基于肤色及AdaBoost算法的自动调焦人脸检测

提出一种结合肤色检测和AdaBoost算法的自动调焦实时人脸检测方法。采用肤色信息定位皮肤区域,针对AdaBoost算法对待检人脸尺寸小于训练样本人脸尺寸时检测率低的缺陷,并采用自动调焦算法调整图像大小后再利用AdaBoost算法进行人脸检测。实验结果表明,结合肤色信息和自动调焦后的AdaBoost算法性能较传统AdaBoost算法有明显提高,同时对小人脸图像也有更好的检测效果。     

基于肤色分割及特征定位的人脸检测算法研究

针对复杂彩色图像提出一种快速有效的人脸检测算法。首先通过一种新的色彩均衡技术消除由光照引起的色彩偏移,然后采用HSI空间与归一化RGB空间相结合的混合肤色模型,提取出原图像中的类肤色区域,最后根据人脸的几何特征定位眼睛、嘴巴和人脸区域。实验结果表明,该算法能较为准确地定位彩色图像中的正面或小角度偏转的人脸,具有较快的检测速度。     

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.     

视频监控中人脸识别定位方法研究

现有的人脸识别定位方法由于其局限先不能适用于视频监控中的人脸定位,针对智能视频监控中的运动目标的检测的特点,结合视频图像的连续性和人脸肤色的特征,提出了一种快速视频监控人脸定位的有效方法。该方法首先通过差分算法提取前景区域,然后通过BP(误差反传)神经网络的肤色分割算法,对运动区域进行检测,最后对人脸候选区域进行验证并定位。实验证明,该方法不仅能够减小检测误差,而且提高系统运行速度,实现复杂环境下的视频监控中的人脸定位。     

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。     

基于特征点定位与肤色分割的胡子检测算法

针对具有一定程度偏转和模糊的人脸图像难以实现胡子检测的问题,提出基于人脸特征点定位与肤色分割的胡子检测算法.该算法的设计思路是首先使用主动形状模型(ASM)算法定位人脸特征点进而获取下巴区域,然后利用提出的自动选择聚类中心(ASCC)的肤色分割算法分离出下巴的非肤色区域,最后在下巴非肤色区域中使用胡子颜色判别法检测得到胡子.在LFW人脸库上的实验表明,该算法能够准确地检测出入脸的胡子,特别地,对有一定程度偏转和模糊的人脸图像,算法依然能获取良好的检测效果.     

基于肤色和Adaboost算法的人脸检测

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。     

人脸自动定位及其系统实现

人脸自动定位技术在智能视频通信、视频监控以及娱乐等领域有着广泛的应用。通过将基于肤色的人脸检测和基于人工神经网络的控制策略相结合,提出一种新的人脸自动定位算法。该算法简单有效,克服传统跟踪算法中需要利用帧间相关信息和需要标定摄像机的缺点,只需通过人脸检测程序给出人脸特征点在计算机图像中的坐标,就可直接得出摄像机水平调整量和垂直调整量,根据调整量控制摄像机运动即可将人脸自动定位在图像中心。最后利用面向对象的方法实现了系统,并且取得了满意的效果。     

一种基于多级梯度能量特征的DCT 压缩域人脸检测算法

压缩域人脸检测在图像/视频信息处理中具有重要意义.本文提出了一种基于多级梯度能量特征的DCT (Discrete Cosine Transform)压缩域人脸检测算法.依据DCT压缩图像色差信号的直流系数进行肤色分割,减小检测范围.在分割为肤色的区域提取多级梯度能量特征,即利用不同大小的检测窗口提取归一化的特征向量,表示不同大小的人脸.特征向量输入到级联分类器中分类,确定是否表示人脸.级联分类器由若干简单分类器和一个神经网络分类器构成.简单分类器利用一些先验知识排除大部分明显不是人脸的特征向量,通过简单分类器的特征由神经网络最终确定是否表示人脸.多级梯度能量特征与DCT域图像缩放相结合实现了对不同大小人脸的快速检测.对多级梯度能量特征的定义,减少了检测算法中压缩域图像缩放的次数,从而大幅度减少了计算复杂度,提高了检测速度.实验结果表明提出的多级梯度能量特征可有效描述DCT域人脸模式,同时也证明了该算法的快速有效性.     

