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基于肤色和AdaBoost算法的彩色人脸图像检测* 总被引:1,自引:0,他引:1
针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题,将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先利用肤色和形态学操作分割肤色区域,再根据人脸区域的统计特性筛选出人脸候选区域,然后用AdaBoost级联分类器对候选区域扫描,以精确定位人脸.实验表明,该方法同时具有肤色检测正确率高与AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果. 相似文献
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基于肤色和AdaBoost算法的人脸检测 总被引:2,自引:0,他引:2
本文介绍了一种将肤色信息和AdaBoost算法相结合的人脸检测方法。先用肤色分割法排除掉非肤色区域的干扰,然后用AdaBoost算法训练的分类器对肤色区域进行检测,该方法在保证检测率的同时,大大减少了目标区域的误检率,提高了人脸检测准确率。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(8)
针对复杂背景和高分辨率的人脸检测问题,提出一种多颜色空间下的肤色检测和改进型AdaBoost算法结合的人脸检测方法。首先,为了提高检测速度,采用多颜色空间的肤色检测作为预处理,结合CMYK、HSV、YCbCr三种颜色空间下的肤色阈值分割,得到人脸候选区域;其次,为了克服人脸相似区域容易导致的退化现象,将样本和弱分类器阈值的距离结合到权重更新中,提出一种改进型的AdaBoost算法。实验证明,二者结合后的新方法,在保证检测率的同时,大幅降低了计算复杂度和误检率。 相似文献
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基于人脸特征和AdaBoost算法的多姿态人脸检测 总被引:2,自引:0,他引:2
基于人脸特征和AdaBoost算法,提出一种改进的多姿态人脸检测算法。首先利用肤色特征快速排除绝大部分背景区域,然后在肤色区域中搜索眼睛和嘴巴区域,根据眼睛和嘴巴区域的几何特征所确定的人脸方向分割出大致正向的人脸候选区域,最后利用AdaBoost算法对候选区域进行分类。实验表明,算法能实现多姿态人脸的快速检测,而且对脸部表情和遮挡有较强的鲁棒性。 相似文献
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基于肤色分割、区域分析和模板分布的人脸检测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于肤色分割、区域分析和模板分布的彩色图像人脸检测算法。首先对输入的彩色图像利用混合高斯模型和亮度模型进行分割,然后根据人脸五官的结构特征对得到的区域进一步分析处理,获得所有可能的候选人脸。接着构造了一种基于双眼和人脸模板的概率模型并利用其对候选人脸进行最终检测。实验结果表明,文章提出的算法具有较高的检测正确率和自适应能力;同时具有快速的检测速度。 相似文献
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提出了一种基于肤色分割和模板匹配相结合的人脸检测算法.首先利用rgb色彩空间下的人脸肤色模型,对人脸图像进行肤色分割;针对图像中存在的多个肤色区域连接在一起的问题,采用SUSAN算子提取区域的边界,将连接的肤色区域分开;根据肤色区域的形状特征和欧拉数筛选人脸候选区域;最后利用建立的人脸模板和一种改进的混合匹配准则,对候选人脸区域进行匹配识别.实验结果表明,该方法能较好地从复杂背景中检测出人脸. 相似文献
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复杂背景下的多人脸检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
复杂背景下采用肤色进行人脸检测具有较高的检测率,但同时也具有较高的误检率,而采用AdaBoost算法进行人脸检测从根本上解决了实时性问题,但是检测率不理想。基于上述原因,采用肤色分割与AdaBoost相结合的方法对人脸进行检测:首先采用肤色分割进行人脸粗定位,然后将粗定位后的人脸候选区域作为AdaBoost检测的输入子窗口进行人脸检测。在预处理过程中,采用可调节结构元素,解决了对于不同图像中大小不一的人脸采用固定的结构元素造成的人脸丢失问题。实验结果表明该方法在提高检测率的同时,也降低了误检率。 相似文献
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人脸检测在人机界面、安全系统、人脸识别、基于内容的图像检索等不同应用中起着重要作用。随着计算机图像技术的发展,人脸检测的方法也越来越多。但是利用现有的人脸检测方法检测重叠人脸时,虽然能够检测出部分人脸,但是相比于单人脸的检测,算法的效率和准确性都有所欠缺。针对这个问题,提出了一种基于深度学习的重叠人脸检测方法。首先基于机器学习方法,构建出多个人脸特征分类器,然后再利用肤色检测的方法对分类器得到的候选人脸进行二次检测,最后利用提出的一种NMS算法对候选人脸进行进一步的处理,从而检测出精确的人脸。为了验证算法的高效性和准确性,进行了多个人脸检测算法的对比实验,结果表明,该算法在效率和准确性方面都有较大提高。 相似文献
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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。 相似文献
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赵男男 《计算机工程与科学》2011,33(5):85-90
针对AdaBoost算法对多姿态人脸检测效果不理想和肤色模型对复杂背景下的图像误检率高的问题,本文将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合,提出一种由偏到正的检测方法.主要是通过旋转图片,使人脸分类器不会因为角度问题产生漏检,然后根据分类器检测出的两眼,计算两眼之间的位置关系,判断人脸是否处于正面位... 相似文献