基于SDM及加权均值滤波的人脸美化系统

提出了一种基于监督下降法(SDM)及加权均值滤波的人脸美化系统。该系统首先采用SDM实现人脸关键点定位,接着采用交互式图像变形实现人脸局部变形,最后采用表面模糊算法实现肤质调整。实验结果表明,与其他人脸美化系统相比,该系统可通过调整修图的力度达到瘦脸、美目、去斑等人脸美化效果,同时美化后的图片保留原图的清晰度和细节特征信息。     

基于帧间差分与静态特征相结合的人脸跟踪方法

简述了近年来主要的人脸跟踪方法,提出一种基于帧间差分与静态特征相结合的人脸跟踪算法。算法利用视频图像的运动信息做帧间差分确定人脸搜索的矩形区域,利用肤色模型提取肤色区域,通过积分投影确定人脸的椭圆范围,并对矩形范围内图像做边缘提取、膨胀等处理,通过水平积分投影获得人脸特征曲线,并通过特征曲线验证椭圆范围内是否存在人脸,实现人脸自动跟踪。     

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.     

基于差分和肤色图像的人脸检测算法

提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法。该算法利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定目标在原图像中坐标位置,然后设计肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位。该算法的优点是可将运动信息序列图像中与人脸肤色相似的固定区域删除,在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检测速度。实验表明,该算法可行、有效。     

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和模板匹配的人脸检测方法,该方法首先对搜集到的人脸肤色样本在YCbCr空间中进行聚类,然后根据聚类的范围在输入的图像中确定候选的人脸区域(假设存在)的位置,接着对该候选人脸区域进行归一化处理,再计算人脸模板和该候选区域的Hausdorff距离,根据该距离大小最终确定该候选区域是否为人脸.实验表明:该算法检测准确率高,具有良好的实时性和鲁棒性.     

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和模板匹配的人脸检测方法，该方法首先对搜集到的人脸肤色样本在YCbCr空间中进行聚类，然后根据聚类的范围在输入的图像中确定候选的人脸区域（假设存在）的位置，接着对该候选人脸区域进行归一化处理，再计算人脸模板和该候选区域的Hausdorff距离，根据该距离大小最终确定该候选区域是否为人脸．实验表明：该算法检测准确率高，具有良好的实时性和鲁棒性．     

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.     

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.     

一种基于线连通的人脸定位法

提出一种基于线连通的区域聚合法,结合肤色处理和区域特征等方法对人脸进行定位.这种新的区域聚合法能快速有效地获取图像区域的几何特性,从而可以提取区域的各种特征,最终能根据人脸的基本特征对图像的人脸进行定位.实验证明,这种方法速度快、实现简单,能较好地克服人脸倾斜、大小、表情、姿态变化等不利因素的影响,达到很好的定位效果.     

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。     

基于边缘与灰度梯度的人眼特征定位分析

根据由粗到精的思路,综合利用了眼睛在人脸面部特征中所特有的边缘与灰度分布信息,进行人眼特征定位.首先用横向Sobel算子对人脸图像进行边缘检测,获取人脸区域的横向边缘特征,然后采用图像形态学的方法框定人脸主要特征的大致区域,最后用计算灰度梯度密度的算法,快速精确地定位人眼区域.试验表明,本方法能快速而精确地实现人眼特征的定位.     

一种人脸的检测与定位方法

提出一种基于肤色的人脸检测定位算法,设计了基于肤色的人脸检测和定位系统.采用了增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法以及二值化方法,改进了预处理的效果.使用了基于边界方法和基于区域方法相结合的算法,提取了眼睛、嘴和鼻子等关键特征,最终较好地实现了人脸定位.在MicrosoftWindows ME平台上,利用Visual C 6.0开发了软件.实验结果表明,该软件对于一定尺寸范围内清晰的正面人脸图像能够正确检测定位并提取特征.     