复杂背景下的人脸检测算法研究与实现

人脸检测是指能够在一幅图像中找到其中存在的人脸,并能够确定其位置和大小等信息的过程。人脸是一个信息极丰富的模式集合,其是人类互相判别、认识、记忆的主要标志,人脸检测在人脸图像处理和计算机视觉领域占有极为重要的地位。针对复杂背景下的彩色图像,对目前主流的几种人脸检测算法进行了介绍,在系统设计中提出了一种基于肤色和特征融合的人脸检测算法。该算法是一种层次化、由粗到精的检测方法,通过一步步减小检测区域,从而实现多个人脸的检测与定位。     

基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测

为解决当被检测图像中具有复杂背景或者含有多人脸时,不能够快速准确的进行人脸检测的问题,本文提出一种基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测方法。首先利用肤色分割方法对样本图像实现图像的预处理,排除样本图像的复杂背景和人体非肤色区域,简化后续的人脸检测工作。然后对AdaBoost算法的弱分类器使用双阈值判决方法,以减少弱分类器个数,提升训练速度;改进权值更新规则,防止训练过程中出现过分配现象。最后对基于肤色分割得到的区域图像利用改进后的Adaboost算法进行最后的精确人脸检测。仿真试验表明,两种算法结合后在训练速度上提升,在检测速度和检测率上有明显提高。     

Gray World彩色均衡方法在肤色检测中的应用

由于受外界光照环境的影响,采集来的人脸彩色图像经常会发生彩色偏移或者存在不同程度的高光和阴影,这已成为提高基于肤色的人脸检测率的重要障碍。为此,将Gray World彩色均衡方法融入人脸检测算法,对待检测图像进行彩色偏移消除,在相当程度上解决了光源色彩不同所带来的色彩偏移问题,这为基于肤色的人脸高检测率的获得提供了保障。     

基于肤色分割与Adaboost融合鲁棒人脸检测方法

人脸检测广泛应用到人脸识别、数字视频处理、安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索等领域.比较众多人脸检测算法,文章提出了一种改进的基于Adaboost算法的人脸检测算法.该算法的核心是肤色分割结合基于Adaboost算法的人脸检测.首先,对彩色图像进行肤色分割,通过肤色区域的大小和长宽比等规则去除部分类肤色区域,得到可疑的人脸区域.其次,基于Adaboost算法的灰度特征得到最终的人脸.通过大量彩色图像的实验,证实了该方法的准确性和鲁棒性.     

基于Haar-like和肤色特征的驾驶员脸部检测融合算法

对驾驶员面部疲劳状态进行视觉监测的前提是脸部区域的准确、快速检测。采用改进的基于Haar-like特征的人脸检测算法检测出可能存在的初始人脸区域,然后适当扩大初始人脸区域范围,并在此基础上利用肤色特征和区域连通算法在YCbCr和rgb颜色空间上对人脸区域进行二次定位,最后根据定义的脸部区域重合度和人脸几何特征,实现脸部区域的融合检测。实验结果验证了该算法的准确性和可靠性。     

彩色图像特征空间变换的新算法及其应用

本文提出了一种彩色图像特征空间变换算法.该算法基于高维形象几何与仿生信息学理论,根据人眼特性,利用彩色图像中彩色信息的变化进行特征空间变换,能够提取出不受光源影响的图像特征.在彩色图像人脸检测应用中,与常见的肤色分割方法不同,该算法不需对肤色建模,不对彩色图像进行非线性彩色空间变换,而是直接将彩色原图变换到特征空间,在特征空间中定位平均脸特征数据的最佳匹配点.本文最后将该算法应用于复杂光源彩色图像的人脸检测中,实验结果验证了算法的有效性和鲁棒性,具有明显的应用价值.     

Real-time Face Detection using Skin Color Model

1　Introduction　Facedetectionandrecognitionarestilltoughtasksofpatternrecognition ,in particularinreal timeapplica tions ,e .g .,securitysystems ,humanandmachinein teraction ,smartmediasystems,andsoon .Thediffi cultiesaremainlyduetothevariationsofilluminationconditions,viewpoints,pose ,imagesize ,etc ..Facedetectionisthecrucialstepinfacerecognition .Ifthepresenceofhumanfaceisdetected ,thelocationandsizeofthefaceregionarereturned .Overthelastthreedecades,manyfacedetectionmethodshavebeendevel …     

多人脸跟踪与最佳人脸提取

针对视频人脸识别系统中同一人脸重复识别的问题,文中提出了一种多人脸跟踪与最佳人脸提取的方法。通过ViBe算法提取运动区域,缩小数据处理区域及确定执行人脸检测;利用Haar特征结合AdaBoost算法检测人脸,并根据肤色检测判断是否有误检;利用CamShift算法跟踪人脸;再使用Sobel算子得到清晰的人脸图片。实验表明,该方法下人脸误检率由2.8%降到0.2%,对于100帧视频平均处理时间从原始每帧112 ms降低到了45.6 ms,其处理速度明显提升。