基于肤色的人脸检测研究

对于有背景的彩色图像,肤色是人体表面最显著的特征之一,所以肤色特征是人脸检测中一个重要的特征[1～2]。肤色特征主要由肤色模型描述,检测方法可以分为颜色选择,肤色区域分割和人脸检测三个步骤。文章提出的肤色模型可以较好的适应光照变化,采用肤色分割的方法,可以快速检测不同大小,不同平面以及一定侧面旋转角度的人脸。对简单背景下的人脸检测的检测率达到95.65%,复杂背景下的人脸检测的检测率达到85.22%。     

人脸检测系统研究及实现

人脸检测识别因其广阔的应用前景而成为当前模式识别与人工智能领域的研究热点之一。文章对带有人脸信息的24住真彩色BMP文件,通过基于肤色信息的彩色图像分割方法,利用预定的肤色建模知识进行人脸区域检测及区域标定。在此基础上,利用给定的眼、嘴先验信息进行眼、嘴的匹配捡测,并最终实现双眼中心以及嘴的标定,从而实现人脸及其特征信息的检测。     

基于彩色人脸模板的人脸检测算法

针对目前基于色彩的人脸检测只能用于人脸区域的粗检这一不足,提出一种利用人脸的五官位置及色彩信息建立彩色人脸模板的算法。采用光照补偿对图像进行预处理,利用YCbCr空间中的肤色模型进行粗检,确定出人脸候选区域,利用建构好的模板进行搜索比对定位出人脸。实验结果表明该方法对不同光照环境和复杂背景的图片均有较好的适应性,检测精度也得到了提高。     

基于YCbCr空间的高斯肤色模型的人脸检测

主要研究人脸检测算法,分析了现有人脸检测算法的特点和不足之处。采用基于YCbCr空间的高斯肤色模型,利用颜色信息把彩色图像分割成皮肤区、头发区和背景区。对皮肤区进行去噪处理,实现脸部区域的具体定位,然后对人脸上的眼睛、嘴巴和鼻子定位。给出了人脸检测的模块设计和算法流程。     

彩色图像中人脸检测的研究

提出了一种基于色彩信息的由粗到细的人脸检测方法。首先应用肤色模型快速得到人脸候选区域;然后采用基于自适应的阈值选择策略对图像进行肤色分割,弥补了以往固定阈值的漏检和误检的缺陷;接着使用了一种基于先验知识的混合人脸验证方法,从而有效地检测出人脸。实验证明该方法可以有效地应用于多人脸、不同尺度和复杂背景的情况,具有良好的检测效果。     

基于肤色模型、神经网络和人脸结构模型的平面旋转人脸检测

人脸检测是智能人机接口的关键技术之一,它在人脸识别、表情识别、人脸合成和人脸编码等领域具有重要的应用价值.该文针对复杂背景下的彩色图像,提出了一种基于肤色模型、人脸平面旋转角度检测和正面人脸结构特征的人脸检测算法.该方法首先建立了一个人脸肤色分布模型;其次采用神经网络计算和瞳孔定位操作,实现了由粗到精的人脸平面旋转角检测;最后提出了一种基于结构的正面人脸检测策略.实验结果表明,所提出的算法能够适应不同的光照环境,可以检测不同大小、不同平面旋转角的人脸.     

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。     

基于彩色分割的人脸检测算法的研究

针对复杂彩色背景下的人脸检测问题,主要研究基于色彩信息的人脸检测算法,通过对RGB,HSV,YChCr空间色彩模型分别做实验对比,选取在YCbCr空间进行人脸建模;提出了一种快速非线性阈值估计方法,减小了色度值对亮度值的依赖;并设计出基于YCbCr模型的人脸跟踪系统,该系统根据检测出的人脸大小和位置,将其作为控制信息调整云台的转动方向和相机焦距,从而实现目标的自适应跟踪,并能给出大小基本一致的目标;在PC机上的实验结果表明,该算法的准确率及实时性都能达到预期要求。     

一种基于AdaBoost的人脸检测算法

针对常规基于肤色检测的AdaBoost算法的不足, 提出了一种改进的AdaBoost人脸检测算法,算法包括人体肤色模型、人脸运动检测模型、改进的背景提取方法、针对人脸区域的光照增强方法。算法综合利用了人体肤色信息和人脸运动信息,能有效缩小搜索范围。实验结果表明,该方法与常规基于肤色检测的AdaBoost方法相比,在保证检测性能的基础上,有效提高了检测速度。     