基于颜色特征的人脸检测方法

针对RobCup家庭机器人对人脸检测的要求,研究了基于颜色特征的人脸检测方法。该方法首先将人脸图像进行非线性分段色彩变换光线补偿处理,减少光线对肤色的影响,然后在YCbCr颜色空间中建立肤色模型,分割出肤色区域。在颜色空间YCbCr中,嘴巴区域包含的红色分量要高于蓝色分量,利用这个特征分割出嘴巴区域。在YIQ颜色空间中,通过I分量来区分眼睛与皮肤,分割出人眼,最后根据嘴巴、眼睛的几何中心特征映射人脸,人脸检测的仿真结果验证了该方法的有效性。     

人脸图像特征点的定位与提取方法的研究

对于复杂的人脸模式，脸部特征定位是人脸自动识别技术的关键.对人脸图像特征点的定位过程和提取算法进行了研究.通过对人脸图像进行增强与平滑等预处理，并生成清晰完整的二值化图像；利用灰度积分投影曲线确定人脸区域，以缩小定位范围；同时找到垂直方向上人脸特征的大致位置，以便进行下一步的特征提取工作；以粗定位为基准，按照适当的方法对眼、鼻、嘴的特征点依次准确提取.利用粗略与精确两步定位过程方法，在简化处理的同时，可准确提取正面人脸图像中的特征点.实践证明，该方法直观、可靠，具有良好的实用性.     

人眼定位及其在视频会议中的应用

人眼检测对于人脸的自动识别非常重要。本文提出了一种视频图像序列中快速人眼定位的方法。确定一个眼睛窗口,综合利用窗口内灰度的均值、灰度方差的均值、梯度的均值并结合色度信息来进行眼睛的检测。将提出的眼睛定位的方法应用到视频会议中,从多个摄像机得到的图像中,根据一个判断函数判断出正面人脸图像。实验结果表明,所提算法能够迅速准确的检测出眼睛并且能够正确的判断出正面人脸图像。     

一种新的人脸归一化算法

提出了一种基于改进的局部梯度算子进行嘴角定位、同时结合双眼位置进行人脸归一化的新方法.该方法首先通过Adaboost算法检测出人脸图像、眼睛和嘴部区域大致位置,然后采用灰度积分投影法精确定位两眼位置,并根据改进的局部梯度算子提取嘴部轮廓,最终依据两眼与嘴角的精确位置对人脸进行旋转和双向尺寸缩放处理.实验结果表明,该算法对特征点定位准确,能够更加精确地对人脸进行归一化处理.     

基于灰度信息的人脸检测算法

提出了一种基于人眼灰度信息的人脸识别算法。该算法首先根据眼球区域的灰度比它周围区域的灰度低，初步地筛选出可能含有人脸的图像，再把筛选出的图像分割成小图像块，根据图像块的复杂度对人两只眼睛的大概位置进行定位，最后采用居中法，进一步确定人眼的存在，进而确定人脸的确切位置。实验结果表明：此算法具有较高的检测正确率及较快的检测速度。     

基于KSVM决策树法的人脸检测与定位

传统的SVM直接在线性条件下训练SVM分类器完成人脸与非人脸的分类,分类器训练困难,计算量大且速度慢.为构造一个复杂背景下人脸检测与定位的新方法,本文用核函数把SVM推广到非线性SVM,再与二叉树相结合,可以解决多类识别问题,此即KSVM决策树人脸检测方法.在此基础上,人脸面部特征被进一步确认.本文提出了改进的四边界Prewitt边缘算子提取人眼,进而定位五官.实验结果表明该方法检测率较高,虚警率较低,定位准确.     

人脸图像检索系统的设计

为了能直接通过图像检索自己所需要的信息,提出了一种直接根据人脸图像来检索信息的技术,采用基于重心模板匹配的人脸检测技术与主成分分析方法、线性判别分析方法相结合的人脸识别技术设计并实现了一个人脸图像检索系统.该系统对于视频序列和大容量的人脸数据库能够实时进行人脸图像检索.实验结果表明:该系统交互性好,检索准确率高,检索时间短,能较好地满足用户的要求.     

MFC下利用OpenCV进行人脸检测的研究与实现

为了实现对人脸检测的目的,本文采用基于MFC框架下使用OpenCV视觉库的方法．文章重点分析了一种人脸检测中使用的特征分类算法：Adaboost算法．文中阐述了该算法的原理,图文并茂地展示了如何在实际中利用人脸库结合Adaboost算法来训练分类器,并生成XML文件．在VC6．0下,搭建了人脸检测的界面,利用OpenCV的函数调用训练所生成的XML文件,实现了在本地选择图片并对其进行人脸检测的功能．此外,系统还支持读取本地AVI格式视频和从摄像头捕捉到的视频,可手动截取一帧图片进行人脸检测．实验结果表明该设计方案具有较高的准确性和稳定性,基本达到预期的效果．