基于灰度积分投影的人眼定位

该文提出了一种基于最大类间方差阈值分割和灰度积分投影技术的眼睛定位方法。首先通过图像预处理技术中的中值滤波方法去除图像噪声,并通过非线性变换消除人脸图像因为曝光条件不同而造成的模糊,得到灰度分配较为均匀的图像,然后利用最大类间方差阈值法对图像进行二值化处理,将特征点从人脸图像分割出来,并分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,从而为进一步提取其它特征点打好了基础。     

基于复杂度和最佳阈值的人眼定位方法

人眼定位方法的研究目前已经成为人脸识别智能化中的重要研究内容。提出了一种无需先确定人脸位置,而在有背景灰度人脸图像中直接检测与定位人眼的新算法。利用复杂度的原理,对人脸图像中眼睛位置进行快速定位,剪切眼睛区域的图像块;再利用图像分割的原理,自动寻找最佳阈值,提取眼睛的边缘;进行形态学操作,排除非人眼的图像块,从而正确定位眼睛的位置。该方法能较大提高人眼定位的计算速度,适用于实时性要求较高的场合。仿真实验验证了该算法的有效性和稳定性。     

复杂背景下的多姿态人眼定位

针对彩色图像中人脸在复杂背景及多姿态下眼睛定位困难的情况,提出了一种基于肤色分割与Gabor滤波的人眼定位方法。首先采用粒子群算法优化改进的最大类间方差(Otsu)对图像进行肤色分割,找到人脸的候选区域;然后构造Gabor滤波器对候选区域进行滤波;最后经过灰度投影得到眼睛的精确位置。仿真结果表明,该分割算法在复杂背景和多姿态情况下的人眼定位中有明显优势,对于现实环境中的人脸识别有重要意义。     

一种基于肤色检测的人眼快速定位方法

眼睛的位置是人脸识别过程中一个很重要的信息.针对彩色人脸图像上的眼睛定位问题,提出一种结合肤色分割和形态学运算的人眼定位方法.该方法首先利用肤色模型通过最大类间方差法自动优选阈值分割图像,接着从非肤色区域入手,采用形态学运算去除非肤色区域中的干扰区域来获取可能的眼睛区域,最后结合人眼的几何特征实现人眼的快速准确定位.实验结果表明,提出的算法有效地平衡了眼睛定位的实时性和准确性之间的矛盾,定位效率高.     

人脸检测中的眼睛定位算法研究

眼睛是一个在人脸检测中极为重要的人脸特征,因此一种快速可靠的精确定位眼睛的算法对许多实际的应用是十分重要的。本文分析了几种常用的眼睛定位算法,并提出了一种基于肤色信息、人脸面部几何特征和人眼灰度信息的算法。算法采用由粗到细的检测策略,先对AnilK.Jain的Cb、Cr椭圆聚类方法进行了改进,用改进的算法进行肤色提取,经过肤色区域的分析,对人脸区域进行预检测,然后结合人眼几何特征进行初步定位,再利用人眼的灰度信息进行精确定位。该算法定位效率高,并对背景、尺寸等细节具有很好的适应性,在人脸实时检测系统中具有很好的应用价值。     

基于肤色的人脸眼部区域图像自动分割方法*

眼睛是人脸特征最主要的构成部分。基于眼部特征的人脸检索不仅可以提高人脸识别和检测的速度,而且能够降低识别算法的复杂度。要提取眼睛特征,首先要检测眼睛并提取眼睛区域图像,本文选择了一种基于肤色的人脸眼部区域图像自动分割方法。直接对彩色人脸图像利用YCbCr空间下肤色的色度与亮度的相关性将眼睛位置定位出来,再根据眼睛位置分割得到人脸眼部区域的带状图像。通过对图像库中的1000幅彩色人脸图像进行试验检测表明,计算机分割一张图像眼部区域的平均时间为1.785s,对图像库中人脸眼部区域图像分割提取的成功率为99.37%。     

