基于肤色分割和改进的AdaBoostSVM算法的人脸检测

为了提高人脸检测的速度和精度,提出了一种基于肤色分割与改进的AdaBoostSVM算法相结合的人脸检测方法。首先在YCgCr空间通过计算肤色相似度进行肤色分割,进而得到候选的人脸区域。然后,针对人脸检测中正负样本的非对称性对AdaBoostSVM算法进行改进,并用改进的AdaBoostSVM算法对候选人脸进行检测验证。实验结果表明,该方法改善了人脸检测性能,提高了检测速度,能够在复杂背景下进行快速而且较为准确的人脸检测。     

Android手机中人脸检测算法的改进及实现

为提高智能手机的拍摄效果,提出了一种基于肤色和模板的人脸检测算法:首先,在一种新的颜色空间——YCgCr中利用肤色的聚类分割出肤色区域;然后,构建三维查找表并据此完成二值化,通过噪声处理和几何方法确定出候选人脸区域并对其进行尺度和灰度归一化;最后,通过计算候选人脸和标准人脸模板之间的加权欧氏距离来度量二者的匹配程度,并依据阈值判断出最终的人脸。实验结果表明,本算法的人脸检测比Android 2.3系统自带的人脸检测具有更好的实用性和高效性,提高了Android手机拍摄的效果。     

人脸区域标定算法及实现

针对经过肤色分割后的人脸图像,利用直方图统计方法,结合图像中的人脸形状特征,提出一种人脸区域标定的算法,设计了算法流程图,实现了人脸区域的标定。实验结果表明,这种方法能准确、快速地去掉肤色区域中的非人脸区域,从而标定出人脸区域。     

一种基于肤色分割的彩色图像人脸检测方法

人脸是一个复杂的模式,对其准确的定位和分割是进行人脸识别的第一步.本文建立一种混合肤色模型对肤色区域分割并融合几何特征进行人脸粗检测;在人脸区域验证阶段,提出利用计算眼睛相似度的方法并融合眼睛对称性等特征对眼睛区域定位;嘴巴定位通过改进的唇色信息提取来实现,用以最终准确定位人脸区域.实验证明,该算法十分有效,在速度和准确性方面具有良好的性能.     

彩色图像中的人脸检测方法

综合了肤色检测、眼睛定位和支持向量机人脸验证方法,实现了彩色图像中的人脸检测.提出了一种基于区域的皮肤检测算法.将像素局部特征引入模糊C均值法,用其分割图像,根据肤色像素的数量判断分割区域是否为肤色区域.在肤色区域中利用眼睛的亮度图和色度图定位人脸样本,最后利用训练好的支持向量机预测人脸样本是否为人脸.     

利用双重彩色空间肤色模型实现快速人脸检测

在单独采用HSI彩色空间或YCbCr彩色空间肤色高斯模型进行人脸检测的基础上将二者结合起来,提出了一种利用双重彩色空间肤色模型实现快速人脸检测的方法。这种方法利用了在不同肤色模型之下都可以大致检测出人脸区域,并且所误检测的背景范围差异较大,同时被两种肤色模型都误检测为人脸的可能性较小,所以取其检测结果的共同点,就是大致的人脸区域,而误检测为人脸的背景区域就被去掉了。之后采用较为简单的算法,就可以从这个大致的人脸区域中定位真正的人脸区域。该方法不需要建立极为精确的肤色模型,也不需要在人脸检测得到二值化结果后,采用较为复杂的算法,从二值化结果中定位人脸。该方法适合于在特征提取前使用,去除多余的背景信息,提高图像处理和识别的速度和准确度。     

彩色图像中的人脸检测方法

综合了肤色检测、眼睛定位和支持向量机人脸验证方法,实现了彩色图像中的人脸检测.提出了一种基于区域的皮肤检测算法.将像素局部特征引入模糊C均值法,用其分割图像,根据肤色像素的数量判断分割区域是否为肤色区域.在肤色区域中利用眼睛的亮度图和色度图定位人脸样本,最后利用训练好的支持向量机预测人脸样本是否为人脸.     

基于肤色分割的连续Adaboost人脸检测算法

针对彩色图像人脸检测问题,将连续Adaboost和肤色分割相结合对彩色图像人脸进行检测．先由连续Adaboost构造的瀑布型分类器检测出候选人脸区域,再对可能的人脸区域进行光照补偿后采用r-g颜色模型进行肤色分割,最终精确定位人脸．实验证明：该算法可以有效的降低连续Adaboost检测彩色人脸图像时的虚警率。达到较好的检测效果．具有一定的应用价值．     

基于动态椭圆滤波器的人脸定位

针对传统肤色分割算法无法将人脸从类似肤色的背景分割出来这一个问题,提出一种基于动态椭圆滤波器的人脸定位算法.该算法利用积分投影法预测人脸可能的范围和位置,并结合椭圆的紧密度概念调整滤波器参数,构造最优滤波器,把肤色分割后的连通区域中非人脸的类肤色区域过滤掉,有效地减少类肤色区域带来的干扰,再结合模板匹配方法对人脸进行定位.     

利用肤色分割和自适应模版匹配的人脸检测

针对基于模板匹配人脸检测算法计算量大和基于肤色分割人脸检测算法正确率低、易受类肤色背景影响等缺陷,提出了利用人类肤色分割和自适应模板匹配的人脸检测方法.利用人脸肤色混合高斯模型对人脸进行分割实现迅速检测人脸的目的;采用二维多尺度离散正交小波变换来进行光照补偿,克服亮度对人脸检测的影响;利用自适应模板匹配和二次匹配算法来减少类肤色背景对人脸检测的影响及匹配过程中的计算量.实验结果表明:本文提出的方法能快速检测出人脸,克服亮度和类肤色背景对人脸检测的影响,并提高人脸检测的准确率.     

