一种基于肤色和脸部特征的人脸检测方法

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.     

一种基于LVQ神经网络模型的人脸检测方法

人脸检测是人脸识别的首要环节.为快速准确地从复杂背景中定位出人脸区域,本文提出一种基于LVQ神经网络的人脸检测算法.通过分析肤色特征,将图像分别转换到YCbCr空间和HSI空间,提取Cb、Cr、H、S颜色分量用来描述人脸图像特征.构建结构为4202的LVQ神经网络模型,选取100幅图像作为LVQ神经网络的训练样本,20...     

基于肤色模型的人脸检测算法研究

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。     

利用肤色信息和几何特征的人脸检测算法研究

针对光照条件对人脸检测的影响,文章提出一种基于肤色信息和几何特征的面部检测算法。首先对图像做光照补偿,然后在肤色类聚良好的YCb Cr空间建立肤色模型。最后依据皮肤颜色信息和人脸几何特点检测出面部区域。     

人脸检测综述

人脸检测研究在近二十年的时间内取得了长足的进步,并且作为安控、人机界面、人类情感研究系统的重要组成部分得到了广泛的应用。该文首先对人脸检测所面临的问题进行了探讨,并将人脸检测方法分为:基于几何特征的方法、基于肤色模型的方法、基于统计理论的方法三个方面进行了阐述。分析了相关的理论及算法,对各个方法的优缺点进行了比较。最后,对人脸检测今后的研究方向进行了讨论。     

基于综合肤色检测和二值形态学的人脸定位研究

针对人脸定位检测中存在的速度慢、精度低及噪声干扰问题,提出了一种基于综合肤色检测和二值形态学的人脸定位检测算法.该算法将YCrCb(明亮度-色调-饱和度)模型与HSV(色相-饱和度-色调)模型用于人脸综合肤色检测,在YCrCb与HSV空间中根据待检测图像每点的颜色值进行人体区域或背景区域的判断;然后,将检测图像转换为二值图像,对图像进行形态学处理;最后,选用人脸几何特征对筛选后连通区域进行判别,实现人脸的准确定位和检测.实验结果表明,该算法对于简单、中等、复杂三种情况下人脸图像的检测正确率分别达到了99%、92%和85%.另外,由于二值形态学消噪算法的使用不仅提高了人脸检测的准确率,而且加快了检测速度.     

基于图像的人数统计方法综述

人数统计一直是计算机视觉系统研究的一个重要内容,近年来广泛用于多种场合,利用图像信息对教室中的人数进行统计已经成为主流。文章首先通过对近年来的相关文献进行整理和归纳,总结出适用于教室环境中的人数统计方法,并将适用于教室环境中的人数检测算法分成3类进行讨论:基于人头检测的方法、基于肤色检测的方法、基于人脸检测的方法;其次,对典型的算法针对教室人数进行了仿真重现;最后对各种算法进行了分析和总结。     

基于图像的人数统计方法综述

人数统计一直是计算机视觉系统研究的一个重要内容,近年来广泛用于多种场合,利用图像信息对教室中的人数进行统计已经成为主流。文章首先通过对近年来的相关文献进行整理和归纳,总结出适用于教室环境中的人数统计方法,并将适用于教室环境中的人数检测算法分成3类进行讨论:基于人头检测的方法、基于肤色检测的方法、基于人脸检测的方法;其次,对典型的算法针对教室人数进行了仿真重现;最后对各种算法进行了分析和总结。     

融合多特征的人脸检测方法

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。     

基于彩色和局部特征信息的人脸检测

人脸检测的研究近年来日益受到了广泛的重视,基于计算机的自动人脸识别系统仍面临着种种困难,特别是针对复杂背景中的人脸检测问题.在充分分析人脸图像的特征的基础上,提出将多项图像分析技术结合应用来构造多层次的检测方法,实现人脸图像自动.实验结果表明,该方法能够达到84%以上的准确率,其中直接从包含人脸像的图像值检测出人脸的效率高达76%,对具有较高的实用性和应用价值.     

基于肤色的实时人脸检测算法研究

研究了一种基于肤色的人脸检测算法的设计与实现过程。在YIQ颜色空间中,进行了有效的肤色提取,把提取到的肤色与背景图像信息转为二值图像进行形态学降噪处理,再采用质心定位法进行准确的眼睛定位,最后对检测到的人脸图像进行缩放、旋转、移位校正,以提高输出人脸图像的质量。实验结果表明,本文所提的算法具有很高的准确率与检测速度,能够适用于实时人脸检测系统。     

基于视频的人脸检测综述

在实时系统中视频人脸的检测与跟踪技术已成为人脸识别领域最活跃的研究方向之一,介绍了人脸检测的应用,对提高检测和跟踪的鲁棒性和精确性问题的理论研究算法进行了总结。分别讨论并评价了人脸检测的几种基本方法,介绍了近年来研究者们研究的新方法并对人脸检测研究中存在的问题和今后的发展进行了讨论。     

