基于数学形态学的人脸检测研究

提出了一种基于数学形态学特性的人脸检测方法。方法首先根据YCbCr肤色模型检测出肤色区域;用数学形态学的膨胀和腐蚀方法进行肤色处理,平滑了边界,同时消除了肤色块的连通;再利用圆盘结构元素对人脸区域做闭运算,从而得到人眼和嘴的位置。     

复杂背景下人脸检测的数学形态学运算方法

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。     

基于YCgCr色彩空间的人脸检测技术研究

讨论一种复杂背景下彩色图像的人脸检测方法。在RGB色彩空间对输入图像进行光照补偿,采用YCgCr色彩空间的高斯肤色模型来分割肤色区域,对肤色分割后的二值图像进行数学形态学和连通区域的分析和处理,尽可能去除大部分非人脸区域,最终定位出人脸区域。实验证明,该方法对不同光照条件和复杂背景下的图像有较好的适应性和检测效果。     

基于综合肤色检测和二值形态学的人脸定位研究

针对人脸定位检测中存在的速度慢、精度低及噪声干扰问题,提出了一种基于综合肤色检测和二值形态学的人脸定位检测算法.该算法将YCrCb(明亮度-色调-饱和度)模型与HSV(色相-饱和度-色调)模型用于人脸综合肤色检测,在YCrCb与HSV空间中根据待检测图像每点的颜色值进行人体区域或背景区域的判断;然后,将检测图像转换为二值图像,对图像进行形态学处理;最后,选用人脸几何特征对筛选后连通区域进行判别,实现人脸的准确定位和检测.实验结果表明,该算法对于简单、中等、复杂三种情况下人脸图像的检测正确率分别达到了99%、92%和85%.另外,由于二值形态学消噪算法的使用不仅提高了人脸检测的准确率,而且加快了检测速度.     

一种基于肤色和边缘信息的人脸检测

人脸的检测是一个非常复杂的问题,对它的许多规律和规则进行显性的描述是相当困难的.文中提出一种基于肤色和边缘信息的人脸检测方法.该方法充分利用了人脸肤色的统计知识,首先利用肤色模型和边缘信息对人脸进行初定位,形成肤色区域,然后利用区域的特性例如紧凑性、坚固性、长宽比等来验证该肤色区域是否存在人脸.实验证明,该方法可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、表情姿态和复杂背景的情况,具有较好的检测结果,还可以用于实时的人脸跟踪中.     

人脸检测技术在3G移动增值业务中的应用

介绍结合人脸检测技术及相关图像处理技术实现在3G时代移动增值业务中的一个应用变脸。变脸首先采用Intel开源OpenCV人脸检测确定图像人脸的区域,然后采用独创的变异Snake算法提取人脸边缘轮廓,接着在YCbCr颜色空间对人脸肤色进行调整,使其肤色接近目标人脸肤色,最后基于数学形态学的模板边缘羽化对人脸轮廓结合处进行边缘羽化,很自然地把一张人脸替换成另一张人脸。     

基于肤色模型与模板匹配的人脸检测探究

本文提出了一种基于肤色模型与模板匹配的人脸检测方法。基于YCbCr色彩空间的高斯概率模型,对肤色进行相似度计算和二值化分割,采用形态学对二值化后的图像去噪处理,随后又利用人脸先验知识进一步排除非人脸区域,最后结合人脸模板进行匹配,最终确定并标记出图像中人脸的位置。实验表明,该方法能够在复杂背景图像中较准确地检测出人脸。     

一种基于改进的AdaBoost、肤色和2DPCA的人脸检测方法

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.     

Research on Face Detection Algorithm Based on Skin Model

利用一种基于肤色的2D Gaussian模型和一定的先验知识实现了人脸快速检测.首先对一幅图像进行去噪、光线补偿等预处理,然后根据颜色空间特性建立适宜的肤色模型,检测出大致的肤色轮廓,对面部特征根据先验知识实现定位,从而剔除非脸部区域,最后对该算法进行实验验证.实验表明,该算法可以实现人脸的快速检测,降低了误报率,具有一定的优越性.     

一种快速彩色图像中复杂背景下人脸检测方法

本文提出了一种快速的彩色图像中复杂背景下人脸检测方法.该方法首先利用进化Agent计算对彩色图像中与人的肤色相似的像素进行聚类和区域分割.然后利用小波分解对每一个侯选区域进行人脸特征分析,如所检测到的区域特征分布相似于某一预先定义的人脸模型,则确认该区域代表人脸.实验结果表明,该方法不仅速度快、效率高,而且正确检测率高.     

