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基于肤色和AdaBoost算法的彩色人脸图像检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题,将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先利用肤色和形态学操作分割肤色区域,再根据人脸区域的统计特性筛选出人脸候选区域,然后用AdaBoost级联分类器对候选区域扫描,以精确定位人脸.实验表明,该方法同时具有肤色检测正确率高与AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果. 相似文献
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针对常规基于肤色检测的AdaBoost算法的不足, 提出了一种改进的AdaBoost人脸检测算法,算法包括人体肤色模型、人脸运动检测模型、改进的背景提取方法、针对人脸区域的光照增强方法。算法综合利用了人体肤色信息和人脸运动信息,能有效缩小搜索范围。实验结果表明,该方法与常规基于肤色检测的AdaBoost方法相比,在保证检测性能的基础上,有效提高了检测速度。 相似文献
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基于人脸特征和AdaBoost算法的多姿态人脸检测 总被引:2,自引:0,他引:2
基于人脸特征和AdaBoost算法,提出一种改进的多姿态人脸检测算法。首先利用肤色特征快速排除绝大部分背景区域,然后在肤色区域中搜索眼睛和嘴巴区域,根据眼睛和嘴巴区域的几何特征所确定的人脸方向分割出大致正向的人脸候选区域,最后利用AdaBoost算法对候选区域进行分类。实验表明,算法能实现多姿态人脸的快速检测,而且对脸部表情和遮挡有较强的鲁棒性。 相似文献
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基于肤色分割和AdaBoost算法的彩色图像的人脸检测 总被引:1,自引:0,他引:1
文章提出了肤色分割和AdaBoost算法结合的人脸检测算法。首先,对彩色图像进行肤色分割,通过人脸肤色的统计特征得到候选人脸区域:然后,基于AdaBoost算法,使用由强分类器组成的级联分类器对候选人脸区域进行扫描,最终得到精确定位的人脸。实验证明,该方法具有肤色检测快速和AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效的运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况。 相似文献
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人脸检测在日常生产和应用非常重要。本文提出了一种基于BP神经网络的AdaBoost人脸检测算法。首先,使用BP神经网络代替YCbCr高斯模型建立肤色模型。同时,针对AdaBoost算法提出了一种新的权值更新方法。在权值更新中引入阈值与样本之间的距离。另外权重有一个边界值。最后,利用BP神经网络提取图像中的肤色候选区域,并采用改进的AdaBoost算法对图像中的人脸进行精确检测。实验结果表明,利用BP神经网络和改进的AdaBoost算法的新的解决方案比现有的方法具有更高的精度。 相似文献
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研究了人脸检测中的肤色提取问题,针对常用的肤色模型提取法提取效果较差、去除背景较少的缺点,逐个分析常用肤色模型的优缺点,提出综合肤色模型提取法(CCM),并结合AdaBoost算法进行人脸检测.试验论证,上述方法去除复杂背景效果好,使肤色区域能够准确的从非肤色背景中分离出来.人脸检测过程中,通过调整AdaBoost人脸检测算法中的检测窗口的放大倍数和移动步长,加快了检测速度.检测数据表明,该方法有效地提高了检测率,减少了检测时间. 相似文献
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基于肤色和AdaBoost算法的人脸检测 总被引:2,自引:0,他引:2
本文介绍了一种将肤色信息和AdaBoost算法相结合的人脸检测方法。先用肤色分割法排除掉非肤色区域的干扰,然后用AdaBoost算法训练的分类器对肤色区域进行检测,该方法在保证检测率的同时,大大减少了目标区域的误检率,提高了人脸检测准确率。 相似文献
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