复杂光照环境下视频人脸序列的自动检测方法

基于视频序列人脸自动检测是人脸跟踪、识别等研究的基础。提出了一种结合图像增强技术、gabor特征变 换和adaboost算法的视频序列人脸检测方法,其主要思想是使用图像增强技术对图像进行光照补偿,减轻不同的光 照条件(如局部的阴影和高亮等)对检测结果的影响。该方法首先通过高频增强滤波强化图像的边缘和细节信息,用 基于直方图的技术来调节图像的亮度,然后应用gabor小波变换进行特征抽取,最后采用adaboost方法训练样本,完 成人脸的检测。实验表明,该方法能够在不同的光照条件下准确检测出人脸,显示出较强的鲁棒性。     

复杂光照下的人脸肤色检测方法

复杂光照对人脸肤色检测具有重要影响。在YCbCr颜色空间建立复杂光照条件下的人脸肤色模型,然后利用该模型检测人脸图像的肤色区域,并对检测结果利用4-连通区域的几何特征消除非人脸区域,最后利用连通元复原误检的人脸肤色区域。实验结果表明,该方法可以实现复杂光照下人脸肤色区域的准确检测。     

复杂光照下的自适应人脸图像增强

提出了一种自适应的快速图像增强算法用于改善复杂光照下的人脸检测。算法对人脸图像的增强分为两步:动态范围压缩和细节增强。算法首先利用对数变换和非线性变换,增强图像阴暗区域的信息,同时对高光区域进行有效地抑制,然后利用反锐化掩模滤波对图像的细节进行增强。将各种增强算法应用于图像的预处理,结合Adaboost人脸检测算法,在Yale B人脸数据库上进行对比实验。实验结果表明,自适应快速图像增强算法能有效提高人脸检测率和降低误检率,具有比直方图均衡算法、单尺度Retinex算法和多尺度Retinex算法更好的性能。     

弱光照环境下人脸表情图像识别方法研究

对弱光照环境下人脸表情图像进行识别,可以更好地对人类的情感进行分类,有利于人类在现实社会中的沟通。当前方法利用提取人脸表情图像的一维特征完成对弱光照环境下人脸表情图像的识别,该方法无法对人脸表情图像进行详细地描述,导致人脸表情图像在识别时经常出现识别精度低、速度慢的问题。为此,提出一种基于BP神经网络的弱光照环境下人脸表情图像识别方法。该方法首先利用自相似性对带有噪声的图像进行图像区域划分,并依据统计学习获得线性空间,通过对空间的投影获得不含噪声的人脸表情图像区域向量,将人脸表情图像进行重组,得到去噪后的图像,然后利用Cabor变换对人脸表情图像特征进行提取,采用AdaBoost对弱分类器以及人脸表情图像样本进行训练,并通过多次弱分类器的迭代,得到最终的人脸表情图像强分类器,完成对弱光照环境下人脸表情图像的识别。实验结果证明,所提方法可以提高人脸表情图像的识别准确率,加快识别速度,为该领域的研究发展提供强有力依据。     

一种人脸图像光照补偿的新方法

光照的变化容易引起人脸识别率急剧下降,针对这一难题,提出一种新的光照补偿的方法.首先通过构造原人脸图的二值图,确定出原图所属的光源方向.在除正面光源外的每个光源方向上构造出通用的平均亮度差值来进行光照补偿.结合去掉三个特征值最大的PCA特征向量的方法进行识别.实验表明,这种方法能够显著提高光照变化条件下的人脸识别率,特别是对于光照条件大范围变化的情况,也可以得到比较高的正确识别率.     

