复杂背景下人眼定位及人脸检测

人眼定位和人脸检测是人脸识别的重要环节，复杂背景下，人眼定位及人脸检测容易受到光照以及其它物体的影响。在没有检测到人脸的情况下，对原始图像用sobel算子得到灰度边缘图像，进而得到边缘灰度加强图像，估算分割双眼的阈值范围。对边缘灰度加强图像二值化后，结合人脸的几何特征以及双眼的二维相关系数自动确定双眼候选点，利用人脸模板检验双眼及人脸的真实性。大量实验结果表明，该算法在复杂背景下进行人眼定位及人脸检测是有效的。     

混合样本融合边缘信息的单样本人脸识别研究

在进行人脸识别的时候,训练样本数量对识别率的大小影响非常大,由于存储技术和训练样本采集困难等诸多条件的限制,如何利用一幅人脸有用的信息尽可能地生成并包含更多的人脸信息成为了学术界的难点。针对该问题,提出一种按不同权值将原始图像和虚拟样本混合后再融合其人脸不同灰度值的边缘信息,构成新的训练样本。首先将原始样本灰度处理后生成轴对称图像和镜像图像,按不同权值混合。再提取混合后的边缘信息按不同灰度值与混合后的图像融合。使单幅人脸图像包含更多的特征信息。实验结果表明,混合权值之和大于1并且融合其边缘信息后生成的训练样本,相比原始样本信息的人脸识别率能提升2%~12%,表明该方法能有效地提高人脸识别率。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘检测

针对传统边缘检测算法自适应能力差、固定阈值、背景噪声抑制的问题, 为了获得更理想的图像边缘检测结果, 提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘测算法. 首先通过灰度图像矩阵的一阶导数得到灰度图像的梯度值矩阵, 然后用改进布谷鸟搜索算法根据布谷鸟繁殖行为找到搜索图像的梯度最大值, 检测出图像的边缘, 最后采用仿真实验对算法的性能进行检测. 仿真实验结果表明, 本文算法能快速、准确地检测出图像的边缘, 且优于其他传统边缘检测算法.     

一种基于人脸核心区域灰度分布的人脸检测方法

提出了一种基于人脸核心区域(眉毛、眼睛、鼻子、嘴等)灰度分布特征的人脸检测方法:首先在多维阈值下对人脸图像进行分析和处理得到可能包含人脸的一些区域,然后从这些区域中检索特殊的灰度特征,最后综合多维阈值下的灰度特征及特征之间的分布关系确定出人脸的大小和位置.实验证明,此方法能迅速准确地从背景图像中检测出人脸.     

基于改进人工鱼群算法的图像边缘检测①

提出了一种基于带混沌差分进化变异算子的人工鱼群算法的图像边缘检测方法,该算法通过灰度图像矩阵的一阶导数得到灰度图像的梯度值矩阵,然后利用人工鱼群搜索图像梯度最大值,达到快速、准确检测图像边缘的目的。在差分变异算子中引入调节因子加强搜索能力,并且动态调整人工鱼的视野,使鱼群能快速跳出局部极值。通过仿真实验表明,该算法用于图像边缘检测是可行的和有效的。     

基于人眼定位的人脸与检测与归一化算法

文中针对复杂背景下多姿态静态人脸图像,提出了一种通过对眼睛这一特征的自动检测与定位,从而实现对人脸检测的新方法.首先对原灰度图像做边缘灰度加强;然后结合根据人脸几何特征先验知识建立的人眼位置判定准则,在分割阈值递增的过程中,寻找能分割出双眼眼块的最优分割阈值;最后用两维相关系数作为对称相似度来检验检测出的双眼的真实性,并利用找到的双眼图像垂直方向的灰度积分投影,精确定位瞳孔中心.对彩色图像,利用肤色在YCbCr颜色空间的分布特性建立肤色模型,粗略找出肤色区域,进行灰度变换后,再采用上述方法检测人脸.最后提出一种脸相归一化方法,便于进一步的提取特征工作.实验结果证实了文中方法在速度和准确性方面具有良好的性能.     

