自适应搜索目标的快速彩色复合人脸检测方法

针对AdaBoost人脸检测方法搜索时间较长,不利于在手机等嵌入式平台上应用的现状,提出了一种结合肤色分割、人脸几何特征和AdaBoost的自适应搜索窗口和搜索步长的快速人脸检测方法。该算法在HSV颜色空间对图像进行分割,结合人脸几何特征对分割后的灰度图像进行面积滤波。最后提取滤波后的图像轮廓,结合经验系数得到自适应搜索窗口和搜索步长。实验结果表明,自适应算法不仅能检测出不同尺寸的人脸,而且检测速度快,能节省51.17%的搜索时间。     

基于肤色分割的人脸检测算法研究

提出一种自适应光照补偿算法对图像进行补偿,根据肤色点在YCbCr色彩空间中的聚类性分别建立了肤色的区域模型和简单高斯模型,利用区域模型分割结果消除高斯似然图中类人脸的影响,采用自适应阈值对图像进行肤色分割,得到肤色候选区域.对分割出来的二值图像进行形态学处理后用基于先验知识的检测算法对肤色候选区域进行筛选,确定出人脸的位置.实验结果表明,提出的方法综合检测效果好.     

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。     

一种基于HSV颜色分割和模糊级联分类器的人脸检测技术

在复杂背景下的人脸检测技术是当今智能视觉技术中的一项难题。为了提高人脸检测的精度和实时性,降低误检率,基于HSV模型和模糊级联分类器对复杂背景中的人脸检测技术进行研究。首先在HSV模型中对图像进行选择性光线补偿,然后对图像在HSV模型中进行分割,接着用图形学的方法去噪,再将连通的肤色区域构建肤色团块,并且利用人脸的脸部比例特征来剔除不相符的人脸团块,最后利用模糊级联分类器对肤色团块检测人脸。该算法的误检率和漏检率分别为0.1%和5.9%,检测的准确率可以达到94.1%,并且有效提高了检测速度,具有一定的实用价值。实验结果表明,基于HSV肤色检测和模糊级联分类器的算法能更好地处理人脸在较差光线和有阴影干扰的环境下的检测。     

融合双肤色模型及AdaBoost算法的人脸检测

为提高人脸检测的精度,提出一种融合双肤色模型与Adaboost算法的人脸检测方法。首先采用YCbCr颜色空间的固定阈值模型初次分割图像,利用分割结果修正高斯肤色模型的参数并对图像进行肤色二次分割,对两次分割的结果进行逻辑运算,粗定位人脸区域。结合Adaboost算法,实现对候选人脸区域的精确定位。实验结果表明,该方法提高了人脸检测率,降低了误检率,具有较好的鲁棒性。     

一种基于肤色和模板匹配的人脸检测方法

提出了一种基于肤色分割和模板匹配相结合的人脸检测算法.首先利用rgb色彩空间下的人脸肤色模型,对人脸图像进行肤色分割;针对图像中存在的多个肤色区域连接在一起的问题,采用SUSAN算子提取区域的边界,将连接的肤色区域分开;根据肤色区域的形状特征和欧拉数筛选人脸候选区域;最后利用建立的人脸模板和一种改进的混合匹配准则,对候选人脸区域进行匹配识别.实验结果表明,该方法能较好地从复杂背景中检测出人脸.     

基于CMYK-H-CbCr肤色检测和改进型AdaBoost算法的人脸检测

针对复杂背景和高分辨率的人脸检测问题,提出一种多颜色空间下的肤色检测和改进型AdaBoost算法结合的人脸检测方法。首先,为了提高检测速度,采用多颜色空间的肤色检测作为预处理,结合CMYK、HSV、YCbCr三种颜色空间下的肤色阈值分割,得到人脸候选区域;其次,为了克服人脸相似区域容易导致的退化现象,将样本和弱分类器阈值的距离结合到权重更新中,提出一种改进型的AdaBoost算法。实验证明,二者结合后的新方法,在保证检测率的同时,大幅降低了计算复杂度和误检率。     

基于肤色分割和AdaBoost算法的彩色图像的人脸检测

文章提出了肤色分割和AdaBoost算法结合的人脸检测算法。首先,对彩色图像进行肤色分割,通过人脸肤色的统计特征得到候选人脸区域：然后,基于AdaBoost算法,使用由强分类器组成的级联分类器对候选人脸区域进行扫描,最终得到精确定位的人脸。实验证明,该方法具有肤色检测快速和AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效的运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况。     

运用自适应球体模型实现肤色动态分割

提出一种用于变化光照、多姿态和复杂背景条件下人脸识别的肤色区域动态分割算法。对彩色人脸输入图进行色偏校正和亮度调节预处理,利用肤色聚类特性构建一种自适应球体肤色模型,并基于该模型计算自适应肤色相似度,利用肤色相似度,采用自适应的动态阈值进行肤色区域目标的分割和提取。实验结果表明,对于变化光照、多姿态和复杂背景的彩色人脸图像,该算法有良好的分割精度和自适应性。     

