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人脸图像灰度分布统计分析与检测特征设计
引用本文:欧凡,刘冲.人脸图像灰度分布统计分析与检测特征设计[J].大连理工大学学报,2010,50(4):528-534.
作者姓名:欧凡  刘冲
作者单位:大连理工大学机械工程学院,辽宁,大连,116024
基金项目:中国博士后科学基金资助项目(2003033030);教育部科学技术研究重点项目(109046).
摘    要:人脸图像的明暗视觉效果是面部五官稳定分布模式的外在表现,灰度分布模式可用做区分人脸与非人脸的依据.相对灰度比绝对灰度的抗光照干扰能力更强,为此以相对灰度均值和灰度标准差的比值衡量任一像素的明暗稳定程度,据此划分多个人脸明暗区域,将明暗区域配对组合为域灰度差检测特征,并基于优选出的28个域特征构建的42个隐节点的三层反馈神经网络检测分类器,对包含有图像质量恶劣的图像集进行测试,等误差率低于1.7%.测试结果表明所提方法有效可行,仅用28个特征就达到了与Viola算法数千个Haar类灰度差特征相仿的检测效果.

关 键 词:人脸检测  分类熵  机器学习

Statistic analysis of gray distribution on human face images and detection feature design
OU Fan,LIU Chong.Statistic analysis of gray distribution on human face images and detection feature design[J].Journal of Dalian University of Technology,2010,50(4):528-534.
Authors:OU Fan  LIU Chong
Affiliation:OU Fan,LIU Chong School of Mechanical Engineering,Dalian University of Technology,Dalian 116024,China
Abstract:Diverse visual aspects of gray texture on human face images are the extrinsic representations of intrinsic structure composed of facial organs. The common structure pattern of gray distribution can be used as a criterion reference pattern for discriminating processing in face detection. So statistic analysis of the regularity of gray distribution on human face images and detection feature design are dealt with. Instead of using original acquired gray intensities,the statistic analysis is based on the relati...
Keywords:face detection  entropy of classification  machine learning  
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