基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测

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。     

基于肤色分割与Adaboost融合鲁棒人脸检测方法

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.     

基于肤色和Adaboost算法的人脸检测

人脸检测是人脸识别的第一环节,也是非常关键的环节。试验中主要针对静态彩色图像进行人脸检测,研究肤色在人脸检测中的应用。不同图像背景、人脸的可变性和光照条件变化都增加了人脸检测的难度。因此,从一幅图像中检测人脸是一项具有挑战性的任务。采用Adaboost的人脸检测,并提出肤色与Adaboost算法相结合的人脸检测方法。对输入的彩色图像进行从RGB空间到YCbCr空间的转换,然后进行肤色分割,排除背景干扰,最后用Adaboost算法对可能区域进行检测,得到人脸位置。实验表明,该方法误检率低,鲁棒性好,对人脸检测有较强的实用性。     

基于肤色模型和改进Adaboost算法的人脸检测

为提高人脸检测的精度,提出一种基于YCbCr肤色模型和Adaboost算法的人脸检测方法。利用YCbCr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。     

融合多特征的人脸检测方法

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。     

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。     

城市快速路监控视频中的行人检测方法

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。     

基于多级梯度能量描述的压缩域人脸检测

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。     

基于多数据融合的快速人脸检测与特征定位算法

针对彩色图像提出了基于肤色和特征验证的人脸检测算法,由肤色分割、排除假区域、特征验证3部分组成。在肤色分割部分,提出自适应阈值法,再通过几何特征排除一些假区域,运用边缘检测、模板匹配和投影法精确定位眼睛和嘴巴,从而验证确认人脸,最后通过投影法定位出鼻子。实验证明该算法检测速度快、准确率高,具有较好的鲁棒性。     

基于Adaboost算法的红外图像中人脸自动检测方法的研究

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。     

基于U-V空间的人脸检测方法

本文提出了一种基于U-V空间的人脸检测方法。此方法首先根据YUV彩色空间进行肤色模型建立,忽略了其非主要的亮度分量来对肤色进行分割,其次建立了唇色模型,提高了肤色和嘴唇的检测正确率。     

基于肤色及改进的Adaboost算法的人脸检测

为提高人脸检测的实时性和准确率,提出一种基于肤色与改进的Adaboost算法结合的人脸检测新方法。首先在YCbCr色彩空间下建立混合高斯肤色模型处理待检测图像,分割出肤色区域得到候选人脸区域。然后通过Harr矩形特征扩展与样本权值更新改进Adaboost算法,进行人脸检测。实验表明,该方法较好地处理了复杂背景下彩色图像人脸检测的漏检、错检问题,提高了检测速度和精度。     

一种基于肤色分割的彩色图像人脸检测算法

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。     

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.     

基于特征点定位与肤色分割的胡子检测算法

针对具有一定程度偏转和模糊的人脸图像难以实现胡子检测的问题,提出基于人脸特征点定位与肤色分割的胡子检测算法.该算法的设计思路是首先使用主动形状模型(ASM)算法定位人脸特征点进而获取下巴区域,然后利用提出的自动选择聚类中心(ASCC)的肤色分割算法分离出下巴的非肤色区域,最后在下巴非肤色区域中使用胡子颜色判别法检测得到胡子.在LFW人脸库上的实验表明,该算法能够准确地检测出入脸的胡子,特别地,对有一定程度偏转和模糊的人脸图像,算法依然能获取良好的检测效果.     

复杂背景下彩色人脸的快速预处理算法

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。     

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。     

基于肤色模型的人脸检测研究

现有的人脸检测方法,对复杂光照环境下获得的彩色人脸图像的检测效果仍不太理想。在仔细研究目前人脸检测方法的基础上,对基于肤色分割结合模板匹配的人脸检测方法进行改进,提出基于“光照预处理＋肤色模型＋模板匹配”的人脸检测问题解决思路。实验结果表明,该方法对实际场景中正面和准正面的人脸图像,平均准检率达到84％,同时对光照变化不敏感,而且对姿态和表情的变化也具有较好的鲁棒性。     

一种快速人眼精确定位算法

文中提出了一种基于最小外接矩形算法的人眼精确定位方法,该算法将顶点链码与离散格林理论相结合用于快速提取目标图像的最小外接矩形、求出目标图像的面积、形心和主轴.本文首先采用肤色分割与灰度投影相结合的方法快速定位到人脸,然后根据人脸的水平灰度投影曲线确定出人眼的大致位置,最后利用本文提出的算法实现了人眼的精确定位.实验结果表明该算法能快速、有效地进行人眼精确定位.