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地震灾害的发生对人类的生命构成极大威胁,在救援人员以及大型救援机器无法及时到达的易坍塌、结构不稳定的灾后废墟环境,快速、及时地检测到被困人员可以极大程度提升救援效率。人脸检测在易坍塌废墟救援过程中起到至关重要的作用。为此,提出一种基于ZYNQ开发平台的软体救援机器人人脸检测系统。人脸检测算法采用基于肤色的人脸检测算法。采用软硬件协同设计方法,PL(FPGA)端实现图像色彩空间转换模块、基于肤色阈值的二值化处理模块、肤色分割模块功能。ARM-Cortex A9 PS(ARM)端实现对整个FPGA工程的控制。实验验证,软体救援机器人能够实现实时检测到人脸信息,并且机器人自身软体导向结构通过弯曲到达被困人员处,实现输送水、氧气等功能。 相似文献
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基于肤色和Adaboost算法的人脸检测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
人脸检测是计算机视觉和人工智能领域中的一项富有挑战性的工作,在虚拟现实、人机交互等很多领域都有广泛的应用.研究了基于Adaboost的人脸检测,并提出了肤色与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YCrCb空间的转换,再结合形态学等方法进行区域肤色分割,排除背景干扰,然后用Adaboost算法对可能区域进行检测,得到人脸位置.实验表明,该方法有较高的准确性和鲁棒性,可以得到满意的检测效果. 相似文献
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王莹 《计算机与数字工程》2012,40(3):102-103,108
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%。 相似文献
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提出一种肤色与Adaboost方法相结合的人脸检测方法。首先把图像转换为YCbCr颜色空间,然后利用肤色在CbCr上的聚类性对图像进行预处理,最后,使用Adaboost算法对候选人脸集进行细化,最终得到人脸集合。实验证明该方法的有效性。 相似文献
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基于计算机视觉的人脸检测 总被引:1,自引:2,他引:1
目前,人脸检测已成为计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一。该文采用了YCrCb的颜色模型,引入了基于高斯模型的肤色分割,再用膨胀与腐蚀的操作检测出了人脸。实验表明该方法匹配速度快,精度较高。 相似文献
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随着计算机科学的发展,人脸识别研究受到越来越多的重视。而作为人脸识别的一个重要步骤的人脸检测直接影响到识别的速度和精度。深入分析了基于扩展的Haar-Like特征和Adaboost算法构造的分类器的人脸检测算法。实验证明,以这种算法设计的检测器的准确度高,实时性好。 相似文献
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基于颜色的皮肤区域探测 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种新的色系坐标系r'g'b',在这种坐标系下,无须对色度信息进行经验公式修正;并推导说明了在无法估计非肤色条件样本的概率分布情况下,用肤色分布先验概率来表征肤色点后验概率的原理。 相似文献
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一个基于Adaboost的快速人脸检测系统的实现 总被引:1,自引:0,他引:1
人脸检测技术作为计算机视觉和模式识别领域中的一个重要课题,具有很高的学术研究价值和商业应用价值。本文使用Adaboost算法训练了一个分类器,并且实现了一个快速人脸检测系统。从一个特征库中选择少量关键的类Haar特征产生一个高效的强分类器,再使用cascade方法将强分类器构成一个更为复杂的级联分类器。采用放大检测窗口的方法获得图像的待检测子窗口,比传统的金字塔法减少了很多计算量。实验证明该系统能够快速准确地在一幅图片中检测出人脸。 相似文献