基于OpenCV人脸检测算法在嵌入式系统上的实现

随着信息处理技术的发展,基于嵌入式平台的便携的人脸检测技术便显得愈发重要。本文描述了如何基于OpenCV视觉库在嵌入式平台上利用类Haar特征和Adaboost算法实现人脸检测,并讨论了如何在嵌入式平台上优化算法。     

基于SURF算法的人脸跟踪技术研究

人脸检测与跟踪技术是计算机视觉领域研究课题之一,在军事及民用领域应用广泛.在目标检测算法中,基于特征的方法具有压缩信息量、执行速度快、精度高等优点,成为近年来目标检测领域的研究热点.SIFT算法便是其中之一,但传统的SIFT算法应用于人脸检测过程中有数据量大、计算耗时长,提出了一种基于SURF算法的人脸检测方法,阐述了SURF算法的基本原理,并首先将SURF算法应用于人脸特征检测与跟踪,阐述了人脸跟踪系统设计方法,使用OpenCV技术实现了基于SURF算法的人脸跟踪验证系统.试验结果表明,基于SURF算法的人脸跟踪系统匹配识别效果较好,实时性较好、具有较好鲁棒性.     

人脸检测方法综述*

人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸跟踪、姿态估计和表情识别等。为了构造自动处理人脸图像的信息系统,首先需要鲁棒、有效的人脸检测算法。分析了有关人脸检测问题的研究方法,并对其进行了分类和评价。从基于知识的方法、特征不变方法、模板匹配方法和基于外观的方法等四个方面介绍了相关的算法和理论,分析了各种方法的优缺点,并提出了关于人脸检测问题的进一步研究方向。     

人脸图象渐变算法研究

随着多媒体技术和电影特技技术的提高,图象渐变技术得到了前所未有的发展.人脸图象的Morphing算法是近年来计算机视觉领域中兴起的一个研究热点.该文按照人脸模型的特征表达方法将人脸Morphing算法分为四大类,包括基于网格变形的Morphing算法,基于线段特征的域Morphing算法、基于点特征的Morphing算法和基于复杂特征的Morphing算法;综述了近年来出现的一些Morphing新算法,从实验的角度进行了算法讨论和比较,展望了未来的研究方向.     

基于支持向量机的AdaBoost人脸检测方法

人脸的检测与识别技术因其巨大的应用价值及市场潜力,引起各方面的关注,已经成为计算机视觉领域的研究热点.介绍了一种基于支持向量机(SVM)的AdaBoost人脸检测方法.与原有的AdaBoost算法相比,AdaBoostSVM算法通过设置核参数σ的最小值,并自适应地调整σ值来解决AdaBoost算法分类器训练中的过学习问题.该方法降低了复杂性,增强了推广性.实验结果证明,对于人脸模型具有较好的检测效果,并且比单纯运用AdaBooet算法具有更高的正确检测率.     

基于Camshift算法的人脸跟踪识别系统的设计

随着网络技术和视频技术的发展,图像捕捉设备成为计算机的标准外设,人脸跟踪已经不仅局限于人脸识别领域,被广泛应用于视屏会议等各个方面。基于此,笔者首先介绍了人脸跟踪的方法,并着重描述了Camshift算法的原理与优势,然后在VS2017平台上设计开发了一个基于Camshift算法的人脸检测与跟踪系统。实验表明该系统的实时性、鲁棒性良好,对于多姿态人脸、特定目标跟踪等特殊情况都具有良好的检测效果。     

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DM642的AdaBoost人脸检测算法优化与实现

本文首先介绍了Adaboost人脸检测算法的基本原理,指出了现有人脸检测算法多数都是基于PC机实现,没有具体应用于实际的嵌入式系统中。因此提出了基于TMS320DM642实现人脸检测算法,并阐述了算法性能优化的方案。优化后人脸检测算法满足了实时性要求,检测CIF图像速度达到36帧/秒,为实际应用奠定了基础。     

基于彩色分割的人脸检测算法的研究

针对复杂彩色背景下的人脸检测问题，主要研究基于色彩信息的人脸检测算法，通过对RGB，HSV，YChCr空间色彩模型分别做实验对比，选取在YCbCr空间进行人脸建模；提出了一种快速非线性阈值估计方法，减小了色度值对亮度值的依赖；并设计出基于YCbCr模型的人脸跟踪系统，该系统根据检测出的人脸大小和位置，将其作为控制信息调整云台的转动方向和相机焦距，从而实现目标的自适应跟踪，并能给出大小基本一致的目标；在PC机上的实验结果表明，该算法的准确率及实时性都能达到预期要求。     

基于SURF算法和OpenCV的人脸特征检测技术研究

人脸检测和人脸跟踪技术已成为计算机视觉领域研究的热点。针对SURF算法的优点,首先将SURF算法应用于人脸特征检测与跟踪,阐述了人脸跟踪系统设计方法,首先使用OpenCV技术实现了基于SURF算法的人脸特征跟踪系统。实验结果表明,基于SURF算法和OpenCV技术的人脸跟踪系统匹配识别效果和实时性较好,对人脸旋转、尺寸变化和环境光照变化具有较好鲁棒性。     

