基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测

为解决当被检测图像中具有复杂背景或者含有多人脸时,不能够快速准确的进行人脸检测的问题,本文提出一种基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测方法。首先利用肤色分割方法对样本图像实现图像的预处理,排除样本图像的复杂背景和人体非肤色区域,简化后续的人脸检测工作。然后对AdaBoost算法的弱分类器使用双阈值判决方法,以减少弱分类器个数,提升训练速度;改进权值更新规则,防止训练过程中出现过分配现象。最后对基于肤色分割得到的区域图像利用改进后的Adaboost算法进行最后的精确人脸检测。仿真试验表明,两种算法结合后在训练速度上提升,在检测速度和检测率上有明显提高。     

融合多特征的人脸检测方法

针对复杂环境下基于肤色模型的人脸检测误检率较高以及Adaboost算法对高分辨率图像时间效率低,提出了一种新的结合肤色模型和皮肤纹理特征以及Adaboost级联分类器的人脸检测方法,并改进了基于纹理刷色阶偏差法的皮肤纹理特征提取方法。该算法充分融合了肤色模型简单快捷、皮肤纹理突出的特性以及Adaboost级联分类器检测率高等优点。实验表明,该方法检测率高且有较好的鲁棒性。     

基于肤色分割与Adaboost融合鲁棒人脸检测方法

人脸检测广泛应用到人脸识别、数字视频处理、安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索等领域.比较众多人脸检测算法,文章提出了一种改进的基于Adaboost算法的人脸检测算法.该算法的核心是肤色分割结合基于Adaboost算法的人脸检测.首先,对彩色图像进行肤色分割,通过肤色区域的大小和长宽比等规则去除部分类肤色区域,得到可疑的人脸区域.其次,基于Adaboost算法的灰度特征得到最终的人脸.通过大量彩色图像的实验,证实了该方法的准确性和鲁棒性.     

基于肤色及改进的Adaboost算法的人脸检测

为提高人脸检测的实时性和准确率,提出一种基于肤色与改进的Adaboost算法结合的人脸检测新方法。首先在YCbCr色彩空间下建立混合高斯肤色模型处理待检测图像,分割出肤色区域得到候选人脸区域。然后通过Harr矩形特征扩展与样本权值更新改进Adaboost算法,进行人脸检测。实验表明,该方法较好地处理了复杂背景下彩色图像人脸检测的漏检、错检问题,提高了检测速度和精度。     

基于肤色和Adaboost算法的人脸检测

人脸检测是人脸识别的第一环节,也是非常关键的环节。试验中主要针对静态彩色图像进行人脸检测,研究肤色在人脸检测中的应用。不同图像背景、人脸的可变性和光照条件变化都增加了人脸检测的难度。因此,从一幅图像中检测人脸是一项具有挑战性的任务。采用Adaboost的人脸检测,并提出肤色与Adaboost算法相结合的人脸检测方法。对输入的彩色图像进行从RGB空间到YCbCr空间的转换,然后进行肤色分割,排除背景干扰,最后用Adaboost算法对可能区域进行检测,得到人脸位置。实验表明,该方法误检率低,鲁棒性好,对人脸检测有较强的实用性。     

基于HSV模型和改进AdaBoost算法的车牌检测

提出了一种基于HSV颜色模型和改进AdaBoost算法的车牌检测方法。针对传统AdaBoost算法在训练过程中出现的过配现象和检测率偏低问题,文中在传统AdaBoost算法的基础上对其权值更新规则和弱分类器加权参数做了改进,并通过利用HSV颜色模型构建第一层强分类器,并构建成级联分类器应用于车牌检测。实验证明使用该方法得到的车牌检测器不仅提高了车牌检测率和检测速度,并在一定程度上避免了过配现象产生     

视频图像中人脸自动检测与统计算法

针对视频中人脸检测由于成像角度、天气状况、遮挡等因素造成检测准确率偏低以及深度学习模型计算复杂度高的问题,文中提出了一种基于椭圆肤色模型与AdaBoost的人脸检测算法。算法通过选取Haar-like特征作为弱分类器,以裁剪过的CAS_PEAL数据集中的人脸图像作为训练集,利用AdaBoost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器,最后将若干强分类器以级联的结构组成最终的分类器模型。为解决将非人脸区域检测为人脸的问题,引入椭圆肤色模型,利用椭圆肤色模型对视频帧进行处理使得图像中与肤色相似的区域进入后续的人脸检测过程以降低误检率。实验结果表明,算法能以平均26 ms(单人脸视频)和平均34 ms(多人脸视频)的检测速度进行实时的人脸检测,且达到了87.2%的检测准确率,具有较大的应用推广价值。     

