一种基于肤色和模板的人脸检测方法

提出了一种基于肤色区域和多种模板结合的人脸检测方法,该方法能在复杂背景下很好的检测出人脸位置并且不受人脸旋转或侧转的限制本文方法比传统的方法检测速度快、漏检率低,可以在实时系统中应用。     

MSSFD—一种递进式人脸检测算法

针对传统人脸检测算法计算复杂度大、精确度低的缺点，提出逐层递进式人脸检测算法——MSSFD。该算法首先在视频图像中运用背景消减的方法定位运动物体区域，然后在此区域中运用区域增长算法的自适应阚值处理进行肤色分割，得到运动肤色区域，最后再用SVM分类器做进一步分类，逐层递进武的逐步定位人脸区域。实验表明MSSFD算法复杂度低、精确度高，对阴影、人脸表情、小角度旋转、有遮盖物等有很好的鲁棒性，具有良好的检测效果。     

视频监控中人脸识别定位方法研究

现有的人脸识别定位方法由于其局限先不能适用于视频监控中的人脸定位,针对智能视频监控中的运动目标的检测的特点,结合视频图像的连续性和人脸肤色的特征,提出了一种快速视频监控人脸定位的有效方法。该方法首先通过差分算法提取前景区域,然后通过BP(误差反传)神经网络的肤色分割算法,对运动区域进行检测,最后对人脸候选区域进行验证并定位。实验证明,该方法不仅能够减小检测误差,而且提高系统运行速度,实现复杂环境下的视频监控中的人脸定位。     

复杂背景的快速人脸检测研究

对于彩色图片,为了能够快速地在复杂背景中检测出多姿态人脸,解决肤色分割后大量粘连的类肤色和肤色区域等问题,在阐述光照和色彩补偿、肤色分割等算法的同时,提出了利用投影法和GLV法相结合的改进算法及利用人的头发来定位人脸的方法.实验结果表明,该方法能够在很短的时间内较为准确地检测出复杂环境中旋转不超过45°的多姿态人脸.因...     

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.     

大角度平面旋转人眼定位方法

提出一种解决平面大旋转角度人脸眼睛精确定位算法,首先根据圆周旋转不变性,建立基于圆周块子矩阵的标准人脸旋转模板.使对旋转角度的判定转化为对圆周块子矩阵移位距离的估计;然后用基于人脸结构关系的方法粗定位时,提出自适应的最优阈值方法去除噪声点,减少匹配误差,减少运算量,提高运算速度;最后对候选区域提取gabor特征,进行精确定位.在FRVT库上的实验结果表明,该算法适用于360°内的平面旋转的人眼定位,算法简单,运算速度快,准确率可达到87.67%.     

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.     

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。