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。     

基于多色彩空间的肤色检测研究

针对图像处理中人的肤色区域不能快速正确识别以及人的肤色相似区域误识别为肤色区域的问题,通过采集大量图像进行统计分析,本文提出一种基于多色彩空间的肤色检测算法。该算法把图像的RGB色彩空间信息分别转换为YUV、YIQ和HSI色彩空间信息,结合空间色度、色调和饱和度分量信息对图像进行阈值分割,最终得到包含人类肤色的区域。实验结果表明该算法简单容易实现,能快速准确地检测到包含人的肤色区域,为后期的图像处理奠定良好的基础。     

煤矿考勤系统中人脸识别算法的研究

针对传统的人脸识别算法存在识别率低甚至无法识别的缺点,提出了一种基于SURF和双向FLANN的人脸识别算法。该算法首先用SURF算法中的快速Hessian矩阵检测特征点,并生成SURF特征的描述符;然后通过Hessian矩阵迹的正负性和双向FLANN匹配的搜索算法对图像SURF描述符进行匹配,以实现人脸的识别,从而达到考勤的目的。实验结果表明,该算法在剔除匹配识别中误匹配点对的同时提高了SURF算法识别速率与正确率,保证了算法在考勤系统中的实时性。     

基于视频的运动人脸检测与跟踪算法研究

提出了一种自适应调整帧间时间差的方法来检测运动目标,并结合采用YCbCr空间及非线性分段色彩变换的肤色检测模型,对视频图像中的运动目标检测候选肤色区域,采用人脸的特征检测方法检测候选人脸区域.最后,根据在前后几帧中采用融合运动目标与肤色模型的人脸检测算法启动跟踪,获得初始运动信息,后继帧中提出一种新的运动区域预测与肤色边缘拟合椭圆匹配的算法,试验表明该算法实时、有效.     

基于RGB-SS与Gray Balance的肤色检测方法

基于色彩空间与肤色模型两者相结合的形式,提出了一种新的肤色检测模型,即RGB-SS,同时提出了Gray Balance色彩平衡算法.通过理论研究和实验分析,表明肤色检测新方法具有更高的精确度、更强的实时性和更好的通用性.     

肤色特征与AdaBoost算法结合的人脸检测

文章提出了一种肤色模型与AdaBoost算法相结合的人脸检测方法。首先用YUV+YIQ肤色模型对输入的图像进行初步分割,剔除非肤色区域。再用Adaboost方法进一步检测,精确定位人脸位置。实验结果表明该方法简单、快速,能更好地提高检测的速度和精度。     

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。     

一种基于颜色和形状特征的人脸检测方法

人脸检测在人脸识别领域有重要的应用价值。本文针对复杂背景下的彩色图像,构造了一种颜色特征人脸图像,提了一种基于眼睛的颜色特征和形状特征的人脸检测定位方法。依据肤色模型、数学形态学处理检测出肤色区域,再利用颜色特征人脸图像准确快速的分割出脸部的非肤色区域(眼睛与嘴巴),最后由眼睛模板验证。该算法适合图像质量较好的各种姿态的人脸定位,利用肤色特征和眼睛的颜色特征分两步分割出眼睛存在的区域,减少了搜索面积,因而使计算量大大降低,提高了检测速度。     

基于RGB—SS与Gray Balance的肤色检测方法

基于色彩空间与肤色模型两者相结合的形式，提出了一种新的肤色检测模型，即RGB—SS，同时提出了Gray Balance色彩平衡算法。通过理论研究和实验分析，表明肤色检测新方法具有更高的精确度、更强的实时性和更好的通用性。     

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。     

一种基于颜色空间最短距离的编码误差修正新方法

在视频编码的过程中, 编码后的数据不可避免地会发生一定程度的失真。在这些失真的色点中会有一部分的色点跃出颜色空间的范围, 因此在视频编码框架的重建部分使用了误差修正(clip)来修正这些误差点。现有的误差修正方法仅仅是对YUV数据中各个分量进行了简单的超出0~255范围的修正, 而忽略了颜色空间变换后YUV的颜色空间模型的变化。针对该问题, 提出了一种基于颜色空间最短距离的编码误差修正（minimum distance clip）新方法。该方法利用YUV颜色空间模型以及空间几何的理论, 通过寻找这些误差点在该模型上的最短距离点来修正上述误差。采用H. 264参考软件JM13. 0进行实验验证, 测试结果表明, 该方法较传统的修正方法在主观质量和客观性能上均有一定的提高, 对有较高色彩质量需求的先进视频编码应用, 如超高清视频、3DTV等有一定的贡献。     

基于Codebook的视频火焰识别算法

为了提高视频火焰识别的准确度,提出了一种基于Codebook的火焰识别方法,创新地在YUV空间使用Codebook背景模型检测火焰区域,定期更新背景,综合火焰的动静态多特征进行火焰识别.首先,提取视频中的每一帧图像,利用原始图像中R、G、B三个分量间存在的线性关系作为颜色模型,初步提取火焰颜色区域; 然后,为了利用YUV颜色空间的有利特性,将颜色空间从RGB转化到YUV, 使用Codebook背景模型进行背景学习、背景差分,提取出具有火焰颜色的动态前景; 最后,利用火焰面积变化率、区域重叠率、质心位移这3个特征来训练反向传播(BP)神经网络,通过训练好的神经网络判断视频图像是否存在火焰.选取相机位置以及方向固定的视频进行实验,所提算法在复杂的视频场景中的识别准确度达到96%以上.实验结果表明,所提算法有效提高识别的准确度,同时降低多种干扰物场景的误判率.     

