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基于肤色和Adaboost算法的人脸检测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
人脸检测是计算机视觉和人工智能领域中的一项富有挑战性的工作,在虚拟现实、人机交互等很多领域都有广泛的应用.研究了基于Adaboost的人脸检测,并提出了肤色与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YCrCb空间的转换,再结合形态学等方法进行区域肤色分割,排除背景干扰,然后用Adaboost算法对可能区域进行检测,得到人脸位置.实验表明,该方法有较高的准确性和鲁棒性,可以得到满意的检测效果. 相似文献
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针对传统的Adaboost算法检测速度块,准确率低的问题,提出一种基于肤色与改进的Adaboost算法以提高人脸检测的正确率。该算法首先利用肤色特征快速排除绝大部分背景区域,然后在肤色区域中利用快速积分图提取人脸的Haar特征,接着使用阈值设定的方法对传统的Adaboost算法进行改进,并将每次检测的最优分类器级联形成最终的强分类器,通过强分类器对Haar特征判别,检测出人脸部分。实验证明该算法有效的提高了人脸检测的准确率。 相似文献
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提出一种肤色与Adaboost方法相结合的人脸检测方法。首先把图像转换为YCbCr颜色空间,然后利用肤色在CbCr上的聚类性对图像进行预处理,最后,使用Adaboost算法对候选人脸集进行细化,最终得到人脸集合。实验证明该方法的有效性。 相似文献
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针对目前大多数嵌入式人脸检测系统实时性差的问题,通过优化的人脸检测算法和软硬件协同处理方式达到加速人脸检测的目的。基于ZYNQ SoC架构下,利用YCbCr肤色空间算法在FPGA部分加速提取肤色区域,利用优化的Adaboost算法与Phash算法在双核ARM中完成人脸检测与追踪,输出检测到的人脸。实验表明,提出的优化人脸检测算法相比传统的Adaboost人脸检测算法更具实时性,并且通过合理的软硬件协同处理也可以加快人脸检测速率,同时减少系统硬件资源消耗量从而降低成本。 相似文献
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人脸检测是计算机视觉和模式识别研究领域的热点之一.本文提出了一种基于肤色特征的人脸检测算法。对输入的RGB图像进行三基色调整后转换为YCrCb色彩空间图像。将YCrCb图像分割成肤色区域和非肤色区域;然后再对检测到的肤色区域进行形态学运算;最后对肤色区域运用知识和几何特征进行处理,得到完整的人脸区域。实验表明,本算法是有效的.而且速度快和检测率高。 相似文献
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本文提出了一种不良图片快速过滤的方法,该方法通过建立不同颜色空间上的混合肤色模型,用Adaboost算法进行人脸的准确定位,分析典型的肤色区域的几何特征等技术,能实现对包含不良信息图片的快速而准确的检测.实验结果显示,该方法对不良图片的检测平均可以达到80%以上的准确率,对于能够检测出人脸区域的图片,准确率可以达到98%. 相似文献
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针对AdaBoost人脸检测方法搜索时间较长,不利于在手机等嵌入式平台上应用的现状,提出了一种结合肤色分割、人脸几何特征和AdaBoost的自适应搜索窗口和搜索步长的快速人脸检测方法。该算法在HSV颜色空间对图像进行分割,结合人脸几何特征对分割后的灰度图像进行面积滤波。最后提取滤波后的图像轮廓,结合经验系数得到自适应搜索窗口和搜索步长。实验结果表明,自适应算法不仅能检测出不同尺寸的人脸,而且检测速度快,能节省51.17%的搜索时间。 相似文献
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This article presents a real-time face detection and recognition system for mobile robots based on videos with a complex background. In the visual system, we propose a multi-information method consisting of an Adaboost algorithm, and color information for the face detection part. The interesting targets in the video will first be detected by the Adaboost algorithm, which is robust to illumination. Then the skin color model in YCbCr space will be employed to select the parts that may not be skin areas from the information detected by the Adaboost algorithm. An embedded hidden Markov model (EHMM) is presented, using a 2-DCT feature vector as the observation vector, to recognize the faces detected. The whole process of detecting and recognizing a frame, which is 320 × 240, will take 1.4 s with the rapid recognition parameters and 4.2 s with the slow recognition parameters. 相似文献
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该算法将分水岭算法与小波变换相结合,首先利用分水岭算法对彩色图像进行基于肤色特征的预处理,确定类人脸区域,再用双正交小波对于处理后的图像进行边缘检测,并用椭圆法验证得到待定人类区域是否为人脸区域,将两次结果相比,最终确定人脸区域,本算法充分利用了分水岭算法图形分割边缘连续、速度快、精度高的特点,同时结合双正交小波基正交条件弱的优势,弥补了分水岭算法过分割的缺点,从而既能够快速有效地检测出人脸又能够减小图像的存储空间。 相似文献