基于彩色分割和特征定位的实时人脸检测算法

论文提出了一种新的彩色人脸图像实时检测算法。该算法利用皮肤颜色在YCbCr彩色空间的分布特性进行人脸皮肤区域的分割,利用人脸特征在灰度图像灰度映射极小值特性进行人脸特征定位。实验证明该算法对彩色人脸图像的检测有很好效果。     

基于混合投影函数的眼睛定位

介绍一种精确定位眼睛的方法.眼睛定位是很多人脸检测算法的关键步骤.在获得眼睛窗口之后,可以利用投影方法来定位眼睛.提出一种混合投影函数,该函数结合了积分投影函数和方差投影函数,能够反映出图像在某个方向上灰度均值和方差的综合变化情况.实验结果表明,利用混合投影函数可以相当精确地确定眼睛中心的位置.     

基于灰度信息的人脸检测系统

提出了一种基于人眼灰度信息的人脸识别算法。该算法首先根据眼球区域的灰度比它周围区域的灰度低,初步地筛选出可能含有人脸的图像,再把筛选出的图像分割成小图像块,根据图像块的复杂度对人两只眼睛的大概位置进行定位,最后采用居中法,进一步确定人眼的存在,进而确定人脸的确切位置。实验结果表明,文中提出的算法具有较高的检测正确率,同时具有较快的检测速度。     

基于数学形态学和颜色特征的车牌定位方法

为了解决单一车牌定位算法在复杂背景中定位效果不理想的现状,提出一种数学 形态学和颜色特征相结合的算法对车牌进行定位。首先利用最大类间方差法(Ostu 算法)找到一 个最佳的阈值,根据所得阈值把得到的灰度图像二值化,然后采用一种改进的数学形态学算法 对图像进行边缘检测,最终结合数学形态学和车牌颜色特征进行准确定位。实验表明该算法明 显优于传统或单一的车牌定位方法,定位准确率高,对背景限制少,应用范围广。     

复杂背景彩色图像中的人脸分割技术

主要介绍了如何在含有复杂背景的彩色图像中进行人脸分割的技术。首先根据人的肤色在色度空间的聚类特性,寻找合适的色彩空间建立肤色模型。计算图像中所有像素的颜色与肤色的相似度值,并将其转换成0到255之间的灰度值,以得到图像的相似度灰度图,接着通过大津阈值分割进一步得到二值图,将人脸肤色区域与背景分离,从而定位了人脸区域。最后,利用人脸的结构特征,进一步缩小人脸区域范围,最终找到包含人脸主要特征部位(眼睛、鼻子、嘴巴)的人脸区域。     

基于最大类间方差的最大熵图像分割

最大熵分割算法对于目标与背景之间界限模糊的图像分割效果较好,但该算法对图像边缘的处理能力较差。最大类间方差分割算法对图像边缘的识别能力较强,但该算法对于目标和背景之间界限模糊的图像分割效果不好。针对上述问题,提出了一种基于最大类间方差的最大熵图像分割算法,该算法既能很好地对目标与背景之间界限模糊的图像进行分割,又能有效地识别图像的边缘。实验结果表明,本文所提算法对目标与背景之间界限模糊的图像的分割效果以及对图像边缘的识别能力均优于传统的最大类间方差算法和最大熵算法,且具有更好的有效性和鲁棒性。     

基于肤色、知识和2DPCA的人脸检测

为了提高人脸检测速度及鲁棒性,该文提出了一种基于肤色、知识和2DPCA相结合的人脸检测算法。通过对人们实际中绘画人脸模型以及肤色在H-S空间分布的分析,扩充了原有的粗检测规则,建立肤色分割模型;为了进一步加快检测的速度,该方法采用了先利用肤色分割和知识粗检测,后利用2DPCA的多级检测步骤,且在粗检测中采用了几何广义投影法,从而明显地提高了检测速度,同时利用最大类间方差法实现了阈值的自适应选择。实验结果表明了该算法的有效性和正确性。     

