一种基于肤色的人脸检测与定位方法

结合肤色信息与人脸几何分布特征,提出了一种快速的基于人脸特征的检测与定位方法。在标准RGB彩色空间,通过肤色轨迹进行肤色像素与嘴唇像素提取,根据提取的肤色区域是否有嘴唇像素可初步排除一些非人脸区域;利用人眼较高的蓝色分量及瞳孔反光形成的亮斑,在标准RGB色彩空间的B分量图中通过区域增长法产生潜在眼睛区域,利用人眼与嘴唇的面部几何分布特征,提出一些新的规则判断提取的肤色区域是否为人脸,如果是人脸,则对眼睛进行定位。实验结果表明,提出的方法是健壮的、有效的。     

基于肤色特征的人脸检测算法的研究

通过对比面部识别技术的各种算法,本文重点研究了基于肤色特征的人脸检测算法。首先通过两种方法实现人脸的区域分割：基于相似度的方法和基于皮肤区域、头发区域的方法。前者通过相似度计算、二值化之后标记出人脸区域,后者利用颜色来检测人脸区域。人脸区域检测完毕之后再对其进行人脸特征的标注,最终实现面部检测。     

自适应的快速人脸肤色转移

目的 图像之间的颜色迁移技术是近些年来研究的热点,如今社会这种技术更多地应用于生活中相片的颜色调节,而传统的颜色迁移技术都是面向图像一般化处理。提出了一种针对于肤色的自适应颜色迁移算法。方法 首先,用户通过人机交互指定图像需要肤色变换的区域,在YCbCr空间内,初次获得肤色区域,实现肤色数据的粗提取。其次,利用在lɑβ空间中肤色分量的分布特性,实现对纯肤色信息的精确提取。最后,通过对应的转换规则,实现对肤色的转换。结果 实验数据显示,该算法实现的转换后的肤色相比于其他算法,肤色特征更自然,在人脸区域避开改变非肤色区域的色彩信息,并且保持了处理前图像的清晰度,具有很强的应用性。结论 该算法只对选择的肤色信息进行处理,避开非肤色数据,保持了其他事物的原有色彩,实现对肤色的自适应选取,实现自动肤色迁移,在差别很大的肤色之间实现的转换也取得了较好的效果。     

基于改进YCbCr空间的肤色检测模式分析

研究了人脸检测中的肤色检测问题,针对广泛使用的YCbCr 颜色空间存在受色差以背景干扰影响检测率的缺点,为提高人脸肤色的检测率和检测速度,提出了结合人脸肤色在RGB三个维度上的分配比例而对传统的YCbCr 空间分量进行改进的方法,得出YCrCg平面,提取肤色分量,进而引入高斯密度函数估计和直方图统计的方法构建肤色模型,使肤色区域从非肤色区域当中准确地分离出来.在确定人脸区域范围之后,从该图像区域中提取出唇色信息,考虑到人脸的旋转角度,得到检测之后的人脸图像区域.通过自建式网络人脸肤色图库进行仿真,结果证明改进的肤色检测模式取得到较好的效果.     

复杂背景基于肤色的人脸检测

本文针对复杂背景的彩色静止图像的人脸检测提出了一种基于肤色检测和分块面部特验证方法,。先在类肤色区域内提取出面部特征,然后用分块验证的方法来确定人脸。本算法可以快速检测不同大小,不同平面及一定侧面旋转角度的人脸,而且可以适应一定程度的表情变化。     

人脸检测中的肤色提取模型研究

肤色是人脸区别于其他景物的一个重要特征,基于肤色的人脸检测第一个要解决的问题就是选择合适的肤色提取模型,模型选择的好坏直接影响肤色提取效果,从而影响人脸检测的准确性。该文就近期人脸检测中常用的肤色提取模型进行了简单地分析与比较表明,色度空间中的亮度分量是造成各种模型肤色提取效果不同的主要原因,并针对Anil K．Jain的Cb、Cr椭圆聚类法肤色分割的缺点进行了改进,首先对亮度信息设置阈值,进行分段判断,这样克服了在高亮度区域和亮度较低的区域中存在的不足。实验证明,该文的方法较之其他方法效果要好,在人的眼睛、嘴巴等部分有更好更细致的检测效果。     

