基于肤色模型和层次滤波技术的人脸检测

为了能够实现单幅彩色图像中的人脸检测,提出了基于肤色模型和层次滤波技术的人脸检测算法.它通过基于肤色的鲁帮性进行肤色建模,在图像中精确的提取出肤色区域,再经过方向校正后,检验出一系列的人脸特征、像素亮度的变化以及连通区域的空间排列,可以较好地检测出图像中的脸部区域.实验结果表明,该方法可以适用于不同光照条件下的人脸检测,即使在脸部特征没有被很好的检测出的情形下也可以较好完成人脸检测.     

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.     

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.     

基于多肤色空间及AdaBoost算法的人脸检测方法

针对复杂背景和可变光照下的彩色图像人脸检测问题,提出一种基于多肤色空间下的肤色分割及Ada-Boost算法的人脸检测方法。首先利用均值滤波、拉普拉斯算子等方法对图像进行增强处理;然后结合YCbCr、YCgCr、YCgCb三种颜色空间下的多肤色空间对图像进行肤色分割,定位出候选的人脸区域;最后对AdaBoost算法的检测过程进行研究验证,检测出人脸并指示。数据显示,该方法在时间、检测率、漏检率等方面都有明显的改进。因此,该方法能较好地处理复杂背景下彩色图像人脸检测的错检、漏检问题,从而提高了检测效率。     

一种融合肤色和Haar特征的人脸检测方法

针对彩色图像提出了一种融合肤色与Haar特征的人脸检测方法.分别利用基于肤色模型和基于Haar特征的方法检测低像素图像和多人图像,在此基础上再次用基于肤色模型的方法进行后验证处理降低误检率.在Caltech Faces 1999 Database人脸库和自建人脸库上分别进行实验,结果表明,所提方法具有更优的检测效果.     

基于AdaBoost算法与肤色模型的多姿态人脸检测

针对AdaBoost算法对多姿态人脸检测效果不理想和肤色模型对复杂背景下的图像误检率高的问题,本文将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合,提出一种由偏到正的检测方法.主要是通过旋转图片,使人脸分类器不会因为角度问题产生漏检,然后根据分类器检测出的两眼,计算两眼之间的位置关系,判断人脸是否处于正面位...     

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。     

基于肤色的人脸检测综述

人脸检测在人脸识别、图像内容过滤、数据库或因特网中的人物检索和医疗诊断等方面有广泛应用.文中通过介绍基于统计的肤色人脸检测技术,比较全面的介绍了基于肤色的人脸检测技术,然后对若干关键技术进行了深入研究.最后对基于肤色的人脸检测技术的进一步研究方向作了一些探讨.     

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.     

基于改进YUV空间的人脸检测方法

根据肤色色度的分配比例,提出了一种改进YCbCr的Bayesian肤色检测方法,在肤色背景下,利用肤色和唇色在YUV空间分布特点,变换YUV空间的坐标轴,增大唇色和肤色V分量上的差异。提取了唇色的质心和旋转方向,根据人脸几何特征的先验知识建立人脸定位模型。实验表明在改进的颜色空间内,肤色投影到CrCg平面内得到更好的聚类效果。唇色定位人脸算法简单,速度快,更具实效性,对旋转的人脸同样有效。     

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。     

基于彩色分割和特征定位的实时人脸检测算法

论文提出了一种新的彩色人脸图像实时检测算法。该算法利用皮肤颜色在YCbCr彩色空间的分布特性进行人脸皮肤区域的分割,利用人脸特征在灰度图像灰度映射极小值特性进行人脸特征定位。实验证明该算法对彩色人脸图像的检测有很好效果。     

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。     

一种基于视频流的快速人脸检测算法

人脸检测广泛用于计算机视觉和模式识别领域。结合肤色检测和镶嵌图方法,提出一种对视频流中人脸进行快速检测的算法。该方法首先根据肤色信息和人脸的几何规则初步得到可能的人脸区,然后在候选区中利用改进的镶嵌图方法准确定位人脸。实验表明,该方法能快速而且准确地在视频流中进行人脸检测。     

基于新的肤色模型的人脸检测方法

基于灰度信息的人脸检测方法在转换过程中会损失原图像中部分有用信息。通过对肤色在YCbCr色彩空间分布的统计分析，提出一种在彩色域中建立肤色模型的方法，并建立了较为准确的肤色模型。在此基础上，根据人脸几何结构特征进一步识别人脸。利用芬兰奥卢大学的基于物理学人脸数据库等一些图像数据检验方法的性能，实验结果表明该方法在较大的光照变化条件下均具有较好的检测率。     

人体头部图像移植算法研究

本文针对将特定人体头部图象移植到视频图像序列中逐帧手工处理的状况,提出并实现一种相对定点位移的图像处理方法。首先采用差分图像法对视频图像中每帧图像及需要移植的特定图像进行人脸检测、定位,然后依据人脸特征并结合人脸肤色,找出特定图像人脸相对定点的位移量,根据位移量把特定人体头部图像移植到视频图像序列中去。实验证明该方法移植效果比较好,实现简单,高效。     

基于深度学习的重叠人脸检测

人脸检测在人机界面、安全系统、人脸识别、基于内容的图像检索等不同应用中起着重要作用。随着计算机图像技术的发展,人脸检测的方法也越来越多。但是利用现有的人脸检测方法检测重叠人脸时,虽然能够检测出部分人脸,但是相比于单人脸的检测,算法的效率和准确性都有所欠缺。针对这个问题,提出了一种基于深度学习的重叠人脸检测方法。首先基于机器学习方法,构建出多个人脸特征分类器,然后再利用肤色检测的方法对分类器得到的候选人脸进行二次检测,最后利用提出的一种NMS算法对候选人脸进行进一步的处理,从而检测出精确的人脸。为了验证算法的高效性和准确性,进行了多个人脸检测算法的对比实验,结果表明,该算法在效率和准确性方面都有较大提高。