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人脸检测是人脸识别的第一环节,也是非常关键的环节。试验中主要针对静态彩色图像进行人脸检测,研究肤色在人脸检测中的应用。不同图像背景、人脸的可变性和光照条件变化都增加了人脸检测的难度。因此,从一幅图像中检测人脸是一项具有挑战性的任务。采用Adaboost的人脸检测,并提出肤色与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YCbCr空间的转换,然后进行肤色分割,排除背景干扰,最后用Adaboost算法对可能区域进行检测,得到人脸位置。实验表明,该方法误检率低,鲁棒性好,对人脸检测有较强的实用性。 相似文献
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彩色空间的肤色分割及其在人脸检测中的应用 总被引:4,自引:1,他引:3
介绍了视频传输中广泛应用的RGB空间、YIQ空间、YCbCr空间和HSV空间,并对各彩色空间中的皮肤和非皮肤聚类效果进行对比分析,结合形态学运算和SVM算法对分割后的二值图像进行人脸检测,实验结果表明,该方法具有较快的检测速度和较好的检测效果. 相似文献
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利用一种基于肤色的2D Gaussian模型和一定的先验知识实现了人脸快速检测。首先对一幅图像进行去噪、光线补偿等预处理,然后根据颜色空间特性建立适宜的肤色模型,检测出大致的肤色轮廓,对面部特征根据先验知识实现定位,从而剔除非脸部区域,最后对该算法进行实验验证。实验表明,该算法可以实现人脸的快速检测,降低了误报率,具有一定的优越性。 相似文献
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针对人脸检测问题中快速性与准确性难以同时满足的情况,提出了一种将肤色和脸部特征相结合的方法来检测人脸.由于通过基于肤色的算法能快速定位出人脸大致位置,因而检测速度能达到实时的要求;同时利用脸部特征进一步细检,可保证检测的精确性. 相似文献
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基于肤色模型和改进Adaboost算法的人脸检测 总被引:1,自引:1,他引:1
为提高人脸检测的精度,提出一种基于YCbCr肤色模型和Adaboost算法的人脸检测方法。利用YCbCr颜色空间的肤色阈值模型确定待检测区域。再利用Adaboost算法准确定位出人脸位置,并对Adaboost算法的训练过程提出一种新的权值更新方法,防止权值过分增大,避免了Adaboost算法训练过程中出现的“退化”现象。 相似文献
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Paul Viola和Michael Jones曾提出的基于积分图象和Adaboost算法构建层叠式(cascade)人脸检测器,是人脸检测算法上的里程碑事件。先利用积分图象在常数时间内快速计算矩形特征,再用Adaboost算法训练这些矩形特征组成强分类器,从而使分类器的速度大大提高。此外,构造层叠分类器,首先简单的强分类器排除大多数非人脸窗口,减轻复杂分类器的负担,进而提高速度。 相似文献
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针对复杂环境下基于肤色模型的人脸检测误检率较高以及Adaboost算法对高分辨率图像时间效率低,提出了一种新的结合肤色模型和皮肤纹理特征以及Adaboost级联分类器的人脸检测方法,并改进了基于纹理刷色阶偏差法的皮肤纹理特征提取方法。该算法充分融合了肤色模型简单快捷、皮肤纹理突出的特性以及Adaboost级联分类器检测率高等优点。实验表明,该方法检测率高且有较好的鲁棒性。 相似文献
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人脸检测是人脸识别技术的基础,首先提出人脸检测系统的构成,分析Adaboost算法对图像进行人脸检测的基本原理。根据Adaboost算法形成了简单的矩形特征作为人脸特征,即Haar-like特征,然后由多个Haar-like特征相当于一个弱分类器,由多个弱分类器级联成为一个强的分类器,并将级联分类器用于动态人脸检测中,从截取的每一帧图像中进行检测。经过实验验证,采用这种方法和步骤进行人脸检测达到了比较好的精度和速度,N-I~T来的人脸识别提供了前提条件。 相似文献
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AdaBoost人脸检测算法是该领域中比较成功的算法之一。当被检测图片中人脸大小缩放至与分类器尺寸左右时,才能够正确地判定人脸,而其他缩放下的检测造成了冗余。验证了人脸检测速度的影响因素,针对分辨率为640×480的图片,建立了人脸尺寸高斯模型以及单幅人脸权重模型,提出了依据这两个模型的人脸检测的缩放方式。实验显示基于该方法,在稍有降低识别率的情况下,大幅提高了检测速度。 相似文献
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For face detection under complex background and illumination, a detection method that combines the skin color segmentation and cost-sensitive Adaboost algorithm is proposed in this paper. First, by using the characteristic of human skin color clustering in the color space, the skin color area in YCbCr color space is extracted and a large number of irrelevant backgrounds are excluded; then for remedying the deficiencies of Adaboost algorithm, the cost-sensitive function is introduced into the Adaboost algorithm; finally the skin color segmentation and cost-sensitive Adaboost algorithm are combined for the face detection. Experimental results show that the proposed detection method has a higher detection rate and detection speed, which can more adapt to the actual field environment. 相似文献