复杂环境下的快速人脸检测算法

使用一种新的假面变换和模板匹配的人脸检测算法,能够对复杂环境中大小不等的人脸进行快速、准确的检测.算法首先通过假面变换来预测人脸位置上边沿的中心,然后对图像中的预测位置进行模板匹配,设计了一类对照明变化、噪声干扰具有较强适应性的模板匹配方法,最后对匹配结果进行验证,确定人脸准确位置.采用多种环境下的大量图片进行实验,结果显示该算法具有较快的检测速度和较高的准确性及鲁棒性.     

基于小波变换的人脸特征定位

提出一种基于离散小波变换(DWT)的人脸检测与特征定位算法，算法针对人脸的不同特征，选择小波变换相应最有效的频段和分量．运用椭圆检测算法、模板匹配算法、Hough变换等方法，并结合人脸各特征间的几何特征关系，采用由粗到细的方法分步地检测人脸范围，分割定位人脸的眼睛、虹膜、嘴、鼻尖等特征．该算法对人脸姿态、表情变化和遮盖物具有一定的鲁棒性，同时具有计算量小、效率高的特点．     

一种基于小波变换和模板的人脸检测方法

提出了一种基于小波变换和模板匹配的人脸检测方法.首先通过小波变换,取其低频系数后设置阈值,生成若干个二值化的候选区域,然后对模板进行旋转伸缩变换,再与候选区域进行匹配.该方法能在复杂背景下快速检测人脸,并且不受人脸旋转角度的影响.实验结果表明,该算法是十分有效的.     

基于小波变换的人脸特征定位

提出一种基于离散小波变换 (DWT)的人脸检测与特征定位算法 ,算法针对人脸的不同特征 ,选择小波变换相应最有效的频段和分量 .运用椭圆检测算法、模板匹配算法、Hough变换等方法 ,并结合人脸各特征间的几何特征关系 ,采用由粗到细的方法分步地检测人脸范围 ,分割定位人脸的眼睛、虹膜、嘴、鼻尖等特征 .该算法对人脸姿态、表情变化和遮盖物具有一定的鲁棒性 ,同时具有计算量小、效率高的特点 .     

基于遗传算法的正面人脸定位

利用人脸的椭圆轮廓特征,使用参数化可变形椭圆模板和遗传算法（ＧＡ）对正面人脸进行定位．首先取得人脸的边缘图像,并定义边缘图像的能量场,然后定义参数化的可变形椭圆模板,对椭圆模板的参数进行编码,并定义合适的适应值函数,使用ＧＡ以椭圆模板在人脸边缘能量场图像中对人脸轮廓进行最优化匹配．实验结果表明,该方法在中等复杂背景环境下的人脸定位应用中取得了较好的性能,定位更加准确,同时具有较强的鲁棒性     

一种交互式脸部网格模型调整算法

脸部网格模型的建立是基于模型人脸合成技术中的关键步骤.提出一个半交互式正面人脸模型的调整算法,首先利用区域增长法和模板匹配自动确定图像中人脸及各特征区域的大致位置,然后交互地提取人脸特征点的准确二维位置,最后自动确定脸部姿态和调整模型非特征点,即获得输入人脸模型.该算法简便实用,费时较少,具有实用价值.     

基于肤色模型和模板匹配的人脸检测方法研究

提出了一种基于人脸肤色信息和模板匹配,对彩色图像中的人脸进行检测的方法。该方法首先在YCbCr色彩空间下,利用肤色信息将彩色图像中的肤色区域和非肤色区域分开,计算得到表示肤色相似度的色度图,然后分割由此色度图所生成的灰度图像,从而得到人脸检测的候选区域,同时计算该区域的欧拉数来进一步缩小人脸搜索的范围,结合人脸模板进行匹配,最终确定并标记出彩色图像中人脸的位置。实验结果表明:该方法能够在具有复杂背景的彩色图像中快速并且准确的检测出人脸,误检率较低。     

非均匀光照下人脸眼睛的定位方法

考虑非均匀光照下人脸眼睛的检测问题，提出了一种利用高频信息模板匹配方法从复杂图像中定位人脸眼睛的方法。选取80幅光线较好的人脸图像，对它们做光线规范化，提取Gabor高频特征，构造模板。利用统计模式识别的原理，在眼睛的大致区域进行模板匹配，突出眉毛与眼睛这一整体的大致位置，然后进行二值投影，最终确定人眼的准确位置。大量实验表明，该算法具有很高的精度和很强的鲁棒性。     

基于回归的人脸检测加速算法

为了提高视频中人脸检测的检测速度,采用回归分析方法预测连续视频中人脸中心位置坐标,并通过调整区域宽度系数确定人脸区域位置,从而提出一种人脸检测加速算法。该算法的主体框架采用VJ(Viola-Joines)结构,在人脸检测过程中,通过聚合通道特征和弱级联分类建立多尺度精细采样图像特征金字塔,并利用回归分析方法进行人脸中心位置坐标拟合,再采用粗粒度预测方法降低算法时间复杂度,最后通过优化人脸区域位置系数提高人脸检测准确率。在此基础上,又通过目标预测、跟踪算法进行人脸检测的二次加速。实验结果表明,该算法有效减少了视频人脸检测遍历区域,提高了人脸检测的检测速度,缩短了提取视频人脸特征区域的时间,更加适合视频人脸检测的实时性应用。     

