。在颜色空间YCbCr中,嘴巴区域包含的红色分量要高于蓝色分量,利用这个特征分割出嘴巴区域。在YIQ颜色空间中,通过I分量来区分眼睛与皮肤,分割出人眼,最后根据嘴巴、眼睛的几何中心特征映射人脸,人脸检测的仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于特征融合与决策树级联结构的多姿态人脸检测

为了提高复杂模式下多姿态人脸检测的速度与性能,提出了一种基于特征融合与决策树级联结构相结合的多姿态人脸检测方法.该方法给出了基于形态学梯度的边缘方位场特征,并提出了基于Haar like特征与边缘方位场特征相融合的AdaboostSVM算法.通过对决策树级联结构进行改进,将特征融合的AdaboostSVM算法与改进的决策树级联结构相结合进行多姿态人脸检测.实验结果表明,该方法能明显改善复杂模式下多姿态人脸检测的速度与性能.     

一种基于颜色信息的人脸检测方法

提出一种利用皮肤和嘴唇在YUV和YIQ两种色度空间中的颜色信息,实现在复杂背景下进行人脸自动检测和定位的方法。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。     

一种基于颜色信息的人脸检测方法

提出一种利用皮肤和嘴唇在YUV和YIQ两种色度空间中的颜色信息，实现在复杂背景下进行人脸自动检测和定位的方法。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。     

基于正投影视图的多姿态人脸识别算法

提出了基于正投影视图的多姿态人脸识别技术,根据特定人的正投影视图建立出特定人的3D模型,将3D模型进行任意角度的投影产生出多姿态人脸图像,基于该正投影视图和生成的多姿态图像进行多姿态人脸识别．实验结果表明该算法识别的正确率远高于基于单前视图的算法．     

基于人脸色温的拼接图像篡改检测

针对人脸拼接篡改图像,提出一种判断人脸合成的图像篡改检测方法。以人脸作为检测目标,利用目标检测技术,对图像中的人脸进行定位后估计人脸色温,然后估计参考色温,计算人脸色温与参考色温的色温距离,找出色温异常的检测目标视为篡改目标,并用该算法定位出篡改目标的精确位置。实验结果验证了该算法具有的有效性。     

基于YUV颜色空间的脸部区域特征点定位方法

为了实现面部主要特征点的精确定位,提出了一种融合YUV颜色空间与差分投影技术的人脸区域主要特征点定位方法。利用直方图拟合技术,实现了人脸区域的定位;在YUV颜色空间内,利用红色调像素点集的相位分布完成了嘴部区域的定位;利用差分投影技术求取脸部区域的横、纵向灰度差之和,并结合嘴唇区域的定位结果完成眼部区域的垂直定位与水平定位,为进行面部姿态识别奠定基础。试验结果表明,该方法可以有效地实现面部主要特征点地定位,具有准确率高,鲁棒性好,简单易行的特点。     

基于彩色图片的人脸检测方法

提出了一种基于肤色的精确人脸定位算法,详细叙述了在图片的颜色调整与肤色检测,肤色区域的平滑、分割与填充,候选眼睛的选取及配对中遇到的具体问题并提出了解决方案.本算法能较为准确地定位彩色图像中的正面、小角度偏侧和旋转的人脸,还能检测出一幅图中的多个人脸.