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。     

基于Windows Native API序列的系统行为入侵检测

针对Windows系统入侵检测的不足,研究并借鉴Linux下基于系统调用序列进行入侵检测的方法,提出一种采用BP神经网络算法对Windows Native API序列学习和分类的内核级主机入侵检测方案。通过实验,验证了采用Windows Native API序列进行系统入侵的可行性。Native API是Windows系统内核模式下的API,可以类比于Linux下的系统调用。通过训练神经网络学习Native API序列,建立一个对正常和异常Native API序列进行分类的BP神经网络。在入侵检测时,利用训练后的神经网络对不断出现的Windows Native API 序列进行分类,判断系统是否出现异常入侵。     

基于光线补偿的人脸检测算法改进

人脸识别中,人脸检测是关键的第一步。本文提出了一种将光线补偿和肤色模型相结合的人脸检测算法。实验结果表明,该算法有助于提高检测率。     

视频中基于肤色模型的人脸检测

采用图像差分法先检测出运动区域,消除了背景对人脸检测的影响,缩小了搜索的范围。利用肤色在YCrCb空间的聚类特性来检测人脸,同时为了去除亮度对肤色的影响,增强检测的可靠性,采用了亮度补偿。最后选取眼部特征作为条件确定人脸区域。实验表明,算法能准确地检测出人脸,并具有一定的实时性。     

基于肤色模型、神经网络和人脸结构模型和平面旋转人脸检测

人脸检测是智能人机接口的关键技术之一,它在人脸识别、表情识别、人脸合成和人脸编码等领域具有重要的应用价值,该文针对复杂背景下的彩色图像,提出了一种基于肤色模型,人脸平面旋转角度检测和正面人脸结构特征的人脸检测算法,该方法首先建立了一个人脸肤色分布模型,其次采用神经网络计算和瞳孔定位操作,实现了由粗到精的人脸平面旋转角检测,最后提出了一种基于结构的正面人脸检测策略,实验结果表明,所提出的算法能够适应不同的光照环境,可以检测不同大小,不同平面旋转角的人脸。     

肤色与梯度互补的人脸检测研究

用YcbCr色彩空间中的Cr、Cb通道和HSV色彩空间中的H通道相结合,确定一种混合的肤色模型,即三维直方图模型。肤色在三维直方图中的聚类进行投影,结果为一个椭球,从而检测出可能的人脸区域。根据人脸的边缘形状,建立梯度模型定位人脸位置。利用两种模型的互补性,对算法进行线性组合,确定一个匹配度函数f(k)来衡量是否检测到目标人脸。实验结果表明该方法能够很好地排除人体其他部分裸露的肤色和背景中类肤色的干扰。其运算简单,检测速度快,对于侧面人脸和部分遮挡也有很好的效果。     

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.     

基于TMS320C6711 DSP的实时人脸检测系统

介绍了一种基于TMS320C6711 DSP芯片开发的实时人脸检测系统,阐述了系统的硬件结构和软件开发流程。实验结果表明,该系统稳定、高效、检测结果准确。     

肤色信息在人脸检测中的应用

基于肤色信息的人脸检测方法能快速获得所有可能的候选人脸,把经过光线补偿处理后的彩色图像从RGB转换到YCbCr色彩空间,根据实验获得的最佳阈值进行肤色分割,快速获得所有可能的候选人脸。对候选人脸作形态学处理及人脸区域标定,最终确定人脸区域。实验结果表明,基于肤色的人脸检测方法能快速的区分人脸区域和背景区域,将人脸区域标定在一个白色的矩形框内,具有良好的检测效果。     

基于肤色和唇色信息的人脸检测方法的研究

提出一种综合利用肤色和唇色信息的人脸检测方法。把经过光线补偿处理后的彩色图像从RGB转换到YES颜色空间,根据实验获得的最佳阈值进行肤色区域的提取,得到人脸候选区域。根据嘴唇颜色在YIQ色度空间中最佳阁值分布范围在人脸候选区域中提取唇色,最终确定人脸区域。实验结果表明,该方法具有实时性好、检测和定位精度较高的特点。