结合SURF特征的多功能彩色图像水印算法

针对目前大多数水印算法功能较单一,提出了一种可以同时进行版权保护和内容认证的多功能彩色图像双水印算法。首先,将原始图像由RGB空间转换到YUV空间,提取亮度分量的SURF（speeded up robust feature）特征点,根据特征点的主方向构造描述向量并将其拆分为两个子向量,分别计算它们与一个参考向量之间的余弦夹角,通过比较夹角的大小关系来构造鲁棒零水印序列;然后对原始图像进行2×2分块,对子图像块奇异值范数进行异或运算来产生脆弱水印信息,并将其嵌入至图像空域的最低有效位。版权归属鉴定时通过计算原始鲁棒零水印序列和从待检测图像中提取的水印序列之间的BCR（bit correct rates）相关系数作为鉴定的依据,内容认证时通过比较图像最低有效位和脆弱水印信息是否一致来实现篡改的检测和定位。实验结果表明,本文算法具有良好的透明性和较高的计算效率,同时具备版权保护和内容认证的双重功能。     

基于改进Mean Shift和SURF的目标跟踪

传统颜色直方图的Mean Shift（MS）算法只考虑了目标颜色的统计信息,不包含目标的空间信息,当目标颜色与背景颜色相近或目标对象发生光照变化时,容易导致不准确跟踪或跟踪丢失。针对该问题,提出了一种融合改进MS和SURF的跟踪算法。改进的MS算法根据目标对象的最新外接矩形尺寸,确定对象的分块方法,根据各块的Bhattacharyya系数值,确定各块的权重系数,获得初步的跟踪结果;采用SURF特征匹配和校正的方法对其初步跟踪结果进行调整;采用线性加权的方法融合改进的MS和SURF跟踪结果,得出最终的跟踪结果。实验表明,提出的融合改进MS和SURF的跟踪算法,比传统的MS算法和固定分块的MS算法都具有更好的跟踪性能。     

基于SSE2的YUV与RGB色彩空间转换

视频处理中需要完成从YUV色彩空间到RGB色彩空间的转换。通过分析YUV格式与RGB格式间的转换算法,提出使用整形计算替代浮点运算,利用整除256对应右移八位操作,提高运算速度。结合使用Intel单指令多数据扩展指令集SSE2技术进行算法优化后,显著提高格式转换运算的效率。实验结果表明,采用此技术可以提高25倍以上的运算速度,在视频处理中具有很好的应用性。     

基于VC＋＋的YUV420与RGB24之间的视频图像格式相互转换

颜色空间是一个三维坐标系统,每一种颜色由一个点表示。RGB与Yuv分属于不同的颜色空间,且两者之间可以相互转换。首先,论文简要介绍了YUV420与RGB24视频图像格式及其相关;其次,以VC＋＋为工具,以个人笔记本电脑为平台,实现了单帧YV420与RGB24视频图像格式之间的相互转换,并且给出、分析了部分用程序代码;最后,认为YUV420与RGB24视频图像格式之间的相互转换对视频会议系统及其技术的发展和创新具有重要的实际工程意义。     

基于自适应颜色识别技术的快速多目标跟踪方法

该文提出一种以YUV颜色空间作为目标特征向量的跟踪算法。文章提出的自适应颜色模板克服了传统颜色识别方法性能受光照变化影响大的缺点,目标位置预测结合颜色识别的思想解决了多个目标点颜色相近的问题,螺旋形搜索和区域生长的策略则进一步加快了目标跟踪速度。     

YUV颜色空间和图论切割的阴影去除算法

针对智能视频监控系统中阴影常由于其自身的属性而被错误地检测成前景目标的问题,提出了一种YUV颜色空间和图切割算法相结合检测阴影的新方法.首先,在获取的前景运动区域中综合考虑YUV颜色空间的亮度和色度信息来检测阴影区域并融合形态学滤波等操作得到确定的阴影和目标种子点,然后进一步通过图切割算法获得阴影与目标的优化分割,以提高阴影区域的检测精度.实验证明,该方法能有效地检测并去除视频监控场景中运动物体所携带的阴影.     

基于奇异值与提升小波的彩色图像水印算法

本文提出了一种基于奇异值与提升小波的彩色图像水印算法,该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到YUV彩色空间,然后对YUV空间中的亮度分量Y进行提升小波变换,对低频分量进行奇异值(SVD)分解,然后将水印图像的奇异值嵌入到低频分量的奇异值中,仿真结果表明,该算法不仅具有较好的水印不可见性,而且对常规攻击和几何攻击都具有较好的鲁棒性,而且算法简单、运行速度快,能够满足实时和快速的水印应用要求,算法采用灰度图像作为水印,增加了嵌入的信息量,在版权保护方面具有一定的应用价值。     

多颜色空间取色器的设计与实现

目前常用软件使用颜色时多以RGB颜色空间为主,也有少数软件使用了HSB、Lab、CMYK等颜色空间。在肤色检测研究领域,RGB颜色空间已经满足不了研究需要,通常会采用HSI、HSV、YCbCr、YIQ、YUV等颜色空间,用于提高肤色检测的准确率和检测效率。针对常见软件的不足,给出了一款基于多颜色空间的取色器,实时抓取光标位置的颜色,并转换为HSI、HSV、YCbCr、YIQ、YUV颜色空间的表示形式,能让用户直观的看到同一颜色在不同颜色空间的各个分量值,加深用户对各种颜色的理解。