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针对彩色图像提出了一种融合肤色与Haar特征的人脸检测方法.分别利用基于肤色模型和基于Haar特征的方法检测低像素图像和多人图像,在此基础上再次用基于肤色模型的方法进行后验证处理降低误检率.在Caltech Faces 1999 Database人脸库和自建人脸库上分别进行实验,结果表明,所提方法具有更优的检测效果. 相似文献
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胡萍萍 《电脑编程技巧与维护》2011,1(16):81-82,84
支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习算法。依据SVM良好识别和泛化能力,实现了一种基于支持向量机的图像人脸识别方法。利用Opencv提取样本类的低层特征,训练具有径向基核函数的SVM分类器,在VS2008和Qt平台下实现识别软件开发。运行结果表明,软件具有良好的图像人脸检测能力。 相似文献
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一种基于颜色和几何特征的人脸检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
该文提出了一种有效的人脸定位方法。通过局部自适应门限提取图像边缘,用几何规则和颜色特征筛选出候选眼睛块,使用遗传算法将这些眼睛块配对验证,适应度函数采用一个新颖的眼睛及脸颊区域的灰度投影及肤色信息定义。该方法可以实现多尺度、多角度的正面人脸检测,实验结果令人满意。 相似文献
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本文提出了一种视频序列中人脸检测的算法.算法首先使用边缘检测和轮廓提取的方法滤去了大量的非人脸窗口然后使用基于Haar特征的检测方法对过滤处理结果进行再次检测.实验结果表明该系统能够实时地时于人脸进行检测,可以被应用在视频监控方面. 相似文献
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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. 相似文献
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在逃犯追缉领域,基于人脸识别的逃犯鉴别技术受到高度重视。但是,各种恶劣的光照条件严重影响了对目标人脸的辨识。因此,如何排除光照干扰成为一个迫切需要解决的问题。本文提出一种新的重光照算法,利用自商图像算法求出人脸纹理特征,再利用辅助光照集合来归一化人脸光照分量,最后合成新的人脸图像用于人脸识别。在AR、CMU_PIE、CSA_Lighting库上进行人脸识别测试,结果表明改进的新算法有效地减轻了光照影响,提高了人脸正确识别率。在实际的追逃图片处理中也明显改善了追逃效率。 相似文献
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王有刚 《数字社区&智能家居》2014,(6):3881-3883
该文试探一种加权融合流形学习的方法进行人脸识别,该算法通过Haar小波和局部线性嵌入(LLE)加权融合的方式来进行人脸识别。首先通过Haar小波变换对人脸图像进行一级分解,得到四个子图;然后利用LLE算法对四个子图降维处理,并加权融合;最后利用支持向量机(SVM)进行分类判决。通过在ORL库中进行实验,结果表明,该文提出的Haar+LLE识别效率比单独使用主成分分析(PCA)和LLE更高效。 相似文献
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针对Adaboost算法在实时视频流中的应用,本文基于Adaboost算法的人脸检测原理,即通过提取图像中的haar特征,在训练过程中选出最优特征,转换成弱分类器,优化组合于人脸检测。最终,利用opencv的开发包,通过VC++软件编程实现基于Adaboost算法实时视频流中的人脸检测。 相似文献
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人脸识别在考勤中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
人脸是最重要的视觉图像之一,在计算机视觉、模式识别等多个领域具有重要的研究意义.人脸识别现在应用广泛,比如2008年北京奥运会的售票系统就采用了人脸识别的技术.现在的考勤系统多为打卡机,并且代打卡现象严重.而人脸识别应用到考勤系统,保存考劫时人脸截图,并给出识别的结果,加强了考勤数据的准确性、完整性,并为日后考勤记录提... 相似文献
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该文在迭代阀值算法的基础上,引入Harris角点算法、质心算法,更快速、有效地从采集的标准图像中进行脸部特征点提取。并通过孤立点组合算法形成有效的特征参数。进一步使用欧氏距离衡量法与原有库的标准图像进行比对,找出最近相似人脸,实现对人脸的识别。 相似文献
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针对Adaboost算法在实时视频流中的应用,本文基于Adaboost算法的人脸检测原理,即通过提取图像中的haar特征,在训练过程中选出最优特征,转换成弱分类器,优化组合于人脸检测.最终,利用opencv的开发包,通过VC++软件编程实现基于Adaboost算法实时视频流中的人脸检测. 相似文献
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该文在迭代阀值算法的基础上,引入Harris角点算法、质心算法,更快速、有效地从采集的标准图像中进行脸部特征点提取。并通过孤立点组合算法形成有效的特征参数。进一步使用欧氏距离衡量法与原有库的标准图像进行比对,找出最近相似人脸,实现对人脸的识别。 相似文献
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