Vector projection for face recognition

In this paper, a novel approach for face recognition is proposed by using vector projection length to formulate the pattern recognition problem. Face images of a single-object class are more similar than those of different-object classes. The projection length of a test image vector on the direction of a training image vector can measure the similarity of the two images. But the decision cannot be made by only a training image which is the most similar to the test one, the mean image vector of each class also contributes to the final classification. Thus, the decision of the proposed vector projection classification (VPC) algorithm is ruled in favor of the maximum combination projection length. To address the partial occlusion problem in face recognition, we propose a local vector projection classification (LVPC) algorithm. The experimental results show that the proposed VPC and LVPC approaches are efficient and outperform some existing approaches.     

基于Adaboost与肤色分割融合的驾驶员图像脸部检测

采用改进的基于Adaboost的人脸检测算法检测出可能存在的初始人脸区域,适当扩大初始人脸区域的面积,在此基础上,利用基于RGB颜色空间的肤色分割算法进行人脸区域的二次定位,根据定义的脸部区域重合度和人脸几何特征实现对脸部区域的精确融合检测。实验结果证实了该算法的鲁棒性和实时性。     

一种基于视频流的快速人脸检测算法

人脸检测广泛用于计算机视觉和模式识别领域。结合肤色检测和镶嵌图方法,提出一种对视频流中人脸进行快速检测的算法。该方法首先根据肤色信息和人脸的几何规则初步得到可能的人脸区,然后在候选区中利用改进的镶嵌图方法准确定位人脸。实验表明,该方法能快速而且准确地在视频流中进行人脸检测。     

基于人脸特征的快速分形人脸编码

在分析了人脸固有的特征后,提出了快速分形人脸编码算法,包括按值域块方差大小来动态确定w值,将定义域块候选区确定在与值域块呈对称分布的区域,利用DCT系数的能量分布来确定各域块的方向,从而减少对称变换个数。对该文算法时间复杂性的分析表明,利用该文算法所需时间要低于基于方差的方法。在ORL和YALE人脸数据库上的实验表明,在基本保持恢复图象质量的同时,该文算法所需编码时间仅为基于方差方法的1/4,证明了该文算法的有效性,实验还给出了算法中各参数的合适取值。     

基于循环生成对抗网络的含遮挡人脸识别

人脸图像的遮挡会严重影响人脸识别准确率,当前处理带遮挡人脸识别的方法主要有丢弃法和修复法两种。丢弃法因忽略或丢弃大量遮挡区域的有效特征易造成识别准确率不高,而当前大多数修复法需要原图的相关信息,限制了其应用。针对现有含遮挡人脸识别方法存在的问题,提出一种基于循环生成对抗网络的人脸识别算法,通过利用2对生成器和判别器进行循环训练,实现遮挡人脸图像的盲修复,此过程不需要除遮挡区域外的原图信息。在此基础上,采用ResNet-50网络对修复后人脸进行识别,该网络通过跳跃连接消除深层卷积神经网络中的网络退化问题,能够降低网络训练的难度,且不会增加额外的参数和计算量。针对盲修复后人脸特征存在类内差异大和类间差异小的特性,引入一种能够量化类间距离的分类损失函数RegularFace作为识别网络损失函数。实验结果表明,与DCGAN+CNN算法相比,所提算法对不同遮挡类型和遮挡区域的人脸图像识别准确率均有所提高,当线性遮挡面积为40%时,所提算法的识别准确率提高了14.4个百分点。     

人脸边界估计方法及实现

提出一种估计图像中人脸边界的方法。在分析人脸图像特征的基础上,将图像分为5个区域,对每一列求方差,并对构成的方差序列求梯度,估计人脸的左右边界。根据人脸图像的梯度特征和人脸的形状特性,估计人脸的上边界和下边界。实验结果证明了该方法的有效性。