基于灰度共生矩阵的边缘检测方法

对传统的边缘检测算子进行了分析,指出了存在的不足;同时针对目前的纹理分析算法普遍存在计算复杂、运行时间过长的缺点,通过将纹理分析的思想和传统的边缘检测算子相结合,提出了一种基于灰度共生矩阵的边缘检测新方法.该方法对图像进行纹理分析后自适应地选择模板,因此很好地保持了图像边缘的细节并且抑制了噪声.通过MATLAB仿真实现,结果表明由灰度共生矩阵产生纹理特征能有效地描述火焰的纹理特征,具有较好的鉴别能力.     

一种用于DCT压缩域的人脸检测算法

人脸检测在基于内容的图像检索中具有重要意义.提出了一种DCT压缩域中灰度图像的人脸检测算法,利用统计学习的方法建立人脸模型.在重组的DCT系数中提取特征向量,并对其进行聚类.采用BP神经网络实现分类器.     

基于二维小波亚像素图像处理的螺纹尺寸测量

针对传统微分算子图像处理方法的不足,提出一种基于二维小波降噪的亚像素图像处理方法。首先对获取的图像进行灰度值处理,通过二维小波变换消除图像噪声、重构图像、边缘检测,得到螺纹像素级的边缘图像及灰度二维矩阵。然后采用最小二乘算法拟合,得到亚像素级精度图像直线和中心标定位置及矩阵,计算螺纹大、小径尺寸,解决人工测量和传统图像处理算法精度不足的问题。最后,设计螺纹尺寸测量系统,实现尺寸测量的可视化和应用化,满足测量精度要求。     

用细胞神经网络提取二值与灰度图象边缘

边缘是图象的重要特征,采用细胞神经网络提取图象边缘时,网络参数的选择是一个重要问题。为了能够有效地提取图象边缘,基于高通滤波模板,选择了细胞神经网络的一组简单易行的参数,首先将其用于检测二值图象边缘,再在此基础上,通过综合灰度值各位面边缘检测的结果提取出灰度图象的边缘。与传统边缘提取方法Sobel和Log方法的比较可见,该方法是有效的,并且由于细胞神经网络具有高速并行运算、便于硬件实现等特点,因此使其在图象实时处理中具有更大的潜力。     

基于颜色和特征匹配的视频图像人脸检测实现技术

A face detection method using statistical skin-color model and facial feature matching is presented in this paper.According to skin-color distribution in YUV color space,we develope a statistical skin-color model through interactive sample training and learning.Using this method we convert the color image to binary image and then segment face-candidate regions in the video images.In order to improve the quality of binary image and remove unwanted noises,filtering and mathematical morphology are empolied.After these two processing,we use facial feature matching for further detection.The presence or absence of a face in each region is verified by means of mouth detector based on a template matching method.The experimental results show the proposed method has the features of high speed and high efficiency,but also robust to face variation to some extent.So it is suitable to be applied to real-time face detection and tracking in video sequences.     

A robust eye detection method using combined binary edge and intensity information

In this paper, a new eye detection method is presented. The method consists of three steps: (1) extraction of binary edge images (BEIs) from the grayscale face image based on multi-resolution wavelet transform, (2) extraction of eye regions and segments from BEIs and (3) eye localization based on light dots and intensity information. In the paper, an improved face region extraction algorithm and a light dots detection algorithm are proposed for better eye detection performance. Also a multi-level eye detection scheme is adopted. Experimental results show that a correct eye detection rate of 98.7% can be achieved on 150 Bern images with variations in views and gaze directions and 96.6% can be achieved on 564 AR images with different facial expressions and lighting conditions.     

一种适合于表情分析的人脸二值边缘图像的提取

边缘图像是人脸图像的一种重要表征方法，它对人脸图像的分析有重要的作用。提出了一种提取人脸二值边缘图像的新方法。该方法利用小波变换进行图像的高频重构，并利用其多尺度分析特性进行图像边缘的提取，包括两次二值化过程和一次去噪过程。提取的边缘图像具有较高的质量，同一人脸部件的边缘连通性好，不同部件的边缘粘连现象少，且具有较好的光照鲁棒性。将所提取的二值边缘图像用于AR库和Yale库图像的人脸4种动作单元的识别，识别率在93％以上，初步表明其适合于人脸图像的表情分析。     

