一种基于肤色检测和Haar级联分类器的实时人脸检测系统

人脸检测是一种在数字图像中找到人脸位置和大小的技术。常用于人脸识别、人脸追踪、面部动作捕捉、相机自动对焦等应用中。本文设计并实现了一种基于肤色检测和Haar级联分类器的系统来进行实时人脸检测,先通过肤色检测过滤掉图像中的非皮肤像素区域,后通过Haar级联分类器对剩余像素区域中的人脸进行检测。实验结果表明本系统能够实时地对视频画面中的人脸进行检测,且人脸检测算法计算时间明显小于传统的检测算法。     

基于运动信息的快速局部遮挡人脸检测

针对人脸部分被遮挡后检测率较低的问题,提出一种基于运动信息的快速局部遮挡人脸检测方法。该方法在训练阶段采用快速抽取关键样本算法减少训练时间,并初始化训练样本权值,在检测阶段首先分析视频帧间的运动信息估计人脸的大概位置,然后通过瀑布型快速人脸检测器进行进一步精确定位。实验结果表明,该方法在人脸局部遮挡情况下,相对于传统的Adaboost算法检测率有了明显提高,同时具有较快的检测速度。     

遮挡人脸检测方法研究进展

近年来，随着人脸检测逐步面向现实场景应用，遮挡条件下的人脸检测成为计算机视觉领域研究的热门课题之一。遮挡所造成的特征损坏和噪声混叠，是人脸检测中亟待面对和解决的难点问题。综合分析了有遮挡人脸检测方法的研究进展，依据特征构造方法的不同将遮挡人脸检测分为基于手工设计特征的经典方法和基于深度学习的现代方法两大系列；对比分析了不同算法的基本原理，模型性能和存在的问题；探讨了未来可能的研究方向。     

基于肤色分割的复杂背景图像的人脸检测

提出了一种基于肤色分割和KL变换相结合的检测人脸的方法。首先利用肤色模型将彩色图像分割成肤色区域和非肤色区域,然后对肤色区域进行预处理,剔除一些不包含人脸的区域,最后对肤色区域进行KL变换,通过椭圆面积准则,确认人脸区域。实验结果表明这种方法能较好地在复杂背景中检测出人脸。     

基于概率模型的行人四肢自遮挡的检测

针对人体运动跟踪领域中的自遮挡现象, 提出了一种基于概率模型的行人四肢自遮挡的检测算法. 首先, 该方法定义了基于马尔可夫模型的自遮挡状态概率模型; 其次, 利用椭圆肤色模型, 定义了层次肤色模型; 最后, 通过上述模型, 算法将行人四肢自遮挡状态的识别转换为计算自遮挡状态转换概率的过程. 实验表明, 该方法具有较高的准确性.     

基于肤色的人脸检测研究

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%。     

遮挡条件下实时人脸检测

针对遮挡条件下人脸检测召回率不高和训练样本不足的问题,提出了一种数据增强的方法。计算训练样本的平均脸图像,对样本进行手动遮挡处理;使用平均脸策略和图像分割理论对遮挡区域进行分割和处理,获得类似于自然环境下的遮挡样本;使用处理后的样本训练Ada Boost人脸检测器。实验结果表明:通过该方法训练的人脸检测器能够有效地提高遮挡条件下的人脸召回率,同时可以达到实时检测的效果。     

基于人脸检测的人数统计系统

提出一种基于人脸检测的人数统计方法。运用AdaBoost算法进行人脸检测,根据人脸在图像中出现的位置及大小等几何信息统计进入教室的人数。在系统实现中,通过人眼及肤色特征检测提高人脸检测精度,同时利用跳帧检测方法,排除由人员的不同行走速度造成的误差统计。实验结果证明,该方法具有较快的检测及统计速度。     

基于彩色人脸模板的人脸检测算法

针对目前基于色彩的人脸检测只能用于人脸区域的粗检这一不足,提出一种利用人脸的五官位置及色彩信息建立彩色人脸模板的算法。采用光照补偿对图像进行预处理,利用YCbCr空间中的肤色模型进行粗检,确定出人脸候选区域,利用建构好的模板进行搜索比对定位出人脸。实验结果表明该方法对不同光照环境和复杂背景的图片均有较好的适应性,检测精度也得到了提高。     