非线性复合邻域人脸光照补偿

变化的光照是提高人脸正确检测率的瓶颈,提出了非线性复合邻域光照补偿方法来解决人脸检测的光照问题。非线性复合邻域光照补偿方法用对数函数做为基函数,设置的平移系数和分界值系数可以同时对过亮和偏光的图像进行补偿,引入了邻域光照补偿公式解决了传统非线性方法不能针对同一灰度值像素在不同局部应该进行不同补偿的问题。实验结果表明,该方法对过暗和过亮的人脸图像都可以进行有效的光照补偿,熵比较优于传统非线性光照补偿、Gamma校正和直方图归一化。     

基于几何模型的单幅人脸图像光照补偿方法

为减少光照对人脸识别的影响,本文提出了一种以补偿角度和（Sum of Compensated Angle）为不变量的光照补偿新方法. 首先,补偿角度和是临界补偿状态下两幅图像的光照角度之和. 对某单光源系统,该不变量仅由光照系统决定且为定值. 其次,根据人类头骨在法兰克福截面的形状特性,我们提出了包含人头骨结构的几何人脸光照模型. 据此模型,补偿角度由不变量和待补偿图像的光照角度计算得出,从而将光照补偿转化为简单加法操作. 最后,在Yale B人脸数据库上的补偿结果表明了算法的有效性. 较Sang-Ⅱ Choi的方法显著地提高了大角度下的补偿效果,且在水平和竖直方向上更加鲁棒.     

基于深度学习的煤矿井下低光照人脸检测方法

煤矿井下光线昏暗、人工光源干扰等造成监控系统采集到的人脸图像对比度低、人脸特征模糊,传统人脸检测算法应用于煤矿井下时会出现误检、漏检。针对上述问题,提出了一种基于深度学习的煤矿井下低光照人脸检测方法。采用基于无监督学习的生成对抗网络（GAN）对煤矿井下低光照图像进行对比度增强,使用自调整注意力引导的U-Net作为生成器,利用双判别器对全局和局部信息进行引导,并使用自特征保留损失函数来指导训练过程和维护图像中人脸的纹理结构,强化人脸特征,避免出现曝光、人脸细节信息丢失等现象,得到较为清晰的人脸图像;利用RetinaFace人脸检测框架对增强后的人脸特征进行检测,其采用特征金字塔结构和单阶段检测模式对人脸图像进行检测,在基本不增加计算量的同时,提高对小尺度人脸检测的能力。在公开低光照人脸数据集DARK FACE和自建煤矿井下人脸数据集上的实验结果表明,该方法提高了图像对比度,清晰地恢复了图像中的人脸特征,在准确率、召回率、平均精度方面均表现较好,有效提高了煤矿井下人脸检测精度。     

基于复合变换的人脸光照补偿方案

分析了非线性变换对图像产生的影响,提出一种复合变换补偿的方法.该方法产生的变换曲线两端起伏剧烈而中间平缓,有效地扩充了中间正常光照区域.选取了过亮、过暗和偏光等不同光照条件下的图像进行实验,结果表明该方法能对光照进行有效的补偿.     

一种适用于人脸检测的自适应光照补偿方法

为了解决复杂光照条件下的人脸检测问题,提出一种人脸光照补偿新方法。该方法先使用高通滤波增强边缘信息,同时利用对数变换和指数变换调节全局亮度,最后利用非线性变化削弱局部高光和阴影的影响,改善图像光照不均衡的情况,最终实现光照补偿。在YaleB人脸库、Orl人脸库以及自建人脸库上分别对光照不均匀人脸图像和均匀光照下的人脸图像进行了实验,证明该方法能有效地进行光照补偿,提高人脸检测率。     

视频序列图像中的人脸检测与跟踪

目标检测与跟踪是计算机视觉领域最普遍和关键的问题之一。基于级联结构的AdaBoost算法和基于色彩的Camshift算法,目前被认为是较有效的检测和跟踪算法,结合AdaBoost、Camshift算法和Kalman滤波器实现,对视频序列图像中多角度人脸的实时检测与跟踪,并针对AdaBoost训练耗时问题提出了改进。     

复杂背景下视频序列中的人脸定位算法

视频序列中的人脸定位是利用视频图像进行人脸识别的关键技术.为提高视频序列中人脸定位的准确性,通过分析彩色视频序列中的人脸特点,提出一种采用背景去除、肤色区域探测、水平亮度投影和垂直梯度运算、特征点拟合等人脸模板特征的方法,对视频序列中的人脸进行定位.实验结果表明,该方法定位的人脸能够满足实际应用,已利用本方法开发了人脸门禁系统.     