基于特征提取与认证的彩色图像人脸检测

在深入的对频谱脸法和Fisherface方法进行研究后,综合这两种方法的优点,提出了一种基于频谱脸和Fisher-face的人脸识别新方法。频谱脸方法主要是采用二维小波变换和傅立叶变换。因为人脸图像的低频部分对人脸的表情变化是不敏感的,所以对人脸图像使用二维小波变换,提取人脸图像的低频部分。对人脸图像的低频部分使用傅立叶变换,从而获得原人像的一个低维空间的表达。但是频谱脸特征维数仍然较高,所以在频谱脸法的基础上继续提取人脸频谱图像的Fisherface特征,降低特征的维数,提高识别效率。利用人脸面部构造产生的灰度特性提取眼睛,利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴,进而根据眼睛和嘴巴构成三角形模板的特性,精确定位人脸在图像中的位置。实验结果表明,这种结合肤色和面部特征的算法,能够对人脸进行较快速、准确的定位,而且结果比较稳定可靠。     

一种肤色定位的人脸检测算法

进行人脸识别前,首先要精确定位出一幅图像中人脸的位置,为了快速定位人脸位置,本文提出一种肤色定位的人脸检测算法。首先将实际获取的彩色图像转换为YCbCr和HSI空间图像,并将Cb和Cr图像中的数值进行四舍五入处理,结合Cb、Cr、H和S的阈值去除大部分背景,再统计当前图像中的彩色部分的Cb和Cr值,分别取最多2个数值来共同确定肤色位置,最后由当前位置的亮度信息图像排除手等纯肤色部分,准确定位人脸。本文算法能提高正检率并降低误检率,有利于人脸检测。     

基于多特征匹配的视频图像火灾火焰检测方法研究

相对传统的视频图像火灾检测方法,提出一种基于多特征匹配的视频图像火灾火焰检测方法.首先,算法采用改进的混合高斯分块模型对监控画面中的动态区域划分;再利用颜色概率统计模型提取动态区域的颜色特征,并分割出疑似火灾区域;最后,通过统计疑似火灾区域圆形度特征并判断火灾火焰是否存在.实验表明：算法对火灾火焰的检测识别准确率较高,并具有较好的实时性和抗干扰性.     

一种稳健的人脸检测算法

人脸检测是人脸识别系统的重要组成部分,对于安全级别较高或特殊场合的门禁系统而言,高准确率的人脸识别技术尤为重要。为提高门禁系统的安全性,采用了多种特征相结合的人脸识别算法,融合了背景分离、肤色检测、人脸五官特征检测、运动物体轮廓分析、人体运动跟踪等多种技术进行人脸检测测试,有效地解决了单一特征的人脸检测方法对人脸进行漏检和误检的问题。实验结果表明,该算法在复杂背景和光照条件不足以及有遮蔽物的情况下,均能快速准确地检测出人脸,误检率低。     

一种动态视频流实时多人脸检测算法

针对传统的AdaBoost人脸检测算法对侧面及多姿态人脸检测误检率较高且检测速度较慢等问题,提出了一种动态视频流实时多人脸检测算法。仿真实验表明,通过使用该算法对静态图像以及动态视频流中的多个人脸实时检测,其结果比传统算法具有更低的误检率和更快检测速度。     

基于无线数据传输的远程人脸追踪

在此提出了一个有效的无线远程人脸追踪系统实现方案,将人脸检测技术、人脸识别技术和窄带通信技术有效结合,采用AdaBoost追踪算法获取图像中可分辨的人脸,把各个点摄像终端的数据进行压缩后采用GPRS/CDMA无线传输发送至处理中心,采用Gabors特征提取算法和SVM分类算法对人脸数据库进行筛选,对实时传输的人脸进行识别,从而达到辅助寻找和追踪特定人的目的。该方案通过实验证明是可行的。     

基于肤色和几何特征的人脸检测

提出了一种在复杂背景图像中自动检测彩色人脸的方法,这种方法将肤色信息与人脸几何信息相结合,先在YCbCr颜色空间中求出图像中每个像素点肤色的所属隶属度,然后利用人脸的几何信息通过椭圆提炼和拟合人脸。实验结果证明这种方法能够在复杂背景中有效地检测出人脸。     

一种基于改进的AdaBoost、肤色和2DPCA的人脸检测方法

为了提高复杂背景下多人脸检测率以及人脸检测速度,提出了一种基于改进AdaBoost、肤色检测和二维主成分分析法（Two-dimensional Principal Component Analysis,2DPCA）的人脸检测方法.该方法首先利用金字塔结构快速检测人脸,得到人脸检测区域,然后利用肤色检测对待判人脸区域进行过滤,过滤误检的非人脸区域,最后根据人脸的几何位置进行人脸关键部位的2DPCA检测.仿真结果表明,该方法实现了复杂背景下多人脸图像快速检测和精确定位,有效降低了误检率,使检测结果更加精确.