一种基于肤色模型和眼睛定位的人脸检测方法

提出了一种基于肤色模型和眼睛定位的人脸检测方法。首先利用肤色模型和掩膜进行粗定位,确定人脸可能区域,然后通过基于方向模板的眼睛定位进行人脸存在的确认和精确定位。实验证明了该方法对于复杂背景下人脸检测的有效性。     

正面人脸图像中眼睛的定位算法

简单有效的投影函数广泛用于眼睛定位中,然而成像产生的反光亮点降低了该方法的准确率,为此提出一种正面人脸图像中眼睛定位的算法.考虑到反光亮点对成像的影响,首先定义了3种眼睛成像模型,分析了每个模型的投影曲线特点;然后针对每个模型给出了相应的定位方法;最后综合上述3种模型提出了统一的定位算法.利用标准模型的投影曲线可近似为对称抛物线型的特点来降低亮点对眼睛定位精度的影响.实验结果表明,利用文中算法能够准确地定位眼睛的位置,准确率大于93%.     

基于肤色和几何特征的人脸检测算法

本文提出了一种可变先照条件下的人脸检测算法,该算法利用人脸的肤色和几何特征,首先对输入图像进行光照补偿,然后在YCrCb颜色空间中,分割出肤色候选区域,最后利用人脸面部的几何特征精确定位出人脸。实验结果表明,该算法可适用于较广范围的光照条件,可应用于复杂环境下的人脸检测。     

基于肤色和器官定位的实时人脸检测

基于肤色和器官的人脸检测是视觉监控领域中广泛应用的经典方法,但是辨别每个肤色像素和提取候选区域非常耗时且对噪声敏感,很多时候不能满足实时人脸检测的需要。通过引入肤色单元的概念,提高了该方法的快速性和鲁棒性,最终将其应用于实时视频序列中。首先,采用单元化的方法进行肤色分割,提取出人的肤色部分;接着,根据人脸长宽比例的范围,确定出候选人脸;然后,再对候选人脸区域分别进行眼睛和嘴巴的定位;对眼睛和嘴巴定位之后,我们可以利用眼睛和嘴巴呈倒三角关系的几何特征反过来进行人脸的精确定位。实验结果表明,该方法的识别率较高,并能满足实时视频人脸检测的快速性要求。     

一种新颖人脸结构特征的眼定位算法

眼睛是人脸中极为重要的特征,因此快速准确的定位人眼是人脸识别的关键环节.为解决识别问题,提出了一种新的精确定位人眼的算法,即根据东方人的脸部结构特征,提取一个局部区域以缩小眼睛的搜索范围.在此基础上,结合眼睛的灰度信息和结构信息最终精确定位人眼.首先把整幅图像分割成固定大小的小图像块,根据图像块的复杂度初步定位两眼,再根据图像块的结构居中度对眼睛进行精确定位.实验结果证明,运算量少,容易实现,并能提高检测效率.     

一种高性能近红外光人脸检测和眼睛定位算法

提出了一种新型的近红外光人脸检测和眼睛定位算法,该算法先用AdaBoost分类器进行人脸区域定位,然后在人脸区域内进行眼镜检测：若检测为不戴眼镜,使用基于数理形态学的N-Quoit滤波器进行眼睛精确定位;若检测为戴眼镜,采用＂人脸可信值最大＂准则进行眼睛定位。实验结果表明,此算法检测率高而且眼睛定位准确,有效的克服了镜片反射近红外光干扰眼睛精确定位的问题,同时达到了实时性的要求。     

一种基于灰度图像的人脸检测及眼睛定位算法

利用灰度积分投影直接对人脸图像进行检测和眼睛定位是一种常用的算法,但是直接采用该算法会受到背景、特征等因素的影响,识别准确率较低。提出了一种基于最大类问方差阈值和区域膨胀相结合的检测与定位算法。该算法首先计算最大类间方差设置阈值,把灰度图像转换为二值图像并检测出人脸区域,然后通过对该人脸区域中的连通区域进行膨胀及连通性处理,精确定位眼睛坐标。实验表明,此算法可靠,具有较好的识别效果。     

