基于多关联模板匹配的人脸检测

提出一种基于多关联模板匹配的人脸检测算法.模板由一系列关联的双眼模板和人脸模板组成,它们都是通过仿射变换根据伸缩比和姿态(即旋转角度)从单一平均脸模板产生出来的.首先,使用双眼模板搜索候选人脸,再用人脸模板匹配进一步筛选候选人脸,最后,通过启发式规则验证是否是人脸.对于各种类型的图像进行大量实验的结果表明,该算法对于正面包括多角度人脸的检测很有效.     

基于彩色人脸模板的人脸检测算法

针对目前基于色彩的人脸检测只能用于人脸区域的粗检这一不足,提出一种利用人脸的五官位置及色彩信息建立彩色人脸模板的算法。采用光照补偿对图像进行预处理,利用YCbCr空间中的肤色模型进行粗检,确定出人脸候选区域,利用建构好的模板进行搜索比对定位出人脸。实验结果表明该方法对不同光照环境和复杂背景的图片均有较好的适应性,检测精度也得到了提高。     

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.     

基于肤色与模板匹配的人脸识别

本文提出了一种基于肤色与模板匹配的人脸识别算法。我们首先利用肤色在HSI空间的聚类特征对肤色加以判别,继而提取出人脸候选区域,最后通过模板匹配过程对候选区域加以识别。实验结果表明,该算法简单易实现,在执行时间及识别率上均取得了令人满意的效果。     

一种复杂背景下的快速人脸检测算法

提出了一个由粗到细的多阶段人脸检测算法,介绍了检测工作的三个部分:肤色区域分割预处理、应用人脸基本特征检测和定位的人脸细检、平均脸模板匹配的人脸验证。实验证明该算法能有效检测出复杂环境中的人脸。该算法对于人脸的平移、缩放、适度旋转都能很好地适应。     

基于仿射模板匹配的多角度单人脸定位

提出了一种基于仿射模板匹配的多角度人脸定位算法,用平均脸作为基模板,经由不同的伸缩比例和旋转角度构成的仿射变换生成各种姿态的模板,并将模板分为双眼模板和人脸模板对,首先使用以眼模板搜索符合眼睛的区域,再用整个人脸模板匹配进上步检验是否符合人脸模式,并利用马赛克规则验证,给出最佳匹配作为人脸位置,对包含１４４幅图像和６０幅图像的两上图像库的定位准确率分别达到７９．２％和８５％,表明该算法的有效性。     

一种基于肤色和模板匹配的人脸检测方法

提出了一种基于肤色分割和模板匹配相结合的人脸检测算法.首先利用rgb色彩空间下的人脸肤色模型,对人脸图像进行肤色分割;针对图像中存在的多个肤色区域连接在一起的问题,采用SUSAN算子提取区域的边界,将连接的肤色区域分开;根据肤色区域的形状特征和欧拉数筛选人脸候选区域;最后利用建立的人脸模板和一种改进的混合匹配准则,对候选人脸区域进行匹配识别.实验结果表明,该方法能较好地从复杂背景中检测出人脸.     

三维脸部网格模型的交互式调整

脸部网络模型的建立是基于模型的人脸合成技术的关键步骤。提出了一种结合自动和交互方式，利用正交图象的三维人脸模型调整算法，首先利用区域增长法和矩形模板匹配确定正面图象中人脸及各特征区域的位置，利用变形模板自动提取人脸完整特征；然后交互地修正人脸特点的准确正面位置，并从侧面图象提取特征点的深度；最后算法自动确定脸部姿态和利用反向距离内插调整模型非特征点，获得输和人脸模型。实验结果表明，该算法简便实用，费时较少，具有一定的实用价值。     

基于肤色和模板的人脸检测

针对彩色图像提出了一种基于肤色和模板的人脸检测方法,由肤色分割、模板匹配和人工神经网验证3部分组成.首先使用HSI空间的肤色统计模型分割出可能包含人脸的区域,然后使用平均脸模板匹配和人工神经网验证的方法在这些区域中搜索人脸.该方法将彩色图像的肤色信息和灰度图像的模板匹配及人工神经网分类模型综合起来,既极大地提高了速度,又具有较强的鲁棒性.实验结果表明,该算法是快速而有效的.     

基于积分投影的快速人脸定位

本文提出了一种基于积分投影的快速人脸定位算法。该算法利用积分投影法预测人脸可能的范围与位置，并且根据该结果定制出人脸模板，然后在限定的范围内利用此模板采用模板匹配的方法定位人脸，从而实现了快速又可靠的人脸定位。