基于YOLO与改进的DLIB多角度遮挡人脸判别方法

针对ATM机上违法犯罪分子通过遮挡面部进行犯罪活动进而无法追踪的问题,提出了一种基于YOLO与改进的DLIB多角度遮挡人脸判别方法。通过将基于YOLO模型的多目标检测改成单一人脸检测,并调整其损失函数中人脸置信度损失计算方式,提高了人脸定位的准确性与时效性,完成了从原始图像的输入到任意人脸位置的回归,再结合改进的DLIB多角度人脸68个关键点检测算法在回归出的人脸位置上进行遮挡判别的新方法。测试结果验证了新方法优于传统方法,能够有效并快速地判别出各类遮挡,实现了ATM机上遮挡人脸判别的实时性与鲁棒性,具有较高的应用价值。     

基于颜色的皮肤区域探测

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。     

基于光线补偿的人脸检测算法改进

人脸识别中,人脸检测是关键的第一步。本文提出了一种将光线补偿和肤色模型相结合的人脸检测算法。实验结果表明,该算法有助于提高检测率。     

基于肤色和支持向量机的人脸检测

人脸检测作为人脸识别系统的重要一环,越来越受到技术研究和商业应用的关注。针对人脸检测环境的复杂性,该文提出了基于肤色和支持向量机的人脸检测算法。该算法对于具有复杂背景信息的人脸彩色图像,采用肤色检测的方法进行肤色区域的分割并去除噪声干扰,然后使用支持向量机(SVM)对于类似肤色区域进一步检测并确定人脸区域。实验表明,结合肤色模型的快速检测和支持向量机的二次验证,该方法能提高人脸检测的准确性,并缩短检测时间。     

基于YCbCr肤色模型和SNOW分类器的人脸检测

人脸检测是人脸识别的首要步骤,在人脸识别领域有重要的应用价值。基于YCbCr彩色空间,提出一种RGB彩色图像的人脸检测方法。该方法利用YCbCr肤色模型进行肤色分割,得到类肤色区域作为侯选人脸区域;结合split up Sparse Network OfWinnows（SNOW）分类器准确定位人脸的位置应用matlab编程技术对多组图像进行实验,结果表明,该方法适用于复杂条件下的人脸检测,并且不受人脸表情的限制,对于多人脸检测同样适用。     

一种新的基于肤色模型的人脸检测算法

人脸检测是计算机视觉、模式识别、人机交互研究中一个很受关注的研究热点。人脸模式错综复杂、易受干扰,常见的人脸检测算法一般都具有计算量大、速度慢、误报率高的弱点。文章基于肤色模型,研究了基于非线性变换技术的方法,并且融合几何特征进行人脸及其特征点的检测。实验证明,该算法十分有效,速度快、误报率低,相对其它算法具有优越性。     

基于YCbCr肤色模型改进算法及区域特征的人脸检测研究

针对当前人脸检测的研究现状与难题,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型进行肤色区域提取,根据肤色在YCb’Cr’空间的分布,对于亮度小于80的非肤色像素点会误判为肤色点,则缩小椭圆聚类;对于亮度大于230的肤色像素点会误判为非肤色点,则扩大椭圆聚类,有效避免了在高亮度区域和亮度较低的区域中的肤色点误判问题。接着利用人脸的几何特征,对二值化图中的目标区域进行比例、大小结构的分析,排除不可能的人脸区域,并基于肤色和位置进行区域优化,将处理后的结果作为候选人脸区域输出。     

基于肤色的复杂背景条件下的人脸检测

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。     

基于肤色、知识和2DPCA的人脸检测

为了提高人脸检测速度及鲁棒性,该文提出了一种基于肤色、知识和2DPCA相结合的人脸检测算法。通过对人们实际中绘画人脸模型以及肤色在H-S空间分布的分析,扩充了原有的粗检测规则,建立肤色分割模型;为了进一步加快检测的速度,该方法采用了先利用肤色分割和知识粗检测,后利用2DPCA的多级检测步骤,且在粗检测中采用了几何广义投影法,从而明显地提高了检测速度,同时利用最大类间方差法实现了阈值的自适应选择。实验结果表明了该算法的有效性和正确性。     

基于自适应光线补偿的人脸检测算法

人脸检测是计算机视觉、模式识别、人机交互中一个很受关注的研究热点。一般的肤色检测算法假定待测图像是在均匀光照下获得的,环境光照变化、光照不均必会影响图像的柔和度,进而影响人脸的正确检测。针对这一问题,提出一种自适应光线补偿的人脸检测算法,应用不同光照情况下拍摄的69幅彩色图像进行对比实验研究。实验结果表明：该方法有效可行,检测率达96．64％,比单纯应用肤色模型法提高检测率7个百分点,降低误检率5个百分点。