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针对现有的人脸检测方法中,平面内人脸检测准确率比较低和旋转角度误差比较大,提出了一种结合肤色、器官区域特征和辐射模板的新方法.首先,该方法采用改进的分段多高斯方法,分割出肤色区域.然后,在肤色区域内,通过区域相似性、肤色区域阈值化和人脸器官的几何性质,得到嘴巴和眼睛器官区域和这些区域的中心点.最后用辐射模板直方图,求得三个波峰和波峰之间的距离,定位人脸和人脸的旋转角度.实验结果表明,该方法不需要在肤色区域内移动辐射模板中心点和改变辐射模板的半径,能够在误差10°以内快速定位人脸. 相似文献
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复杂背景下人脸检测的数学形态学运算方法 总被引:5,自引:0,他引:5
皮肤的颜色特性被广泛地应用于人脸检测和跟踪中,本文采用HSV空间与归一化RGB空间相结合的肤色模型,提取原始图像中的类肤色区域作为候选人脸目标;采用数学形态学算子,分别用来完成去除噪声和干扰,分离侯选目标,提取眼睛嘴巴孔洞,以及标示人脸轮廓等处理过程。大量实验表明,该方法能有效地剔除臂和手等非人脸肤色目标;能克服人脸遮挡,姿势和方向变化,大小差异,光照变化等造成的困难;该方法的计算开销较小,易于实现,适合快速人脸检测。 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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为了提高复杂背景下多人脸检测率以及人脸检测速度,提出了一种基于改进AdaBoost、肤色检测和二维主成分分析法(Two-dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)的人脸检测方法.该方法首先利用金字塔结构快速检测人脸,得到人脸检测区域,然后利用肤色检测对待判人脸区域进行过滤,过滤误检的非人脸区域,最后根据人脸的几何位置进行人脸关键部位的2DPCA检测.仿真结果表明,该方法实现了复杂背景下多人脸图像快速检测和精确定位,有效降低了误检率,使检测结果更加精确. 相似文献
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针对JPEG2000彩色图像,提出了一种结合肤色和纹理信息,直接在小波压缩域操作的人脸检测方法。该方法有3大特点:首先,提出了小波域人脸模式的多级梯度能量描述,在有效表征脸部特点的同时,可避免复杂的压缩域图像缩放操作,首次较好地解决了压缩域人脸检测中尺寸未知的难点;其次,优化YCbCr彩色空间肤色模型,提高肤色分割准确度;最后,在检测器的设计中,将基于规则的简单分类器和基于神经网络的复杂分类器有机结合,进一步加快处理速度。实验结果表明,提出的方法是有效而快速的。 相似文献
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人脸检测广泛应用到人脸识别、数字视频处理、安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索等领域.比较众多人脸检测算法,文章提出了一种改进的基于Adaboost算法的人脸检测算法.该算法的核心是肤色分割结合基于Adaboost算法的人脸检测.首先,对彩色图像进行肤色分割,通过肤色区域的大小和长宽比等规则去除部分类肤色区域,得到可疑的人脸区域.其次,基于Adaboost算法的灰度特征得到最终的人脸.通过大量彩色图像的实验,证实了该方法的准确性和鲁棒性. 相似文献
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为解决当被检测图像中具有复杂背景或者含有多人脸时,不能够快速准确的进行人脸检测的问题,本文提出一种基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测方法。首先利用肤色分割方法对样本图像实现图像的预处理,排除样本图像的复杂背景和人体非肤色区域,简化后续的人脸检测工作。然后对AdaBoost算法的弱分类器使用双阈值判决方法,以减少弱分类器个数,提升训练速度;改进权值更新规则,防止训练过程中出现过分配现象。最后对基于肤色分割得到的区域图像利用改进后的Adaboost算法进行最后的精确人脸检测。仿真试验表明,两种算法结合后在训练速度上提升,在检测速度和检测率上有明显提高。 相似文献
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提出了一种用于检测进入城市快速路中行人的算法,先通过背景自动更新算法确定区域背景,接着利用背景减除法对运动物体进行分割获取场景中的运动目标区域,然后在颜色空间进行肤色检测,得到人脸候选区,再依据人脸形状信息剔除类似人脸肤色的运动物体,从而最后确认视频中运动的行人。实验结果表明,文中方法实时性较好,检测概率较高。 相似文献