基于人脸检测的网络图像内容过滤技术研究

为了有效防止不良图像的传播,文章提出了一种不良图片内容过滤方法。该方法通过建立一种 RGB、YUV 和 YIQ 空间上的混合肤色模型,实现裸露区域的检测。为有效降低正常图像的误判率,需对整个图像进行人脸检测。通过实验分析,该方法取得了较为理想的实验结果。     

一种基于SVM的网络不良图像过滤方法

针对网络不良图像过滤的需求,提出一种基于SVM的不良图片快速过滤方法。该方法利用混合肤色模型实现裸露肤色区域的检测,提取人脸位置、形状和图像背景等特征,组成特征向量。用SVM分类器训练得到检测模型,利用这个模型进行判决,有效提高了不良图片的平均识别率。选取实际网络应用中的正常图像与不良图像,其中不良图像的识别率为83.9%,正常图像的识别率为93.4%,误检率为6.6%,平均识别率达到86.6%,实验显示该方法满足实际应用的需求。     

基于YCgCr颜色空间的不良图像肤色检测

针对目前互联网图像内容过滤系统识别率低的情况,提出了一种基于YCgCr空间的不良图像肤色检测方法。首先检测图像中可能存在的人脸区域,利用人脸肤色像素来检测获得人体肤色,其次对不含人脸图像,则利用离线构建的肤色模型来实现肤色检测。实验结果证明,在不同光照以及复杂背景下,该算法能够较好地提高不良图像的肤色检测率和背景检测率。     

基于YCbCr肤色模型改进算法及区域特征的人脸检测研究

针对当前人脸检测的研究现状与难题,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型进行肤色区域提取,根据肤色在YCb’Cr’空间的分布,对于亮度小于80的非肤色像素点会误判为肤色点,则缩小椭圆聚类;对于亮度大于230的肤色像素点会误判为非肤色点,则扩大椭圆聚类,有效避免了在高亮度区域和亮度较低的区域中的肤色点误判问题。接着利用人脸的几何特征,对二值化图中的目标区域进行比例、大小结构的分析,排除不可能的人脸区域,并基于肤色和位置进行区域优化,将处理后的结果作为候选人脸区域输出。     

基于内容的特定图像过滤方法

针对互联网中色情图像传播愈来愈严重的现象,在充分分析色情图像的特征的基础上,提出基于计算机视觉与模式识别的图像过滤方法,该方法将人体肤色模型、面部模型以及图像轮廓、面积等多项图像特征识别技术相结合,实现网络色情图像识别过滤。该过滤方法,能够有效地过滤掉网络色情图像,实验结果表明,该方法能够达到80％以上的准确率,具有较高的实用性和应用价值。     

信息视频图像人脸检测算法研究

本文首先采用运动信息检测算法,根据帧图像中是否包含运动信息判断图像中是否包含人脸区域,决定是否对该帧进行肤色分割,然后依据非线性的YCbCr肤色模型对需要检测的帧进行分割,进一步确定人脸区域的大致位置,并进行了仿真实验,实验结果表明该算法能够对视频图像序列中的人脸进行检测,具有良好的性能和一定的研究参考价值。     

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。     

基于多特征的图像检索算法

基于内容的图像检索是数字图像处理的一个重要研究方向,有效地提取图像内容特征是其中的一个关键问题.提出利用最大相关最小距离将图像的纹理特征,高斯密度特征与人脸检测相结合的算法进行图像检索.在建立10000幅图像库的基础上验证了算法的可行性,实验结果表明算法能够准确、高效地检索出目标图像;相对于单一特征的检索,算法有效地提高了图像检索的精度和速度.     

计算旋转Harr型特征的积分图像算法改进

通过改进计算旋转Harr型特征的积分图像算法,降低了其计算复杂度,实现了遍历原图像一次即可获得图像直立矩形窗口和45旋转矩形窗口的积分图像,实验证明算法的改进是有效的。     

计算旋转Harr型特征的积分图像算法改进

通过改进计算旋转Harr型特征的积分图像算法,降低了其计算复杂度,实现了遍历原图像一次即可获得图像直立矩形窗口和45°旋转矩形窗口的积分图像,实验证明算法的改进是有效的.     

基于人脸特征和AdaBoost算法的多姿态人脸检测

基于人脸特征和AdaBoost算法,提出一种改进的多姿态人脸检测算法。首先利用肤色特征快速排除绝大部分背景区域,然后在肤色区域中搜索眼睛和嘴巴区域,根据眼睛和嘴巴区域的几何特征所确定的人脸方向分割出大致正向的人脸候选区域,最后利用AdaBoost算法对候选区域进行分类。实验表明,算法能实现多姿态人脸的快速检测,而且对脸部表情和遮挡有较强的鲁棒性。     

基于肤色和AdaBoost算法的彩色人脸图像检测

针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题,将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先利用肤色和形态学操作分割肤色区域,再根据人脸区域的统计特性筛选出人脸候选区域,然后用AdaBoost级联分类器对候选区域扫描,以精确定位人脸.实验表明,该方法同时具有肤色检测正确率高与AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.     