实时视频图像中的人脸检测与跟踪

视频图像目标检测与跟踪是远程协作系统中感兴趣的研究课题之一。文中提出了一种协同系统中视频序列图像人脸检测及实时跟踪的方法。该方法根据用户选定的目标(如人脸)的颜色分布特点,用多幅训练样本图像建立人脸肤色模型,然后根据该模型和人脸特征对待检测的彩色图像进行分割与匹配,从而确定候选区域是否人脸。在视频图像跟踪中用此方法可实现人脸的实时检测跟踪,为了提高跟踪速度,提出了改进的基于运动预测的快速跟踪法。该方法充分利用运动连续性规律,能较好地处理多干扰目标同时出现的情形。实验表明所提出的方法执行效率高,检测跟踪正确率高．对有旋转的非正面人脸图像也有较好的适应性。     

基于视频的运动人脸检测与跟踪算法研究

提出了一种自适应调整帧间时间差的方法来检测运动目标,并结合采用YCbCr空间及非线性分段色彩变换的肤色检测模型,对视频图像中的运动目标检测候选肤色区域,采用人脸的特征检测方法检测候选人脸区域.最后,根据在前后几帧中采用融合运动目标与肤色模型的人脸检测算法启动跟踪,获得初始运动信息,后继帧中提出一种新的运动区域预测与肤色边缘拟合椭圆匹配的算法,试验表明该算法实时、有效.     

Knowledge-based Automatic Change Detection and Positioning System for Complex Heterogeneous Environments

We present a novel algorithm to achieve automatic detection and positioning of changes for monitoring systems in complex environments. The aim is to efficiently detect changes of unknown dimensions, shapes and velocity and to position them in a sequence of images. The practicality of the algorithm is simplified by the use of different decision rules in a multistage test for different purposes. These decision rules identify the changes and number of parts, as well as the position and its optimal pick-up points for each individual part. A lighting compensation method is embedded to maintain a constant lighting environment and therefore the error rate can be reduced. Experimental results on a variety of image sequences show that the proposed algorithm is effective and efficient, regardless of the irregularity and number of changes.     

视频运动对象的自动分割

视频运动对象的分割技术在运动视觉检测和新的MPEG-4视频编码标准中十分重要,提出了一种运动对象分割算法,该算法采用序列图像帧间差的高阶统计量(Higher Order Statistics,HOS)假设检验,确定运动对象的位置,自动分离运动区域与背景;根据三帧序列图像中前后帧差图像灰度边缘重合的部分为中间帧运动对象的边缘来有效地解决运动对象前后帧的遮挡问题;采用形态滤波的方法填充分割出的运动对象二值模板中的空洞,消除残余噪声及平滑边缘,分析和实验证明,该算法需要调整的参数少,抗干扰能力强,可以高效率地进行运动对象的自动分割,此外,该算法具有潜在的并行机制,易于实现实时运动图像处理。     

复杂背景下的人像检测

提出了一种改进人像检测的方法，即在静态灰度图像中对差分得到的图像应用投影斜率，来增强对背景的鲁棒性，同时提出了将K-L模型应用于彩色图像定位检测中并结合Agent计算模型来提高搜索的速度的方法，与现有的算法比较有更好的适应性和快捷的速度，对应用研究有一定的指导意义，并在人像自动门禁系统和人像屏幕保护系统中取得了很好的应用效果。     

复杂背景下的人脸检测

提出了一种亲折复杂背景下的人脸检测方法。首先,根据图象的灰度直方图,把图象分割成若干子图象区域,然后分别在这些子图象区域中搜索可能的人脸,进行全局特征－奇异值特征的提取,最后根据特征匹配检验的结果作出决策。     

足球场地标志线的自动提取

介绍一种从足球比赛录像中自动提取禁区线和球门线的方法．作为足球比赛场景三维重建和视频解说系统的一部分，提取的结果可用于摄像机定标和球场的重建．使用数学形态学、Hough变换、最小二乘法等多种方法，可以从复杂的足球比赛录像中自动提取出所有禁区线和球门线的直线参数．实验结果表明，文中方法对类似背景的直线提取非常有效，可满足摄像机定标和球场重建的需要．