共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
针对彩色图像提出了一种基于肤色模型、脸部轮廓信息以及眼睛特征的人脸检测算法。采用基于YCbCr色彩空间的肤色分割模型,初步筛选人脸的候选区域;在此基础上进行边缘检测,获得人脸轮廓信息,并利用遗传算法拟合脸部的椭圆;在椭圆的水平方向根据眼睛的几何特征来检测“眼睛对”,再根据“三停五眼”来定位人脸,并利用左右对称性验证人脸。实验表明,该算法对于彩色图像的正面人脸检测具有良好的效果。 相似文献
2.
3.
4.
融合肤色信息和人脸轮廓信息,提出了一种新颖的基于肤色信息和人脸轮廓的人脸检测算法.首先利用改进的肤色提取算法对肤色进行分割,分析肤色区域,找出备选人脸;然后对备选人脸区域进行边缘检测,根据边缘检测点进行人脸轮廓特征的匹配,找出入脸的准确位置,并利用马赛克模板排除虚假人脸.实验结果表明,该算法具有较高的准确率,检测速度快... 相似文献
5.
6.
主要研究人脸检测算法,分析了现有人脸检测算法的特点和不足之处。采用基于YCbCr空间的高斯肤色模型,利用颜色信息把彩色图像分割成皮肤区、头发区和背景区。对皮肤区进行去噪处理,实现脸部区域的具体定位,然后对人脸上的眼睛、嘴巴和鼻子定位。给出了人脸检测的模块设计和算法流程。 相似文献
7.
赵文东 《计算机工程与设计》2010,31(19)
为了能够实现单幅彩色图像中的人脸检测,提出了基于肤色模型和层次滤波技术的人脸检测算法.它通过基于肤色的鲁帮性进行肤色建模,在图像中精确的提取出肤色区域,再经过方向校正后,检验出一系列的人脸特征、像素亮度的变化以及连通区域的空间排列,可以较好地检测出图像中的脸部区域.实验结果表明,该方法可以适用于不同光照条件下的人脸检测,即使在脸部特征没有被很好的检测出的情形下也可以较好完成人脸检测. 相似文献
8.
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
9.
提出了在复杂背景、不同光照条件下层次式的彩色图像的人脸检测算法。首先,利用颜色补偿技术在YCbCr颜色空间对彩色图像进行肤色分割,选出类似皮肤的区域。然后,通过人脸椭圆形状来检测人脸候选区域。最后,构造眼睛和嘴巴的映射来成功检测出人脸。 相似文献
10.
人脸检测中的眼睛定位算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献