基于肤色特征的人脸检测算法

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。     

基于肤色和几何特性的人脸特征区域定位方法

首先利用人脸的色彩特征和自适应阈值法实现特征候选区域和人脸肤色区域的分离，然后利用人脸的几何特性将连通的特征候选区域保留下来作为人脸特征区域。后续的特征提取可以在这些人脸特征区域中完成。一般的人脸特征提取方法都可以将该方法作为提高效率的预处理操作。实验证明，该方法具有高效率、低计算量的特点，并且受人脸表情、图像角度和背景的影响较小。     

基于肤色模型和中线定位的人脸检测算法

由于外貌、肤色、表情等不同,会导致较高的人脸检测漏检率和误检率。为此,提出一种基于肤色模型和中线定位的多姿态人脸检测算法。利用肤色特征快速排除大部分背景区域,根据人脸的显性特征分割出人脸候选区域,并对边缘检测后的图像进行投影,使用中线定位法实现多姿态人脸的检测与定位。实验结果表明,该算法能实现多姿态人脸的快速检测,黑发单个人脸检测的检测率达93.3%,鲁棒性较强。     

在线融合特征的眼睛状态识别算法

针对人脸视频中眼睛定位精度影响眼睛状态识别正确率问题,提出了一种融合在线肤色模型的眼睛状态识别算法。首先,在人脸主动表观模型(AAM)定位的基础上,使用当前用户的肤色特征,建立在线肤色模型;其次,在初步定位的眼睛区域,再次使用在线肤色模型,定位内外眼角点的精确位置,并利用眼角点的位置信息提取精确的眼睛区域;最后,提取眼睛区域的局部二值特征(LBP),使用支持向量机(SVM)算法,实现对眼睛睁闭状态的鲁棒识别。实验结果表明,对比全局定位的眼角点定位算法,该算法可以进一步降低眼角点的对齐误差,在低分辨人脸中使用在线融合特征的睁闭眼状态的准确识别率分别为95.03%及95.47%,分别比直接使用Haar特征和Gabor特征的识别率提升2.9%和4.8%,在实时人脸视频中,使用在线特征可以明显提高眼睛状态识别效果。     

基于PERCLOS的驾驶员眼睛状态检测方法

利用驾驶员眼睛的状态判断驾驶员的疲劳状况是一种实时的、非接触式的方法。首先对眼睛进行精确定位,再根据眼睛面积的减小程度来判断眼睛的睁开或闭合状态,进一步通过记录眼睛闭合的次数、眼睛持续闭合的时间来检测驾驶员是否处于疲劳状态。本文采用肤色分割、去除与边界连通的区域、逐步减小眼睛区域候选范围的方法来定位人眼,再计算眼睛区域的面积,眼睛闭合时间,此方法不受复杂背景影响,对各种肤色、各种姿态的人脸均适用。     

基于积分投影与灰度复杂度的人脸特征定位算法

针对当前人脸特征定位的研究现状与难题,采用YCbCr椭圆聚类方法进行肤色区域提取,然后根据人脸的几何特征,通过比例、大小结构特性来判断二值化图中的目标区域是否为人脸,从而可以排除非人脸区域,再结合人脸面部器官分布特点,利用积分投影方法,对人脸区域垂直和水平两个方向分别进行灰度值累加统计,经过分析可以定位眼嘴的区域边界和中心点。同时针对积分投影的缺点,即如果头部发生倾斜会导致投影位置不准确,提出了基于灰度复杂度的眼睛定位方法,利用该方法首先定位人眼位置,然后根据人眼对人脸区域旋转校正,最后再利用积分投影定位嘴巴。     

