共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
提出一种基于支持向量机的快速人脸检测算法,适用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先用双眼模板匹配方法进行粗筛选,之后对候选窗口用小波变换提取特征,将特征向量送入支持向量机进行分类检测。由于采用双眼模板进行粗筛选提高了检测速度,并且用小波变换提取特征向量,使特征向量的维数大大减少,从而有效地降低了分类器的训练难度。实验对比数据表明该方法具有较高的检测率和较低的虚警数,检测速度较高。 相似文献
2.
3.
4.
5.
基于差影法粗分割与多模板匹配的人脸检测 总被引:4,自引:1,他引:4
提出了基于差影法粗分割与多模板匹配的人脸检测方法。首先利用差影法分割出可能包含人脸的区域;然后使用双眼模板进行粗筛选,进一步减小可能人脸的搜索范围;最后利用人脸模板和灰度规则进行匹配和验证。此方法具有较强的鲁棒性和可扩展性,减少了运算量,降低了误检率,提高了检测系统的综合性能。 相似文献
6.
7.
8.
为了解决传统模板匹配算法在人脸检测中检测率低和速度慢的问题,提出一种新的人脸检测算法(BSICP).引入最佳相似性作为相似性度量,只考虑匹配图像之间的相似点,减少错误匹配;以尺度迭代最近点算法作为搜索策略代替传统的逐点扫描匹配方法,加快检测速度.实验结果表明,该算法在IMDB-WIKI数据库中的五组变换图像下检测率均能达到97%以上,而且速度保持在0.076 s左右,具有很好的检测效果. 相似文献
9.
10.
基于模板匹配的人脸检测方法,提出了两种方法来提高人脸目标的检测的精度。一种方法是利用人脸重要特征肤色,建立肤色的HSV颜色直方图模型,通过与目标区域的特征匹配,在视频序列图像中检测和定位人脸;另一种方法是利用了人脸的轮廓信息特征,建立人脸的矩特征,来解决人脸在比例、姿态和形状变化情况下的检测效率低的问题。改进的算法分别通过了人脸尺寸、形状和相似肤色实验验证,实验表明新的人脸检测方法可以有效实现对运动人脸目标的检测。 相似文献
11.
基于颜色和特征匹配的视频图像人脸检测实现技术 总被引:5,自引:0,他引:5
A face detection method using statistical skin-color model and facial feature matching is presented in this paper.According to skin-color distribution in YUV color space,we develope a statistical skin-color model through interactive sample training and learning.Using this method we convert the color image to binary image and then segment face-candidate regions in the video images.In order to improve the quality of binary image and remove unwanted noises,filtering and mathematical morphology are empolied.After these two processing,we use facial feature matching for further detection.The presence or absence of a face in each region is verified by means of mouth detector based on a template matching method.The experimental results show the proposed method has the features of high speed and high efficiency,but also robust to face variation to some extent.So it is suitable to be applied to real-time face detection and tracking in video sequences. 相似文献
12.
实时视频图像中的人脸检测与跟踪 总被引:3,自引:0,他引:3
视频图像目标检测与跟踪是远程协作系统中感兴趣的研究课题之一。文中提出了一种协同系统中视频序列图像人脸检测及实时跟踪的方法。该方法根据用户选定的目标(如人脸)的颜色分布特点,用多幅训练样本图像建立人脸肤色模型,然后根据该模型和人脸特征对待检测的彩色图像进行分割与匹配,从而确定候选区域是否人脸。在视频图像跟踪中用此方法可实现人脸的实时检测跟踪,为了提高跟踪速度,提出了改进的基于运动预测的快速跟踪法。该方法充分利用运动连续性规律,能较好地处理多干扰目标同时出现的情形。实验表明所提出的方法执行效率高,检测跟踪正确率高.对有旋转的非正面人脸图像也有较好的适应性。 相似文献
13.
针对目前基于色彩的人脸检测只能用于人脸区域的粗检这一不足,提出一种利用人脸的五官位置及色彩信息建立彩色人脸模板的算法。采用光照补偿对图像进行预处理,利用YCbCr空间中的肤色模型进行粗检,确定出人脸候选区域,利用建构好的模板进行搜索比对定位出人脸。实验结果表明该方法对不同光照环境和复杂背景的图片均有较好的适应性,检测精度也得到了提高。 相似文献
14.
复杂背景中的人脸检测与定位 总被引:1,自引:1,他引:1
基于人类视觉机制,描述了一种由粗到细的复杂背景中的人脸检测方法。其基本思想是首先粗略定出人脸可能存在的区域,然后在可能的区域内进一步细致匹配,以证实人脸的存在并对其进行准确定位。在粗略检测中利用人脸的肤色分布统计模型将人脸从背景中分割出来;在准确定位中联合人脸的肤色分布统计模型、发色分布统计模型以及不同方向的头部模型,用模糊模式匹配的方法进行准确定位。实验结果表明该方法比在复杂背景中直接利用肤色信息检测人脸的方法速度快,准确率高,鲁棒性好。 相似文献
15.
16.
基于视频角点特征匹配的车速检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统特征匹配车速检测方法实时性较差的问题,提出一种改进的角点特征匹配车速检测方法。基于视频图像,采用混合高斯模型检测方法提取运动车辆目标,利用Harris算法检测车辆目标的角点特征,将运动估计和NCC匹配相结合,优化匹配区域搜索方法,对车辆目标角点进行角点粗匹配,再通过RANSAC算法进行角点精匹配和单视测量坐标转换以实现车速检测。实验结果表明,与传统方法相比,该方法的角点粗匹配速度提高400%,角点精匹配速度提高200%,车速准确性达到90%以上,能有效提高车速检测的实时性和准确性,满足实际车速检测的要求。 相似文献
17.
18.
一种头肩像序列的人脸快速定位算法 总被引:2,自引:0,他引:2
该文根据视频应用的特点,结合人脸的肤色和特征部位几何分布特征,提出了一种应用于头肩像序列视频编码的快速人脸定位算法。实验表明,该方法定位速度快,误检率低,可以在实时系统中应用。 相似文献