改进的肤色提取法在人脸检测中的应用

研究了人脸检测中的肤色提取问题,针对常用的肤色模型提取法提取效果较差、去除背景较少的缺点,逐个分析常用肤色模型的优缺点,提出综合肤色模型提取法(CCM),并结合AdaBoost算法进行人脸检测.试验论证,上述方法去除复杂背景效果好,使肤色区域能够准确的从非肤色背景中分离出来.人脸检测过程中,通过调整AdaBoost人脸检测算法中的检测窗口的放大倍数和移动步长,加快了检测速度.检测数据表明,该方法有效地提高了检测率,减少了检测时间.     

基于肤色信息和主分量分析的人脸实时检测系统

提出了一种基于肤色模型、人脸面部结构和模板匹配的人脸检测算法。该方法首先建立肤色模型来对原始图像进行肤色区域分割,再根据人脸的面部结构特征对分割区域进行过滤,最后用基于主元素分析的模板匹配算法对候选区域进行判断。实验结果表明该算法能够适应复杂背景以及多人脸的检测,而且检测速度快,能够达到实时检测的目的。     

基于肤色与模板匹配的人脸识别

本文提出了一种基于肤色与模板匹配的人脸识别算法。我们首先利用肤色在HSI空间的聚类特征对肤色加以判别,继而提取出人脸候选区域,最后通过模板匹配过程对候选区域加以识别。实验结果表明,该算法简单易实现,在执行时间及识别率上均取得了令人满意的效果。     

一种基于降维的肤色特征提取和肤色检测方法

本文提出了一种综合多个颜色空间分量的肤色特征提取方法,并通过SVM分类器进行肤色和非肤色的分类,从而实现肤色检测。特征提取先后采用了PFA和KPCA算法。肤色检测的实质是肤色和非肤色分类问题。针对先前提取的特征,采用基于SVM分类器进行分类。实验结果表明,基于PFA、KPCA特征提取和SVM分类的肤色检测正确率可以达到87.76%,误判率仅为14.62%。     

基于三维色立体的计算机辅助色彩设计*

通过分析现有色彩设计工具的研究现状和不足,提出了一套基于色立体的产品色彩设计策略。讨论了相关的关键技术：基于可视化色彩模型的自由选色;色立体调和规则功能函数实现的色彩调和;与色立体对应的色彩语义配置;体现色立体信息特征的色彩方案库构建与管理。基于上述策略和技术开发了基于三维色立体的计算机辅助色彩设计系统框架。     

基于颜色分布的图像检索系统

基于内容的图像检索日益成为当今图像检索研究的热点。该论文在论述基于颜色直方图的图像检索方法的基础上,将图像重叠分块,提出了基于颜色分布的图像检索方法。最后实现了基于颜色直方图与基于颜色分布的两种图像检索方法的图像检索原型系统,并对实验结果进行了详细的分析和比较。     

基于彩色图像四元数表示的彩色人脸识别

为了更有效地利用彩色人脸的色彩信息进行识别,提出了一种新的基于彩色图像四元数表示的算法. 首先基于彩色图像四元数表示和四元数代数理论定义了四元数伪Zernike矩(Quaternion pseudo-Zernike moments, QPZMs), 将传统的主要处理灰度图像的伪Zernike矩(Pseudo-Zernike moments, PZMs)推广应用于彩色图像,然后基于QPZMs构造了彩色人脸图像针对旋转、缩放和平移(Rotation, scaling, and translation, RST)变换的四元数值不变量,最后结合这些鲁棒的不变量特征和四元数BP神经网络(Quaternion back propagation neural network, QBPNN)分类器进行彩色人脸识别. 实验结果表明,与现有基于四元数的算法比较,本文算法在表情、光照、位置等变化方面具有更强的鲁棒性.     