复杂背景下基于肤色和几何特征的人眼定位

人眼检测和定位是人脸识别技术中一个重要组成部分。基于肤色信息和人脸面部几何特征的算法是一种快速、高效、稳定的人眼检测算法。算法采用由粗到细的检测策略,先通过肤色信息对人脸区域进行预检测,然后结合人眼几何特征进行定位,该算法定位效率高,并对背景、尺寸、旋转角度等细节具有很好的适应性,在人脸实时检测系统中具有很好的应用价值。     

基于地形学标定的人脸眼睛定位

根据眼睛区域灰度固有特征,从灰度图像地形学标定的角度出发,找到眼睛点的候选集合.然后对平滑后的图像进行数学形态学的膨胀操作,以精简候选集合.最后用投影法对精简后的眼睛对进行验证,从而达到眼睛对精确定位的目的.通过不同质量的人脸数据库进行实验,该方法具有很好的光照鲁棒性,取得了较为满意的定位效果.     

正面人脸的眼睛精确定位算法

在AdaBoost人脸检测的基础上，对眼睛实现精确定位。先得到人脸图像的谷区域图像，再获取眼睛的候选点，综合分离度信息和霍夫变换的结果来计算每一个眼睛对的代价函数，找到比较准确的眼睛位置。分别在SJTUFace和BioID人脸库进行实验，得到了99.43%和91.36%的结果。     

基于人脸特征和Adaboost算法的人脸定位

人脸检测与定位,是人脸分析的基础,应用在众多领域,一种快速准确高效的人脸定位算法具有重要的意义。文中提出了一种利用人脸的特征与改进的Adaboost算法相结合的人脸定位算法。首先利用人脸的肤色特征,寻找出人脸可能存在的区域。再利用人形态特征筛选出人脸的候选块。针对人脸定位中普遍存在的人脸偏转,文中利用人脸的对称性予以调整,最后利用改进的Adaboost算法在候选块中快速定位人脸。实验表明该算法多姿态,复杂环境下的人脸具有良好的检测效率和较高的准确性及鲁棒性。     

驾驶员疲劳驾驶中的眼睛定位创新算法

通过人眼图像来检测驾驶员疲劳驾驶是目前的主流方向,面部及眼睛定位是其中关键的环节。提出了一种新颖的精确定位眼睛的方法。该方法由两部分组成：第一部分,通过肤色聚类分割算法将人脸区域分割,对分割图进行几何过滤,对得到的候选人脸区域中的孔洞计算质心点找到可能的人眼对;第二部分,在检测到人脸区域和眼睛大致位置的基础上,结合提出的眼睛模型,采用新的Hough变换椭圆检测算法精确定位人眼的位置。实验证明所提出的算法是快速可靠的。     

基于人脸特征和 Adaboost 算法的人脸定位

人脸检测与定位,是人脸分析的基础,应用在众多领域,一种快速准确高效的人脸定位算法具有重要的意义.文中提出了一种利用人脸的特征与改进的 Adaboost 算法相结合的人脸定位算法.首先利用人脸的肤色特征,寻找出人脸可能存在的区域.再利用人形态特征筛选出人脸的候选块.针对人脸定位中普遍存在的人脸偏转,文中利用人脸的对称性予以调整,最后利用改进的 Adaboost 算法在候选块中快速定位人脸.实验表明该算法多姿态,复杂环境下的人脸具有良好的检测效率和较高的准确性及鲁棒性     

一种新的基于肤色模型的人脸检测算法

人脸检测是计算机视觉、模式识别、人机交互研究中一个很受关注的研究热点。人脸模式错综复杂、易受干扰,常见的人脸检测算法一般都具有计算量大、速度慢、误报率高的弱点。文章基于肤色模型,研究了基于非线性变换技术的方法,并且融合几何特征进行人脸及其特征点的检测。实验证明,该算法十分有效,速度快、误报率低,相对其它算法具有优越性。