一种PCNN的彩色图像脉冲噪声滤波方法

通过脉冲噪声特性总结以及对脉冲耦合神经网络（PCNN）工作机理的分析,建立了一个在RGB色彩空间上的一种基于脉冲耦合神经网络的彩色图像去噪算法及模型。首先利用PCNN的同步脉冲发放特性定位脉冲噪声点的位置;然后利用中值滤波对其进行去噪处理,并将结果与中值滤波等其他滤波方法进行了比较。实验结果表明该方法不但能够有效去除图像中的噪声,而且能够更好地保护图像细节,较传统彩色图像去噪方法有较明显的优越性。     

基于邻域Mean-Shift的彩色图像滤波算法

在空间域与色彩域中分别给定移动窗口半径的适当值,把空间位置处于当前数据点的圆邻域内的色彩数据作为算法的样本数据,利用窗口半径固定且独立于空间位置的核函数对色彩数据进行均值偏移(Mean-Shift)聚类,用聚类中心更新当前位置的图像数据,克服了空间域与色彩域结合的Mean-Shift图像滤波模型窗口半径难于恰当选取以适...     

彩色图像迭代滤波算法

对于被脉冲噪声污染的彩色图像,基于噪声检测,提出了一系列迭代滤波算法。运用脉冲噪声检测器,估计出图像中的噪声像素,应用一系列后续滤波算法,只对检测出来的噪声像素进行滤波,而对非噪声像素（即信号像素）保持其值不变。传统的矢量滤波算法（矢量中值滤波、基本矢量方向滤波和方向距离滤波）加以改进后可作为后续的滤波算法。实验结果表明,这些新的滤波算法与传统滤波算法相比,在有效消除噪声的同时,更能够保留图像中的边缘和细节特征。     

基于FPGA的人脸检测系统设计

选取一种由粗及精的方法,综合采用基于彩色图像的肤色检测方法和基于几何特征的灰度检测方法,在传统肤色检测算法的基础上,加入图像预处理、色彩平衡、二值化、形态学滤波、中值滤波、边缘检测等技术进行人脸检测.搭建了由CMOS摄像头到FPGA核心图像处理单元,再到LCM显示这样一个完整的人脸图像处理及检测系统.     

基于遗传算法的形态学医学图像滤波

滤波是医学图像处理的重要前期基础。针对形态学滤波的局限性,提出一种基于遗传算法的形态学滤波方法,该方法通过构造适当的适应度函数和对噪声样本图像的学习,利用遗传算法对结构元素的大小和形状以及中值滤波窗口进行自适应调整,找出最优的中值滤波窗和结构元素组合,从而获得最优的滤波效果。实验结果表明使用这一方法滤波后的医学图像信噪比得到了明显提高。     

一种基于轮廓图像的人脸检测方法

提出了一种基于轮廓图像的人脸检测方法。针对人脸的生理结构特征,对人脸的灰度图像进行水平和垂直方向的轮廓分割;在此基础上对轮廓图像进行分块,抽取水平和垂直方向的轮廓特征;将抽取的特征用支持向量机（support vector machine,SVM）进行分类,将分类结果用于人脸检测。实验表明：轮廓特征能较好的反映人的脸部特征,用支持向量机对轮廓特征进行分类的方法来检测人脸是有效的。     

基于局部不变特征的图像匹配算法

针对计算机视觉领域中的图像匹配问题,提出一种新的基于局部不变特征的匹配算法。使用高斯差分检测特征点,将特征点领域内Haar小波响应投影到四个方向轴上,进而生成一个用来描述特征点的64维向量,采用最近邻距离比进行特征匹配。实验结果表明,该算法不仅快速、稳定,而且匹配准确率比PCA-SIFT、SURF、MSOP高。     

基于特征提取的SAR图像滤波算法

针对SAR图像所包含的地物目标比较复杂的特点,提出一种新的SAR图像滤波算法.该算法利用Contourlet变换能保持边界.结合特征提取可以获得区域目标点特征的特点,利用自适应阈值的方法对SAR图像进行滤波.与传统Lee滤波和保持边缘特征滤波算法进行比较,实验表明新的算法不仅提高了图像的质量.其量化指标也得到了提高.作为该算法的应用.利用变换域内低频图像和子带图像的融合规则对L和C两个波段的SAR图像进行去噪融合,可以看出该算法的去噪效果.