YCbCr空间中一种基于贝叶斯判决的肤色检测方法

皮肤颜色是人脸检测、定位、跟踪时的一种十分有效的特征,而且裸露的皮肤区域也是色情图像的最重要特征之一.为了有效地进行图像的皮肤检测,提出了一种新的肤色检测方法.该方法首先通过统计1809 502个肤色像素点和1763682个非肤色像素点,并使用贝叶斯规则来建立肤色分类器;然后考虑亮度对肤色的影响,采用Y-Cb和Y-Cr两个子空间的查询表来建立肤色模型.为了联合使用两个查询表,先采用高斯归一化和线性化方法来将阈值范围调整至[0,1];同时对查询表进行中值滤波处理,以除去离散孤立点.实验表明,与其他3种方法相比,该方法不仅有着较低的漏检率（9.814%）和误检率（3.5%）,而且对于不同光照条件也有较好的检测效果.     

一种改进的快速人脸检测算法

针对AdaBoost人脸检测算法易受到纹理干扰而造成误检的情况,提出了一种结合自适应肤色验证的快速人脸检测算法CMFS。该算法首先用运动检测为前置处理减小人脸检测搜索范围,然后用AdaBoost算法检测出人脸候选区,最后根据人脸候选区的平均亮度自适应地选择是否启用肤色验证作为后处理以排除虚警。实验结果表明,提出的CMFS检测算法在保证检测率的同时,提高了检测速度,并大大降低了误检率。     

一种可变光照条件下的肤色检测算法

肤色是人体表面最为显著的特征之一,可应用于人脸检测与跟踪、手势识别等,肤色检测算法在其中居于关键地位。该文提出了一种可变光照条件下的肤色检测算法,首先在YCbCr颜色空间从大量肤色样本中统计出肤色模型,考虑了在高亮度区和低亮度区肤色色度(Cb,Cr分量)与亮度(Y分量)非线性相关;其次,使用一种彩色均衡技术消除由光照引起的色彩偏移。该算法可适用于较广范围的光照条件,可应用于复杂环境下的人脸检测、手势识别等。     

基于自适应光线补偿的人脸检测算法

人脸检测是计算机视觉、模式识别、人机交互中一个很受关注的研究热点.一般的肤色检测算法假定待测图像是在均匀光照下获得的,环境光照变化、光照不均必会影响图像的柔和度,进而影响人脸的正确检测.针对这一问题,提出一种自适应光线补偿的人脸检测算法,应用不同光照情况下拍摄的69幅彩色图像进行对比实验研究.实验结果表明:该方法有效可行,检测率达96.64%,比单纯应用肤色模型法提高检测率7个百分点,降低误检率5个百分点.     

针对机动车驾驶员的人脸检测方法

为了正确检测人脸区域、提高驾驶室内光照不足情况下人脸检测与定位方法的准确性和实时性,采用了肤色聚类的人脸检测方法,利用肤色聚类性将彩色图像分割成皮肤区和非皮肤区。同时,提出一种基于多尺度Retinex算法的改进算法,其能够在人脸检测之前对图像进行光照补偿处理。将改进后的算法应用到新建立的人脸图像库中进行仿真实验,并与传统的肤色聚类人脸检测方法进行对比,其正确率提高了4.7%。实验结果表明:改进后的肤色聚类人脸检测算法可实现对不同光照变化和旋转角度的人脸进行检测,且具有很强的实用价值。     

基于改进的肤色空间和几何特征的快速人脸检测研究

提出一种基于肤色分割和几何特征相结合的人脸检测算法。该算法对图像进行光照补偿预处理,增强图像对比度;采用YCg Cr色彩空间的人脸肤色模型,对图像进行肤色分割,得出肤色轮廓;利用人脸的几何特征筛选出人脸区域。实验结果表明,该算法检测率高,实时性好,误检率低。     

基于YCgCr颜色空间的不良图像肤色检测

针对目前互联网图像内容过滤系统识别率低的情况,提出了一种基于YCgCr空间的不良图像肤色检测方法。首先检测图像中可能存在的人脸区域,利用人脸肤色像素来检测获得人体肤色,其次对不含人脸图像,则利用离线构建的肤色模型来实现肤色检测。实验结果证明,在不同光照以及复杂背景下,该算法能够较好地提高不良图像的肤色检测率和背景检测率。     

基于YCbCr肤色模型改进算法及区域特征的人脸检测研究

针对当前人脸检测的研究现状与难题,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型进行肤色区域提取,根据肤色在YCb’Cr’空间的分布,对于亮度小于80的非肤色像素点会误判为肤色点,则缩小椭圆聚类;对于亮度大于230的肤色像素点会误判为非肤色点,则扩大椭圆聚类,有效避免了在高亮度区域和亮度较低的区域中的肤色点误判问题。接着利用人脸的几何特征,对二值化图中的目标区域进行比例、大小结构的分析,排除不可能的人脸区域,并基于肤色和位置进行区域优化,将处理后的结果作为候选人脸区域输出。     

基于肤色模型和中线定位的人脸检测算法

由于外貌、肤色、表情等不同,会导致较高的人脸检测漏检率和误检率。为此,提出一种基于肤色模型和中线定位的多姿态人脸检测算法。利用肤色特征快速排除大部分背景区域,根据人脸的显性特征分割出人脸候选区域,并对边缘检测后的图像进行投影,使用中线定位法实现多姿态人脸的检测与定位。实验结果表明,该算法能实现多姿态人脸的快速检测,黑发单个人脸检测的检测率达93.3%,鲁棒性较强。     