一种新的人眼定位算法

提出一种结合人脸中眼睛的灰度及形状信息对人脸检测中的眼睛进行定位的算法．先把图像分割成小图像块，根据图像块的复杂度对两眼睛的大概位置进行定位，再根据图像块的结构居中度对眼睛进行准确定位．该算法容易实现，运算量少，且与图像的平移、旋转、尺度无关．实验表明，该算法在人脸检测的眼睛定位上有较高的准确度．     

人脸检测与跟踪系统的设计

基于Adaboost人脸检测原理,结合Windows下的Visual C++编程,设计了人脸检测系统.通过MIT人脸库和自建人脸库结合的方法,且对该人脸库进行有效的训练,实现人脸检测功能,提高了检测率和检测速度.利用连续自适应均值移动算法(Continuously Adaptive Mean Shift,Camshift)对人脸进行跟踪,并对Camshift算法进行改进,利用Adaboost人脸检测初始化模板的方法,将检测与跟踪结合起来,有效提高了人脸跟踪效率.     

复杂光照场景下基于MTCNN的人脸检测

为了提高复杂光照条件下的人脸检测识别率,提出了一种基于Retinex图像增强技术应用于多任务卷积神经网络(multi-task cascaded convolutional networks,MTCNN)的人脸测算法。算法用Retinex理论对图像进行增强,能明显提高MTCNN在不同光照场景下的人脸检测精度,同时使面部五个关键点的定位更准确。实验证明,在复杂光照场景下,该方法比原始MTCNN网络的人脸检测具有更好的效果,有利于后期的人脸对齐及分类任务。     

彩色图像中人脸部的小波方法检测

本文针对人脸检测过程中常用到的基于彩色图像肤色分割的方法存在的不足,提出了一种将彩色图像肤色分割方法与图像的小波变换方法相结合的人脸区域检测方法.首先采用肤色分割方法对图像中的人脸区域进行粗定位,然后与从原图像进行小波分解提取出的人面部的细节信息相结合,从而可以更为准确地定位人脸的位置.实验表明了本方法的有效性,并且对于一般背景的图像可以提高人脸检测系统的适应性.     

基于差值图像及子波变换的人脸检测方法

图像中人脸的检测有广泛的应用范围,提出了一种基于差值图像及子波变换的人脸检测方法．首先根据运动信息从图像序列中检测出候选人脸,然后使用子波变换方法分析候选人脸的直方图,确定出４ 个阈值,再根据此４ 个阈值对候选人脸进行多重阈值二值化,并根据有关人脸的先验知识,在多个二值化图像中定位眼、嘴、鼻．实验结果表明,提出的人脸检测方法能较好地检测出图像中的人脸．此方法在人机交互、安全防范等方面具有一定的实用价值     

轻量化神经网络和哈希跟踪算法在嵌入式人脸抓拍系统中的应用

针对嵌入式设备上难以兼顾人脸抓拍的速度和准确率的问题, 基于轻量化神经网络和哈希 (Hash) 跟踪算法设计了一种快速精准的嵌入式人脸抓拍系统. 首先, 对轻量化网络 MobileNet 固态硬盘 (solid state disk, SSD) 剪枝和优化网络结构构建人脸检测网络; 其次, 人脸对齐后基于均值哈希 (average Hash, aHash) 与感知哈希 (perceptual Hash, pHash) 设计融合哈希 (fusion Hash, fHash) 算法跟踪人脸, 使用关键点欧氏距离、人脸尺寸和四方向 Sobel 算子三标准提取最佳的人脸图像; 最后, 使用 MobileFaceNet 对最佳人脸进行识别. 实验结果表明: 与 MobileNet SSD 相比, 该人脸检测算法速度提升了 22.6%; 与均值哈希和感知哈希算法相比, 该融合哈希算法匹配准确率提高了 21.7% 和 10.1%; 实际场景中系统人脸抓拍准确率超过 95%, 抓拍速度达到 28 帧/s.     

基于椭圆拟合的近红外图像的眼睛精确定位法

提出了一种新的近红外人脸图像的眼睛精确定位方法. 该方法首先使用基于Haar特征和AdaBoost算法的人脸检测分类器确定人脸区域和初始眼睛位置;然后用Sobel算子对眼睛区域进行边缘检测处理,得到眼睛边缘,并对它进行椭圆拟合获得眼睛的椭圆轮廓线;最后把拟合椭圆的中心点作为眼睛的精确位置. 实验表明,在正面人脸情况下,本方法能精确地定位近红外人脸图像的眼睛位置,在归一化人脸为120×120像素时,其平均误差小于1.5个像素,处理时间约7 ms.     

基于遗传算法的人脸跟踪研究

提出了一种快速的、鲁棒的人脸定位及跟踪研究方法 ,定义了一种新的运动能量表示方法 ,利用该方法可以很快地检测出图像中的运动区域。在检测到的运动区域内 ,利用人的头部及面部结构知识确定出人脸区域 ,再将检测到的人脸区域作为模板 ,利用遗传算法在新的图像序列中动态地进行模板匹配 ,以确定人脸在新的图像序列中的位置。实验结果表明 ,该方法不但检测速度快 ,而且对光照、人脸姿态、表情及其他噪声具有较强的鲁棒性