基于Mean Shift和L*u*v*彩色空间改进的FH图像分割方法

针对FH算法(Felzenszwalb和Huttenloch提出的图像分割算法)中存在的欠合并现象,在L*u*v*彩色空间,结合Mean Shift算法,提出了一种改进FH图像分割方法,即IFH(Improved FH)。该方法首先采用Mean Shift算法获得均值漂移图像,再将图像由RGB空间转换到L*u*v*颜色空间;然后,结合L*u*v*彩色空间,采用FH算法构造带权无向图,基于图像的颜色特征进行分割。实验证明,与原算法相比,该方法在分割精度与分割质量上有了很大程度的提高。     

一种基于LAB色空间拓扑剖分影射的颜色恒常性模型

 本文针对人体肤色和黏膜颜色特点,建立一种室内自然光条件下的医学真彩图像采集分析的颜色恒常性模型.在LAB均匀色度空间中,对一维L*空间进行线性影射,二维a*b*空间进行三角剖分影射和还原,建立了一种拓扑剖分影射TRM模型.通过对SG色标中13个肤色色标进行的校正还原,结果显示,TRM模型还原的颜色色差明显减小,离散度小,性能稳定.     

基于均匀颜色空间色度匹配系数量化精度分析

针对全彩LED显示屏色度匹配系数量化精度存在的问题,提出了一种基于L*a*b*均匀颜色空间对其进行分析的方法.首先,将L*a*b*均匀颜色空间的颜色宽容量,映射于xyY系统,得到不同颜色区域的颜色宽容量;然后,以CIE-XYZ系统为理论依据,对同基色显示的不同颜色的色度进行匹配,分析在三基色混合过程中得到的混合步长与三维颜色宽容范围的函数关系;最后利用此函数和对应于xyY系统中的颜色宽容量对色度匹配过程中混合步长进行分析,经计算,得到各色度匹配过程的混合步长值,从而转化为色度匹配系数量化精度.

Abstract：

For full-color LED,there is a problem of quantization precision of color matching coefficient.In order to solve this problem,an analysis method based on the L*a*b* Uniform Color Space is proposed.First of all,the color tolerance of the Uniform Color Space was mapped to the L* a* b* system,so the color wide-capacity of the different primary color regions could be obtained.Secondly,using the CIE-XYZ system as the theoretical basis,the different colors shown in the same primary color could be matched,and the functional relationship between the mixed-step length during the process of three-color mixing and the three-dimensional color tolerance range could be established.Finally,the mixed color matching step could be analyzed by using this function and the color tolerance of the xyY system.And the mixed matching step length values which could be transformed into the quantization precision of color matching coefficient were calculated.     

Use of Human Visual System to Improve Video Watermarking for Immunity to Rotation, Scale, Translation, and Random Distortion

A video watermarking method is described that takes into account the human visual system for processing color information to maintain picture quality better than a previously reported watermarking method. The improved method determines the watermark strength in the L*u*v* space, where human-perceived degradation of picture quality can be measured in terms of Euclidean distance, and embeds and detects watermarks in the YUV space, where detection is more reliable than that in the original method. Experimental evaluation using actual video samples showed that the improved method causes less degradation in picture quality and that, for the same picture quality, it enables up to 81% more watermarks to be embedded. Detection reliability was better for all evaluated transformations: random distortion, rotation, scaling, clipping and translation, and combinations thereof. This improved treatment of geometric transformations while maintaining picture quality will enable increased use of video watermarking.     

基于肤色分割及特征定位的人脸检测算法研究

针对复杂彩色图像提出一种快速有效的人脸检测算法。首先通过一种新的色彩均衡技术消除由光照引起的色彩偏移,然后采用HSI空间与归一化RGB空间相结合的混合肤色模型,提取出原图像中的类肤色区域,最后根据人脸的几何特征定位眼睛、嘴巴和人脸区域。实验结果表明,该算法能较为准确地定位彩色图像中的正面或小角度偏转的人脸,具有较快的检测速度。     

基于肤色模型和FCM动态聚类的人脸检测

针对复杂背景下彩色图像中的人脸检测,研究一种基于非线性分段色彩变换、肤色模型和FCM动态聚类算法的检测方法．算法首先进行颜色空间映射及非线性分段色彩变换,再利用肤色分布模型,对肤色似然度图像进行自适应的肤色分割,进一步采用线段编码从分割后的图像中提取区域特征向量,最后利用FCM动态聚类方法,从复杂背景中检测出人脸区域．实验证明,该方法具有较高的准确性和适应性．     

基于肤色的实时人脸检测算法研究

研究了一种基于肤色的人脸检测算法的设计与实现过程。在YIQ颜色空间中,进行了有效的肤色提取,把提取到的肤色与背景图像信息转为二值图像进行形态学降噪处理,再采用质心定位法进行准确的眼睛定位,最后对检测到的人脸图像进行缩放、旋转、移位校正,以提高输出人脸图像的质量。实验结果表明,本文所提的算法具有很高的准确率与检测速度,能够适用于实时人脸检测系统。     

彩色图像特征空间变换的新算法及其应用

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.