基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测

为了解决人脸身份认证中的欺诈问题,提出了一种基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测算法。真实人脸和虚假人脸图像的空间结构不同,为了提取这种差异特征,该方法使用各向异性扩散增强图像的边缘信息。然后,将原始图像与扩散后图像的差值作为图像的扩散速度,并构建扩散速度模型。接着使用局部二值算法提取图像扩散速度特征并训练分类器。真实人脸图像和虚假人脸图像之间存在很多差异特征,为了进一步提高人脸活体检测算法的泛化能力,该方法同时提取人脸图像的模糊程度特征和色彩纹理特征,通过特征矩阵级联的方法将两种特征进行融合,并训练另一个分类器。最后根据分类器输出概率加权融合的结果做出判决。实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出虚假的人脸图像。     

A data mining approach to face detection

In this paper, we propose a novel face detection method based on the MAFIA algorithm. Our proposed method consists of two phases, namely, training and detection. In the training phase, we first apply Sobel's edge detection operator, morphological operator, and thresholding to each training image, and transform it into an edge image. Next, we use the MAFIA algorithm to mine the maximal frequent patterns from those edge images and obtain the positive feature pattern. Similarly, we can obtain the negative feature pattern from the complements of edge images. Based on the feature patterns mined, we construct a face detector to prune non-face candidates. In the detection phase, we apply a sliding window to the testing image in different scales. For each sliding window, if the slide window passes the face detector, it is considered as a human face. The proposed method can automatically find the feature patterns that capture most of facial features. By using the feature patterns to construct a face detector, the proposed method is robust to races, illumination, and facial expressions. The experimental results show that the proposed method has outstanding performance in the MIT-CMU dataset and comparable performance in the BioID dataset in terms of false positive and detection rate.     

基于Canny算子和形态学的洞室岩体裂隙边缘检测

针对Canny边缘检测算法在伪边缘剔除方面的不足,结合洞室岩体裂隙图像成像特点,提出一种Canny算子与形态学相结合的边缘检测方法。先分别对原始图像进行Canny算子边缘检测和图像分割,得到两幅二值图像,然后参考图像裂隙的几何形态特征,对它们进行形态学运算,使最终得到的二值图像保持了较高的裂隙定位精度,并有效剔除了伪裂隙边缘,同时具有边缘闭合、平滑等优点。     

形态学在道路图像边界检测中的应用

在道路图像边缘检测中,为实时、有效地从获取图像中提取出路面边界,研究了一种结合数学形态学的道路图像边界检测算法。形态学是一种从集合的角度来刻画和分析图像的图像处理和分析理论,其算子的性能主要以几何方式进行刻画,更适合于视觉信息的处理和分析。对采集到的原始道路图像经由图像预处理、道路边缘检测后,应用特殊结构元素对得到的二值图像进行形态学处理。保障有用信息比例的同时,去除了大量冗余和干扰信息,减少了边缘信息总量,减轻了后续运算的压力。最后采用Hough变换对腐蚀后图像进行处理,以实现道路边界的精准定位。和未采用腐蚀运算而直接对初始边缘检测后图像进行Hough变换的效果相比,能精准、有效地提取出道路边界线,并且大大地提高了算法的实时性。     

Robust face detection using local gradient patterns and evidence accumulation

This paper proposes a novel face detection method using local gradient patterns (LGP), in which each bit of the LGP is assigned the value one if the neighboring gradient of a given pixel is greater than the average of eight neighboring gradients, and 0 otherwise. LGP representation is insensitive to global intensity variations like the other representations such as local binary patterns (LBP) and modified census transform (MCT), and to local intensity variations along the edge components. We show that LGP has a higher discriminant power than LBP in both the difference between face histogram and non-face histogram and the detection error based on the face/face distance and face/non-face distance. We also reduce the false positive detection error greatly by accumulating evidences from multi-scale detection results with negligible extra computation time. In experiments using the MIT+CMU and FDDB databases, the proposed LGP-based face detection followed by evidence accumulation method provides a face detection rate that is 5–27% better than those of existing methods, and reduces the number of false positives greatly.     

基于多分类器组合的多角度彩色人脸图像检测

提出了基于神经网络和隐马尔可夫模型组合的彩色人脸图像检测方法 .根据归一化后的彩色图像的色度彩色分量直方图将图像粗分割成若干幅二值图像 ;在亮度图像上 ,以上述二值图像为掩模进行多分辨率的旋转不变性人脸检测 .在人脸检测时 ,本文分两步 :第一步先用神经网络来确定人脸的旋转角度 ,然后对旋正后的图像运用识别人脸奇异值特征的隐马尔可夫模型进行验证 .实验结果表明 ,本文算法是有效的