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  1995年   2篇
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71.
针对人脸检测准确率和实时性问题,提出了一种基于肤色特征的AdaBoost检测方法。通过将肤色特征应用到AdaBoost检测算法中,提高AdaBoost算法的检测率。实验结果表明,该算法能更好地实现多人脸检测,且减少计算量,保障了实时性的要求。  相似文献   
72.
基于人脸识别的考勤系统的设计与研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过研究人脸识别,设计出一套用于考勤的系统。基于人脸识别的考勤系统中最主要的就是人脸识别;首先对通过摄像头拍摄获取的原始人脸图片进行图像预处理;然后通过对人脸的眼睛、鼻子和嘴巴的定位实现人脸定位;在定位后的人脸图片中将眼睛、鼻子、嘴巴的特征值提取出来;最后通过图片中提取的特征值和后台人脸特征数据库中的值进行比较来完成人脸的识别功能。  相似文献   
73.
一种多视角人脸检测方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
目前的人脸检测方法多是针对正面人脸,而对于多视角人脸检测还存在很大困难,有效的方法还不多。本文考虑到人脸检测中旋转人脸和侧面人脸两种多视角情况,提出了一种多视角人脸检测方法。针对平面内旋转的问题,在YCbCr色彩空间内建立肤色模型,经过处理确定人脸椭圆区域,利用基于灰度加权的主成分分析算法进行人脸的角度校正,得到偏转校正后的人脸图像。针对侧面人脸的问题,通过上下和左右2个方向的人脸旋转样本库来训练分类器,然后组合成并联分类器,再对偏转校正后的人脸图像进行人脸验证。实验结果表明,该方法可以对任意视角的人脸进行有效的检测,且有较高的检测率。  相似文献   
74.
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。  相似文献   
75.
支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习算法。依据SVM良好识别和泛化能力,实现了一种基于支持向量机的图像人脸识别方法。利用Opencv提取样本类的低层特征,训练具有径向基核函数的SVM分类器,在VS2008和Qt平台下实现识别软件开发。运行结果表明,软件具有良好的图像人脸检测能力。  相似文献   
76.
为方便用户进行3维人脸形状设计,提出一种基于手绘轮廓的3维人脸建模方法。该方法的主要特点在于,一方面,引用姿态估计技术对人脸草图进行解析,将用户绘制的侧视人脸草图转换成对应的正视人脸草图,可支持用户选择多个视角绘制人脸;另一方面,采用多层映射机制建立人脸草图特征点与3维人脸特征点之间的一一对应关系,由对应特征点之间的形变量来控制生成3维人脸,保证草图笔画的几何形状信息能有效映射到3维模型中。实验结果表明,文中方法能快速生成形状新颖的特定人脸,可有效支持用户进行3维人脸形状的手绘建模。  相似文献   
77.
研究优化人脸特征提取问题,针对长期以来在不贴标记点的情况下用传统的光流、Snake、可变模板等方法对纹理特征变化大的特征点不能有效跟踪,并且解决单独采用Gabor小波系统开销大等问题,为了在人脸图像中提取准确信息,提出了人脸特征点的跟踪方法,分组采用改进的光流法和弹性图匹配的方法进行特征点跟踪.对眼睛、眉毛、上下眼皮等14个表情变化不大的特征点使用光流法进行跟踪,最后对变化大的嘴部8个特征点运用Gabor小波的弹性图匹配方法进行仿真,实验结果表明获得了很好的跟踪效果,且利于推广使用.  相似文献   
78.
为实现人脸自动识别科技成果的广泛应用,本文规避现有的人脸自动识别的缺陷与不足,借鉴其成熟技术,提出在固定背景和光照的条件下,采用一对一比对,在"合作用户"领域中将人脸自动识别应用于身份验证的新方法。通过对人脸自动识别现有成熟技术、发展趋势和发展前景的论证,得出一一对应人脸自动识别身份验证的方法的技术路线完全可行,值得推广应用的结论。  相似文献   
79.
为解决人脸检测实时性问题,针对AdaBoost算法纯软件实现的瓶颈,提出基于FPGA平台的硬件加速策略,采用流水线处理技术实现积分图像的快速计算。实验使用PowerPC405处理器VirtexTM-Ⅱ Pro平台FPGA,在输入图像大小为352×288像素的条件下,检测速度达到每秒50帧,检测率为98%,误检率约1%,实现了实时人脸检测的要求。  相似文献   
80.
介绍了一个通过人脸检测程序对模糊人脸图片进行识别的方法:先对图片修改其灰度阈值,以使Haar能够对模糊人脸信息进行快速分辨,再使用0pencv人脸检测程序对模糊人脸图片进行检测。实验结果表明,该方法能够提高对模糊人脸的识别率。  相似文献   
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