基于肤色特征的人脸检测算法

人脸检测是计算机视觉和模式识别研究领域的热点之一.本文提出了一种基于肤色特征的人脸检测算法。对输入的RGB图像进行三基色调整后转换为YCrCb色彩空间图像。将YCrCb图像分割成肤色区域和非肤色区域；然后再对检测到的肤色区域进行形态学运算；最后对肤色区域运用知识和几何特征进行处理，得到完整的人脸区域。实验表明，本算法是有效的．而且速度快和检测率高。     

一种基于HSV空间的彩色边缘图像检索方法

结合重要的彩色图像边缘及人眼视觉特性,提出了一种基于彩色边缘直方图的图像检索方法。该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色图像边缘转换至符合人眼视觉特性的HSV空间并进行量化处理,再将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图,最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该方法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率。     

基于肤色和模板的人脸检测

针对彩色图像提出了一种基于肤色和模板的人脸检测方法,由肤色分割、模板匹配和人工神经网验证3部分组成.首先使用HSI空间的肤色统计模型分割出可能包含人脸的区域,然后使用平均脸模板匹配和人工神经网验证的方法在这些区域中搜索人脸.该方法将彩色图像的肤色信息和灰度图像的模板匹配及人工神经网分类模型综合起来,既极大地提高了速度,又具有较强的鲁棒性.实验结果表明,该算法是快速而有效的.     

基于肤色和区域双重匹配的人脸检测

提出了一种在复杂背景的图像中自动检测彩色人脸的方法。这种方法将肤色信息与人脸区域信息相结合。先在YCbCr颜色空间中求出图像中每个像素点属于肤色的隶属度,然后求出每个像素点对于质心的区域隶属度,最后把这两个隶属度进行结合得到属于人脸的隶属度。试验结果证明这种方法能较好地在复杂背景中检测出人脸。     

融合均值漂移和区域合并的彩色图像分割方法

彩色图像分割是从图像处理到分析的关键步骤之一。结合了均值漂移和区域合并算法,在HSV空间,提出一种融合颜色和空间信息的彩色图像分割方法。该算法先由改进的均值漂移（Mean shift）算法求取各局部极值（聚类中心）,并利用全局信息,改进了现有的带宽求取和权重设置自适应法则;针对均值漂移带来的纹理和光影的过分割,使用改进的fisher距离进行区域合并,取散度作为停止度量。实验证明,此算法是有效的。     

结合聚类与改进分水岭算法的彩色图像分割

针对传统分水岭算法产生严重的过分割问题,提出了一种聚类和改进分水岭算法结合的彩色图像分割算法.该算法首先利用聚类算法在HSV颜色空间将特征相似的像素归为一类,然后对分水岭算法产生的分割区域进行种子区域生长,并利用区域合并将剩余的小区域进行合并,从而完成了对彩色图像的分割.实验证明该算法减少了分水岭算法的过分割现象,提高...     

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.     

基于肤色和AdaBoost算法的彩色人脸图像检测*

针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题,将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先利用肤色和形态学操作分割肤色区域,再根据人脸区域的统计特性筛选出人脸候选区域,然后用AdaBoost级联分类器对候选区域扫描,以精确定位人脸.实验表明,该方法同时具有肤色检测正确率高与AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.     

肤色信息在人脸检测中的应用

基于肤色信息的人脸检测方法能快速获得所有可能的候选人脸,把经过光线补偿处理后的彩色图像从RGB转换到YCbCr色彩空间,根据实验获得的最佳阈值进行肤色分割,快速获得所有可能的候选人脸。对候选人脸作形态学处理及人脸区域标定,最终确定人脸区域。实验结果表明,基于肤色的人脸检测方法能快速的区分人脸区域和背景区域,将人脸区域标定在一个白色的矩形框内,具有良好的检测效果。     

基于肤色分割和改进Gabor滤波相结合的人脸检测

针对人脸检测问题,提出了一种基于肤色分割和改进Gabor滤波相结合的方法;该方法首先基于YCbCr空间对图像中的背景区域和人脸肤色进行分割,以消除大量的背景区域提高运算速度;接着利用改进的Gabor滤波对提取出来的人脸肤色区域进行卷积得到人脸的特征向量,并和通过训练样本获得的特征向量进行比较以验证是否为人脸;最后通过实验分析,验证了所提方法能够在保证检测精度的基础上有效提高运算速度。     

基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法

提出了一种基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法。使用基于“基准白色”的色彩平衡方法归一化彩色图像,将图像在HSV空间进行肤色分割,确定候选人脸,采用形态学滤波器对其降噪。在获得虹膜位置的基础上,使用Susan算子定位两个眼角点,从而实现眼睛的精确定位。实验证明提出的方法能够很好的检测人脸、定位人眼,尤其对存在人脸旋转和光照异常的人脸图像有很高的精确度和鲁棒性.