Color image segmentation—an innovative approach

In this paper we describe a color image segmentation system that performs color clustering in a color space and then color region segmentation in the image domain. For color segmentation, we developed a fuzzy clustering algorithm that iteratively generates color clusters using a uniquely defined fuzzy membership function and an objective function for clustering optimization. The fuzzy membership function represents belief value of a color belonging to a color cluster and the mutual interference of neighboring clusters. The region segmentation algorithm merges clusters in the image domain based on color similarity and spatial adjacency. We developed three different methods for merging regions in the image domain. Unlike many existing clustering algorithms, the image segmentation system does not require the knowledge about the number of the color clusters to be generated at each stage and the resolution of the color regions can be controlled by one single parameter, the radius of a cluster. The color image segmentation system has been implemented and tested on a variety of color images including satellite images, car and face images. The experiment results are presented and the performance of each algorithm in the segmentation system is analyzed. The system has shown to be both effective and efficient.     

一种基于HSV颜色空间的车辆牌照提取方法

给出了一种根据车牌底的彩色信息，利用HSV颜色空间对输入的含有汽车牌照的彩色图像直接进行处理，从而快速提取车牌照的方法。该方法的主要思想是通过选取合适的彩色空间将输入的彩色图像直接转换为二值图像，再用空问聚类技术进行滤波消噪，最后利用二值图像的水平垂直投影来分割提取车牌区域。     

多颜色空间取色器的设计与实现

目前常用软件使用颜色时多以RGB颜色空间为主,也有少数软件使用了HSB、Lab、CMYK等颜色空间。在肤色检测研究领域,RGB颜色空间已经满足不了研究需要,通常会采用HSI、HSV、YCbCr、YIQ、YUV等颜色空间,用于提高肤色检测的准确率和检测效率。针对常见软件的不足,给出了一款基于多颜色空间的取色器,实时抓取光标位置的颜色,并转换为HSI、HSV、YCbCr、YIQ、YUV颜色空间的表示形式,能让用户直观的看到同一颜色在不同颜色空间的各个分量值,加深用户对各种颜色的理解。     

基于CbCgCr椭球体似然平滑度的肤色分割

对于有色偏、高光和阴影的复杂背景彩色人脸图像,已有模型不能获得较理想的分割结果。为此,提出一种基于CbCgCr椭球体肤色似然平滑度的肤色分割算法。预处理人脸输入图,以消除色偏、高光和阴影,建立CbCgCr椭球体肤色模型,计算肤色似然平滑度,利用肤色似然平滑度粗分割肤色区域,并对其进行去噪处理,以获得肤色细分割图和细提取图。实验结果表明,对光照不均和背景复杂的人脸彩色图像,该算法的肤色分割准确性、鲁棒性和实时性较优。     

一种彩色人头图像面部特征区域快速提取方法

利用彩色人头图像在RGB色彩空间三个色彩分量之间存在的密切相关性,提出只对一个色彩分量进行分析提取,来确定彩色人头图像的面部特征区域,提取过程采用积分投影图和局部特征扫描分析,有针对性地选择边缘检测算子确定局部轮廓.该方法算法复杂度低,实验结果表明能得到较精确和满意的提取结果.     

Color spaces and color contrast

With the introduction of low-cost color graphics systems comes a host of problems specifically concerned with the color aspect of the system. This paper discusses two of these problems: the selection and manipulation of colors by (possibly) inexperienced users, and the automatic selection of colors by the system to achieve high contrast effects on the screen. A new color space based on color opponency theory is described. This space is useful both in the user interface and in the automatic selection of high contrast colors.     

色彩相似性度量的研究与应用

针对定制设计中用户自定义色彩与厂家标准色库的匹配及相似性判断问题,基于RGB,Lab,HLC三种色彩空间,建立色彩相似性度量模型。深入研究了色彩空间与色彩相似性的关系,基于VC++ 开发了色彩相似性判断工具,实现了用户自定义色彩与标准色库的匹配。实验证明,该工具检索出的色彩与原色彩在视觉上相似。