排序方式: 共有2条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
光照和姿态变化带来的影响是自动人脸识别的两个主要瓶颈问题。提出了消除这两方面影响的处理方法:首先对训练集里的图像应用灰度归一化处理,降低对光照强度的敏感度;然后进行姿态估计,并用特征脸方法计算不同姿态的特征子空间,最后提出了“姿态权重PWV(Pose’s Weight Value)”这一概念,据此设计了加权的最小距离分类器WMDC(Weighted Minimum Distance Classifier),分配不同姿态权重消除姿态变化影响。在FERET和Yale B数据库上的实验结果表明,此方法能在很大程度上提高人脸光照和姿态改变时的识别率。 相似文献
2.
针对目前人脸检测误检率高的问题,提出了一种融合肤色模型与小波变换的新算法.该算法采用肤色模型确定人脸的可能位置,然后分别对人眼和嘴巴进行检测,最终确定人脸位置.其中眼睛位置在小波变换后根据几何位置进行检测,嘴巴位置采用Fisher分类器检测.这一新算法实现了在复杂背景中单人脸快速、准确定位.与传统的YCbCr肤色模型检测算法相比,新算法将颜色空间与小波变换、Fisher分类相结合,提高了检测精度.实验表明,该算法的正确检测率为91%,误检率仅为2%. 相似文献
1