智能视频监控中基于肤色信息的人脸检测算法研究

针对智能视频监控中人脸检测受复杂环境以及多姿态人脸的影响,采用一种基于肤色特征与Ada Boost算法相结合的方法,提取两种算法各自优点并加以优化,其主要思想是利用肤色特征建立肤色模型,选出含有人脸预检测肤色区域,进行人脸样本训练,提取人脸样本Haar特征,进行弱分类器训练,利用迭代的方法,再将不同的弱分类器组合成强分类器,最后形成级联分类器,运用级联分类器检测含有人脸的肤色区域。实验结果表明,该方法不仅提高了智能视频监控中人脸检测的效率和准确性,而且具有较好的鲁棒性。     

基于HS-CbCrCg肤色模型的人脸检测算法

传统的人脸检测方法对于复杂背景彩色图像中人脸区域检测效果不理想。本文首先对不同光照条件下的输入图像进行光补偿和图像增强的预处理,然后利用HS-CbCrCg颜色空间建立肤色模型对图像进行肤色判别,之后用改进的Adaboost算法检测肤色区域的人脸信息,最后对重点区域重检测判别出确信人脸。实验数据表明,此方法对比传统的人脸检测方法,处理速度更快同时能够降低人脸漏检率和误检率。     

基于肤色分割的改进Camshift人脸跟踪算法

针对Camshift算法在对人脸跟踪时,容易受到肤色背景的影响,且当跟踪环境中背景较为复杂时,易失败的问题,提出一种基于肤色分割的改进Camshift人脸跟踪算法。在YCbCr空间中进行肤色分割,提取每一帧的肤色区域,排除帧图像中非肤色背景的干扰;引入人脸几何特征,对潜在的人脸肤色区域进行约束;使用Camshift算法跟踪人脸。同时为了提高算法的性能,文中引入改进的Adaboost算法。实验结果表明,该算法对视频帧中的特定人脸可以获得出色的跟踪结果,具有实时性强、跟踪稳定的优点。     

Face Detection under Complex Background and Illumination

For face detection under complex background and illumination, a detection method that combines the skin color segmentation and cost-sensitive Adaboost algorithm is proposed in this paper. First, by using the characteristic of human skin color clustering in the color space, the skin color area in YCbCr color space is extracted and a large number of irrelevant backgrounds are excluded; then for remedying the deficiencies of Adaboost algorithm, the cost-sensitive function is introduced into the Adaboost algorithm; finally the skin color segmentation and cost-sensitive Adaboost algorithm are combined for the face detection. Experimental results show that the proposed detection method has a higher detection rate and detection speed, which can more adapt to the actual field environment.     

基于Matlab的S曲线加减速控制算法研究

当数控加工型线为折线,路径段与路径段之间存在的夹角使得必须在拐点处进行加减速控制,以保证轨迹精度。目前,数控加工对单个坐标运动的控制方法有多种,其中较有代表性的是基于S型曲线的加减速控制方法,文中在S型加减速控制曲线基础上建立S曲线加减速控制新算法,利用该算法给出路径段几何元素转接矢量夹角数学模型,并在此基础上给出许用速度与夹角的关系式,并得出第i路径段的转接速度Vi的大小不仅受到转接矢量夹角αi的影响,还与第i-1路径段和i+1路径段的转接速度以及第i路径段和第i+1路径段的路径长度有关。利用此算法经Matlab编程仿真得出当相邻两折线段夹角为90°和135°时,通过折线交点时对应各坐标运动速度的变化。     

基于图像处理的钢包标牌识别方法

由于钢厂车间环境的复杂性对钢包标牌的实时检测和识别提出了较高的要求。为了实现对钢包的实时和动态跟踪,提出了一种基于HSV色彩空间信息的图像分割方法,根据HSV色彩空间的颜色和亮度无关性,将彩色图像从RGB空间变换到HSV空间。基于颜色和形状特征选取原则对标牌区域进行粗定位,再使用最小二乘直线拟合的方法检测标牌边框的倾斜角度,对标牌进行倾斜校正。实验表明,该方法能准确地进行标牌定位与倾斜校正,具有较高的可靠性与稳定性。     

基于Adaboost算法的红外图像中人脸自动检测方法的研究

为了实现对红外视频图像中人脸的自动检测与跟踪,提出了一种基于Adaboost算法的红外图像自动检测方法。该方法通 过用Haar-Like特征和积分图概念描述人脸的基本特征和采用Adaboost学习算法和Cascade算法,提高了红外图像中人脸自动检 测的准确性和快速性。其检测速度为每秒15帧,检测精度达到了98.4%。通过大量实验证明,Adaboost算法在对红外图像中 人脸的自动检测方面具有优势。