基于分水岭和种子生长的彩色图像分割

提出一种基于分水岭和种子区域生长的彩色图像改进分割算法。该算法先对彩色图像进行分割前预处理,使用分水岭算法对图像进行初始分割,然后根据一定的规则从分水岭算法分割形成的区域中自动选取种子区域并进行生长,最后合并相似区域或小区域。以区域作为种子生长单位,使用种子区域一次性生长方法进行生长。实验结果表明,该算法分割结果较好,分割速度较快。     

CCD彩色插值的MTF退化研究

为了分析电荷耦合元件（CCD）在成像过程以及彩色插值算法引起的图像退化问题,提出CCD彩色插值的调制传递函数（MTF）研究方法.分析CCD在传递图像时的退化情况,选取常用的插值算法,如双线性插值,梯度插值,计算插值算法对图像退化影响,用MTF来表征CCD彩色成像时的传递能力.实验结果表明,即使只考虑插值算法的影响,CCD彩色成像时的调制传递能力将在非彩色插值CCD的基础上进一步退化,在奈奎斯特频率下只有非插值CCD的1/2左右.因此CCD的空间离散采样特性使图像在传递时出现退化,当CCD前面置入彩色滤波片（CFA）后,由于彩色插值算法的影响,MTF将进一步减弱.     

多对称性快速自适应插值滤波算法

提出了一种多对称性快速自适应插值滤波算法。该算法首先根据区域对称性,在多种的对称性插值滤波器中做出了初始选择,然后按照简化率失真模型计算出一种最优的对称性插值滤波器,最终大幅度地提高了编码性能。仿真结果表明:与复杂对称性自适应插值滤波算法相比,该算法在大幅度减少控制编码时间的同时,进一步提高了重建图像的峰值信噪比值,并降低了输出码率。     

一种新的变形石刻图像校正算法

针对大幅摩崖石刻拍摄时因地势限制等原因导致不能从正面采集石刻图像而影响数字化石刻拓片制作,提出一种基于石刻特征的变形图像校正算法。利用二维Otsu自适应分割算法将图像分成背景和前景2部分,根据石刻中四边形或汉字的笔画、结构特征找出4个标记点,由标记点的位置求解双线性空间变换方程,通过双线性插值方法实现变形图像校正。实验结果表明,该算法对因拍摄角度受限造成的石刻图像变形能取得良好的校正效果。     

基于形态学分水岭的垩白米粒检测方法

提出了一种基于形态学分水岭的垩白米粒检测方法。充分利用单个垩白米粒图像区域中垩白部分白色不透明这一物理特征,将单个垩白米粒图像区域分成3个标记区域,通过形态学分水岭方法分割垩白米粒图像,提取区域间的单像素边缘将垩白区域提取出来。为了提高边缘检测的准确性,使用sobel算子去噪。由于使用标记控制分割,从而使区域极小值修正具有自适应性和准确性特点。试验结果表明:该方法对垩白米粒的检测精度为96.4%,而且识别效果好于基于分形维数的检测算法。     

改进最大模糊熵估计的色彩校正

为保持色彩一致性,从统计学和模糊逻辑的角度提出了一个改进的最大模糊熵估计算法来进行色彩校正.该算法将校正颜色点的邻域视为一模糊集,结合设备色域的物理特征提出算法的约束条件,通过最大化模糊熵方法来进行最终校正.实验表明该算法提出的模糊熵较概率熵优越,且算法在精度和鲁棒性上优于四面体插值算法和基于最大概率熵估计的线性插值算法.     

基于空间和颜色自相关的直方图目标检测方法

在传统的颜色相关直方图基础上,提出了一种基于空间和颜色自相关的直方图目标检测算法(Spatial and Color Co-occurrence Histogramms,SCCH),该方法采用符合人眼感知的HSV颜色空间,并对其进行非均匀量化,使其更加符合人类生理机制;SCCH算法强调颜色过渡区域的重要性,选取边缘点作为计算对象,同时利用颜色自相关直方图,减少计算量,大大提高了检测效率。     

人眼视觉感知模型指导的有理函数图像插值

A new image interpolation algorithm based on the rational function model with both smoothing and surface constraints is proposed. The rational function has a simple and explicit expression with two parameters. The image edge regions can be detected adaptively by using contour analysis. Basically, the detective threshold is selected based on the rational function construction. Selecting different parameters in the rational function model, the edge regions and smooth regions are interpolated by bicubic interpolation and rational interpolation, respectively. The optimal rational interpolation parameters can be obtained with a set of exact solutions by solving a maximization problem based on the contrast sensitivity enhancement of human eyes. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves competitive performance with the state-of-the-art interpolation algorithms, especially in image details features.     

一种基于肤色特征的人脸特征点定位方法

针对传统人脸特征点定位方法中存在的算法复杂、鲁棒性差以及精确度低等问题,本文提出一种基于肤色特征的人脸特征点自动定位方法.首先对预处理后的图像在多个色彩空间中利用肤色特征实现人脸区域的精确定位;然后,在人脸区域内根据各特征部位的特性构造色度模型函数来标定其特征区域;最后,在特征区域内完成人脸特征点的自动定位.实验结果表明,该算法简单、鲁棒性较高,且能够快速高效地实现人脸特征点定位.