人脸辅助诊断关键技术研究

某些疾病的筛查和诊断可以借助患者的面部变化来进行辅助性判断。目前,人脸辅助诊断技术在医学辅助诊断领域的应用不断增加,其在某些疾病中的表现已经不低于医学工作者的经验性诊断。人脸辅助诊断系统可以帮助对疾病进行大规模筛查,判断疾病分期,最终缩短确诊时间,提高医生工作效率,造福患者。回顾了人脸检测、人脸特征提取、人脸关键点识别、人脸矫正、人脸图像增强、分类器选择等人脸辅助诊断关键技术,展望了人脸辅助诊断的发展前景。     

人脸图像边缘检测的方法研究和应用

如何确定人脸特征并对这些特征进行有效的提取是非常关键而且复杂的。人脸边缘和轮廓是人脸非常重要的特征。该文研究了边缘检测的原理和各种算法，通过试验验证各种检测方法在人脸图像中对边缘的检测效果，讨论选用在不同阈值下检测的边缘，以及影响检测效果的因素。最后通过实例研究了人脸边缘检测在人脸检测和识别中的具体应用。     

基于双层注意力的Deepfake换脸检测

针对现有Deepfake检测算法中普遍存在的准确率低、可解释性差等问题，提出融合双层注意力的神经网络模型，该模型利用通道注意力捕获假脸的异常特征，并结合空间注意力聚焦异常特征的位置，充分学习假脸异常部分的上下文语义信息，从而提升换脸检测的有效性和准确性。并以热力图的形式有效地展示了真假脸的决策区域，使换脸检测模型具备一定程度的解释性。在 FaceForensics++开源数据集上的实验表明，所提方法的检测精度优于MesoInception、Capsule-Forensics和XceptionNet检测方法。     

基于多模型及SVM的单人脸跟踪系统

针对彩色视频中的人脸检测与跟踪问题，使用运动模型和自适应肤色模型，从图像中快速提取出人脸候选区，然后利用基于先验规则和SVM的方法进行确认。对于被确认的人脸，建立一个人脸状态记录表，通过位置预测，使用三步搜索法进行人脸区域色度特征匹配跟踪。实验表明，本文提出的方法，在复杂的环境中，能实时地、精度较高地跟踪自由运动的人脸。     

人脸检测中眼睛精确定位的研究

人脸检测在许多应用中都是重要的一个处理阶段,例如人脸识别、电视会议、人机界面等。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。该文提出了一种新颖的精确定位眼睛的方法,该方法由两部分组成:第一部分,通过人脸区域分割、五官定位、人脸确认三个步骤在复杂背景中进行人脸区域的检测;第二部分,在检测到人脸区域和眼睛大致位置的基础上,用一种新的椭圆检测算法精确定位眼睛虹膜的位置。实验证明该文所提出的算法是快速可靠的。     

基于Adaboost算法的硬件实时人脸检测

实现一个硬件人脸检测系统,该系统工作频率为70 MHz,能够检测一幅256×256的图像中任意位置、任意大小和任意数目的人脸,检测速度为每秒35帧。系统的检测精度为85%,误检率为1.5×10-6。为实现高速人脸检测,在硬件系统架构上做出如下3点创新：实现积分图像和积分平方图像的硬件实时计算,弱分类器特征值计算的深流水线实现,采用并行多内存组织结构。     

基于仿射模板匹配的多角度单人脸定位

提出了一种基于仿射模板匹配的多角度人脸定位算法,用平均脸作为基模板,经由不同的伸缩比例和旋转角度构成的仿射变换生成各种姿态的模板,并将模板分为双眼模板和人脸模板对,首先使用以眼模板搜索符合眼睛的区域,再用整个人脸模板匹配进上步检验是否符合人脸模式,并利用马赛克规则验证,给出最佳匹配作为人脸位置,对包含１４４幅图像和６０幅图像的两上图像库的定位准确率分别达到７９．２％和８５％,表明该算法的有效性。     

多用途人脸识别系统的设计与实现

人脸识别技术是近年来研究的一个热点,众多的人脸识别系统应运而生。提出了一种多用途人脸识别系统,可用作实际环境中智能监控,也可用作实验室环境下的算法测试。该系统整合了人脸检测、正则化、识别等模式识别处理技术,可以在复杂环境下实时、鲁棒地进行人脸识别。系统设计过程中引入了BioAPI国际标准,实现了对相关行业标准的兼容性,便利了算法及系统的实用化。     

基于人眼定位的快速人脸检测及归一化算法

本文提出了一种基于人眼定位的有效人脸图像归一化算法。该算法首先利用Harr特征的快速检测法从图像中检测出人脸的大致位置，然后基于人脸的几何分布特征和灰度信息特征准确检测人眼瞳孔位置建立人脸坐标系，最后对人脸图像作旋转、尺度和灰度的归一化校正。实验结果证明，该算法能够有效并准确地检测和校正人脸，可以显著提高识别率。     

视频监控场景下的面部遮挡检测

提出了一种监控场景下的面部遮挡检测方法。基于AdaBoost算法进行人脸验证,通过面部划分,分块分析是否存在遮挡情况。首先判断是否有人进入,在有人进入的情况下进行面部遮挡检测,对眼部区域采用AdaBoost方法及墨镜特征提取方法判断是否遮挡,而对嘴部区域采用高斯肤色模型进行判断。实验结果表明,该方法能实时检测面部遮挡的情况,并达到了较好的效果,适用于银行ATM等监控场景,具有较高的应用价值。