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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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基于肤色模型和改进Adaboost算法的人脸检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高人脸检测的精度,提出一种基于YCbCr肤色模型和Adaboost算法的人脸检测方法。利用YCbCr颜色空间的肤色阈值模型确定待检测区域。再利用Adaboost算法准确定位出人脸位置,并对Adaboost算法的训练过程提出一种新的权值更新方法,防止权值过分增大,避免了Adaboost算法训练过程中出现的“退化”现象。 相似文献
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本文提出了一种彩色图像特征空间变换算法.该算法基于高维形象几何与仿生信息学理论,根据人眼特性,利用彩色图像中彩色信息的变化进行特征空间变换,能够提取出不受光源影响的图像特征.在彩色图像人脸检测应用中,与常见的肤色分割方法不同,该算法不需对肤色建模,不对彩色图像进行非线性彩色空间变换,而是直接将彩色原图变换到特征空间,在特征空间中定位平均脸特征数据的最佳匹配点.本文最后将该算法应用于复杂光源彩色图像的人脸检测中,实验结果验证了算法的有效性和鲁棒性,具有明显的应用价值. 相似文献
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针对复杂环境下基于肤色模型的人脸检测误检率较高以及Adaboost算法对高分辨率图像时间效率低,提出了一种新的结合肤色模型和皮肤纹理特征以及Adaboost级联分类器的人脸检测方法,并改进了基于纹理刷色阶偏差法的皮肤纹理特征提取方法。该算法充分融合了肤色模型简单快捷、皮肤纹理突出的特性以及Adaboost级联分类器检测率高等优点。实验表明,该方法检测率高且有较好的鲁棒性。 相似文献
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针对复杂背景下的彩色图像,提出了一种基于肤色分割、几何特征相结合的人脸检测算法。利用肤色模型通过最大类间方差法自动优选阈值分割图像,得到肤色区域;通过分析肤色区域的特征,用椭圆面积准则方法最终确定人脸位置。 相似文献
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For face detection under complex background and illumination, a detection method that combines the skin color segmentation and cost-sensitive Adaboost algorithm is proposed in this paper. First, by using the characteristic of human skin color clustering in the color space, the skin color area in YCbCr color space is extracted and a large number of irrelevant backgrounds are excluded; then for remedying the deficiencies of Adaboost algorithm, the cost-sensitive function is introduced into the Adaboost algorithm; finally the skin color segmentation and cost-sensitive Adaboost algorithm are combined for the face detection. Experimental results show that the proposed detection method has a higher detection rate and detection speed, which can more adapt to the actual field environment. 相似文献
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为了实现对红外视频图像中人脸的自动检测与跟踪,提出了一种基于Adaboost算法的红外图像自动检测方法。该方法通
过用Haar-Like特征和积分图概念描述人脸的基本特征和采用Adaboost学习算法和Cascade算法,提高了红外图像中人脸自动检
测的准确性和快速性。其检测速度为每秒15帧,检测精度达到了98.4%。通过大量实验证明,Adaboost算法在对红外图像中
人脸的自动检测方面具有优势。 相似文献
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LU Yao-xin~ LIU Zhi-Qiang~ ZHU Xiang-hua~ .Beijing University of Posts Telecommunication Beijing P.R. China .Centre for Media Technology 《中国邮电高校学报(英文版)》2004,11(3)
1 Introduction Facedetectionandrecognitionarestilltoughtasksofpatternrecognition ,in particularinreal timeapplica tions ,e .g .,securitysystems ,humanandmachinein teraction ,smartmediasystems,andsoon .Thediffi cultiesaremainlyduetothevariationsofilluminationconditions,viewpoints,pose ,imagesize ,etc ..Facedetectionisthecrucialstepinfacerecognition .Ifthepresenceofhumanfaceisdetected ,thelocationandsizeofthefaceregionarereturned .Overthelastthreedecades,manyfacedetectionmethodshavebeendevel … 相似文献
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人脸图像的预处理具有重要意义,是人脸系统走向实用化的关键一步。精度、速度和鲁棒性是算法的3个关键问题。这里的算法利用肤色的先验知识缩小搜索区域,Adaboost检测后准确定位人脸;将Sobel边缘信息结合灰度初步确定眼睛位置和眼球半径;使用眼睛模版与眼球下半边缘轮廓匹配,最终精确定位眼睛并完成标准化。算法基本满足实际系统对上述3个关键问题的要求。 相似文献