人脸检测技术的研究进展

近年来由于人脸检测技术在身份验证、视频监控等领域日益广泛的应用,对于人脸检测的研究越来越受到人们的重视。该文对各发展阶段的方法进行介绍比较,指出其优劣性。     

基于人脸检测的人脸跟踪算法

文章提出了一种基于人脸检测技术的人脸跟踪算法。该算法利用前一帧的人脸检测结果预测当前帧中人脸可能的尺度与位置范围,在限定的范围内采用模板匹配与人工神经网分类的方法定位人脸,从而实现快速而可靠的人脸跟踪。由于使用了人脸检测技术,该方法可以自动定位初始人脸。实验表明该方法在具有复杂、动态变化背景的图象序列中是很有效的,速度为5－11Hz,可用于实时性系统。     

基于颜色和特征匹配的视频图像人脸检测实现技术

A face detection method using statistical skin-color model and facial feature matching is presented in this paper.According to skin-color distribution in YUV color space,we develope a statistical skin-color model through interactive sample training and learning.Using this method we convert the color image to binary image and then segment face-candidate regions in the video images.In order to improve the quality of binary image and remove unwanted noises,filtering and mathematical morphology are empolied.After these two processing,we use facial feature matching for further detection.The presence or absence of a face in each region is verified by means of mouth detector based on a template matching method.The experimental results show the proposed method has the features of high speed and high efficiency,but also robust to face variation to some extent.So it is suitable to be applied to real-time face detection and tracking in video sequences.     

基于多模板匹配的单人脸检测

提出了一种基于多模板匹配的一般环境图象中单人脸的检测方法。首先用双眼模板初步筛选,然后使用具有不同长宽比的多个人脸模板进行检测和定位,最后利用有脸器官的边缘特征进行确认。采用比固定比率压缩输入图象的方法解决不同尺度有脸的检测问题。实验表明这种方法具有较高的速度和检测成功率。     

二维人脸检测技术研究

简要介绍人脸检测的研究背景、研究内容以及研究难点,总结二维人脸检测的常用方法及优缺点,列举了近期人脸识别技术的应用,总结展望今后人脸检测的研究方向.     

视频中多线索的人脸特征检测与跟踪

针对目前的人脸特征检测与跟踪算法存在的对环境适应能力差、缺乏自我检错能力的缺点，该文提出了一种多线索综合的新方法，多线索中包括基于深度信息的人脸区域粗分割，基于多关联模板匹配的人脸检测，利用多尺度Sobel卷积的特征提取，基于“特征眼”的人眼验证以及基于多视图的校验方法，多种线索互相补充，自我检错和纠错，对背景，光照及姿态变化具有较强的适应能力，实验表明该方法是有效的，鲁棒的。     

正向人脸定位方法

本文考虑带旋转的人脸检测方法，提出了一种基于颜色空间以度模板匹配的快速人脸定位方法。首先从常用的颜色空间中选择出对光照因素稳健的肤色子空间，然后基于该子空间进行肤色检测方法得到人脸大致区域，最后采用模板匹配的方法确定人脸区域。实验结果表明，该方法速度快．对于带角度旋转的人脸定位有很好的效果。     

基于颜色和模板匹配的人脸检测

应用颜色信息探测图像的皮肤颜色区域，再用模板对该区域用模板匹配法进行模板匹配，这样无需对整幅图像进行搜索，也不需要对所有的窗口尺寸都匹配一次，从而大大提高了检测速度。     

基于多姿态知识模型和模板的快速人脸检测

提出了一种多姿态知识模型,并以之从人脸器官梯度图中获得候选脸的大小、位置、姿态类别和眼、嘴重心坐标,然后按姿态类别将候选脸与对应的模板进行匹配确认人脸.该人脸检测算法集人脸检测、姿态估计和眼、嘴定位于一体,具有检测速度快的特点,适于多姿态多人脸场合的人脸检测.该算法只利用了图像的灰度信息,因此对灰度图像和彩色图像的人脸检测均适用.     

人脸检测系统研究及实现

人脸检测识别因其广阔的应用前景而成为当前模式识别与人工智能领域的研究热点之一。文章对带有人脸信息的24住真彩色BMP文件,通过基于肤色信息的彩色图像分割方法,利用预定的肤色建模知识进行人脸区域检测及区域标定。在此基础上,利用给定的眼、嘴先验信息进行眼、嘴的匹配捡测,并最终实现双眼中心以及嘴的标定,从而实现人脸及其特征信息的检测。     

人脸检测技术研究与发展

简要回顾了人脸检测技术的研究背景及发展；按基于图像类和基于特征类将人脸检测算法分为两大类并介绍了各种算法的优缺点；介绍了人脸检测技术的应用领域；总结了现存的研究困难并提出了解决方法及今后的发展方向。     

人脸图像边缘检测的方法研究和应用

如何确定人脸特征并对这些特征进行有效的提取是非常关键而且复杂的。人脸边缘和轮廓是人脸非常重要的特征。该文研究了边缘检测的原理和各种算法，通过试验验证各种检测方法在人脸图像中对边缘的检测效果，讨论选用在不同阈值下检测的边缘，以及影响检测效果的因素。最后通过实例研究了人脸边缘检测在人脸检测和识别中的具体应用。     

用差影法与多模板匹配快速实现人脸检测

提出了一种用差影法与多模板匹配快速实现人脸检测的方法。该方法减小了搜索人脸的范围,减少了运算量,提高了检测的速度,具有较强的鲁棒性,而且通过适当地增加样本可望进一步提高检测性能,具有一定的可扩展性。实验证明,其最突出的优点是误检率非常低。     

人脸检测研究综述

人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出，近年来由于其在安全访问控制，视觉监测、基于内容和检索和新一代人机界面等领域的应用价值，开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。该文从人脸检测问题的分类、人脸模式的分析、特征提取与特征综合、性能评价等角度，系统地整理分析了人脸检测问题的研究文献，将人脸检测方法主要划分为基于知识的人脸验证方法和基于统计的学习方法，指出统计学习方法优于启发式验证方法。     

基于SIFT特征的人脸识别方法

根据人脸识别中对高独特性的人脸特征的要求,提出一种改进的基于SIFT算子进行人脸识别的方法,结合K-means聚类的模式匹配策略,采用局部相似性和全局相似性的计算方法对人脸图像进行相似度匹配,并在匹配过程中使用基于概率统计的权值赋予方案和相似度的平方来提高识别的准确性。实验结果证明,该方法具备鲁棒性和有效性。     

基于SVM的三阶段人脸检测方法的研究与应用

为了提高人脸的检测速度,描述了一种基于SVM的三阶段人脸检测方法,加速了复杂背景下人脸的检测。在该方法中,通过前两个阶段的瀑布型分类器将大量的简单非人脸模块快速过滤掉,并在最后的第三个阶段采用了非线性SVM分类器来更高效地区分24*24像素的人脸或者非人脸图像。     

正向人脸定位方法

本文考虑带旋转的人脸检测方法,提出了一种基于颜色空间以及模板匹配的快速人脸定位方法。首先从常用的颜色空间中选择出对光照因素稳健的肤色子空间,然后基于该子空间进行肤色检测方法得到人脸大致区域,最后采用模板匹配的方法确定人脸区域。实验结果表明,该方法速度快,对于带角度旋转的人脸定位有很好的效果。