基于自适应光线补偿的人脸检测算法

人脸检测是计算机视觉、模式识别、人机交互中一个很受关注的研究热点。一般的肤色检测算法假定待测图像是在均匀光照下获得的,环境光照变化、光照不均必会影响图像的柔和度,进而影响人脸的正确检测。针对这一问题,提出一种自适应光线补偿的人脸检测算法,应用不同光照情况下拍摄的69幅彩色图像进行对比实验研究。实验结果表明：该方法有效可行,检测率达96．64％,比单纯应用肤色模型法提高检测率7个百分点,降低误检率5个百分点。     

视频监控中的一种快速人脸定位方法

根据视频监控应用的特点,结合视频图像的时域连续特性和人脸肤色特征,提出了一种应用十视频监控的快速人脸定位方法。该方法首先通过对称差分算法,提取运动区域;然后基于BP(back-error-propagation,误差反传)神经网络的肤色分割算法,对运动区域进行肤色检测,最后,经过进一步的候选人脸区域验证,定位图像中的人脸。实验结果表明,提出的方法实现简单、检测速度怏、误检率低,适合实时视频监控系统应用。     

一种头肩像序列的人脸快速定位算法

该文根据视频应用的特点,结合人脸的肤色和特征部位几何分布特征,提出了一种应用于头肩像序列视频编码的快速人脸定位算法。实验表明,该方法定位速度快,误检率低,可以在实时系统中应用。     

基于颜色和特征匹配的视频图像人脸检测实现技术

A face detection method using statistical skin-color model and facial feature matching is presented in this paper.According to skin-color distribution in YUV color space,we develope a statistical skin-color model through interactive sample training and learning.Using this method we convert the color image to binary image and then segment face-candidate regions in the video images.In order to improve the quality of binary image and remove unwanted noises,filtering and mathematical morphology are empolied.After these two processing,we use facial feature matching for further detection.The presence or absence of a face in each region is verified by means of mouth detector based on a template matching method.The experimental results show the proposed method has the features of high speed and high efficiency,but also robust to face variation to some extent.So it is suitable to be applied to real-time face detection and tracking in video sequences.     

Energy-based blob analysis for improving precision of skin segmentation

This paper addresses a problem of precise skin segmentation necessary for sign language recognition purposes. The main contribution of the presented research is an adaptive skin model enhanced with a blob analysis algorithm which significantly reduces false positives and improves skin segmentation precision. Adaptive skin detector utilizes a statistical skin color model updated dynamically based on a face region defined by eye positions. Face geometry is used for face and eye detection in luminance channel prior to the model adaptation. Color-based skin detectors classify every pixel separately which results in high false positives for background pixels which color is similar to human skin. The proposed blob analysis technique verifies detected skin regions by taking into account pixel topology. The experiments for ECU database showed that with the proposed approach false positive rate was reduced from 15.6% to 6% compared with a statistical model in RGB, which can be regarded as a significant improvement.     

A new dynamic cellular learning automata-based skin detector

Skin detection is a difficult and primary task in many image processing applications. Because of the diversity of various image processing tasks, there exists no optimum method that can perform properly for all applications. In this paper, we have proposed a novel skin detection algorithm that combines color and texture information of skin with cellular learning automata to detect skin-like regions in color images. Skin color regions are first detected, by using a committee structure, from among several explicit boundary skin models. Detected skin-color regions are then fed to a texture analyzer which extracts texture features via their color statistical properties and maps them to a skin probability map. This map is then used by cellular learning automata to adaptively make a decision on skin regions. Conducted experiments show that the proposed algorithm achieves the true positive rate of about 86.3% and the false positive rate of about 9.2% on Compaq skin database which shows its efficiency.     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

智能手机人脸检测系统的设计与实现

改进了肤色检测方法,设计和实现了智能手机上的人脸检测系统.由于移动平台计算能力弱、内存空间小,该系统对算法进行了优化:在去除非人脸阶段提出排队编号算法以避免多次重复遍历图像,使用静态查找表、位运算、迭代法和浮点化整法等.实验结果表明,该系统能在Pocket PC上快速且较为准确的定位出复杂背景下彩色图像中的多个正面、有一定偏转的人脸.     

基于自举算法和支持向量机的人脸检测系统

针对复杂背景下的灰度图像人脸检测存在计算量大且负检率高等问题,提出了一种有较好可用性的层级递进的人脸检测系统。系统第一部分采用扩展的Haar型特征并结合自举算法,使其分类性能要优于原始的Haar型特征。在系统的第二部分,采用从粗到细的视觉处理逻辑对图像采样,并提出了正面直立人脸的像素值的置信度的概念,且以支持向量机作为学习算法,使系统具有良好的检测性能。该系统在实际应用图像的测试中取得良好效果,具有可用性。     

一种基于肤色模型和模板匹配的人脸检测算法

近年来,随着人机识别技术的日益发展,人脸检测问题越来越受到重视,而人脸检测技术的关键在于准确率和检测速度.为了有效提高人脸检测的效率,提出了一种基于肤色分割和模板匹配算法的人脸检测方法.首先,建立颜色模型,利用颜色信息对图像进行粗检测,得到粗检测结果,然后,采用模板匹配技术确定人脸.该算法克服了单用模板匹配法的时间延迟,提高了检测精度和速度.