人脸检测研究综述

人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出，近年来由于其在安全访问控制，视觉监测、基于内容和检索和新一代人机界面等领域的应用价值，开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。该文从人脸检测问题的分类、人脸模式的分析、特征提取与特征综合、性能评价等角度，系统地整理分析了人脸检测问题的研究文献，将人脸检测方法主要划分为基于知识的人脸验证方法和基于统计的学习方法，指出统计学习方法优于启发式验证方法。     

基于结构分类器和SVM的人脸检测

本文提出一种’结构分类器 SVM”相结合的快速算法。用以从采色图像中快速检测出可能存在的人脸，它的主要特点就是充分利用人脸的肤色信息和器官的分布规则，构造一个“结构分类器”，从待检测图像中快速排除绝大部分的背景窗口，然后对剩下的候选窗用SVM分类器作进一步确认，最后对检测出来的窗口进行综合，从而定位人脸的最佳位置。通过在相同的测试集上的对比实验，本算法在不影响正检率的情况下，可降低虚警率和极大地提高检测速度。     

人脸图像的自动识别技术

本文讨论了人脸识别技术（FRT）中分割、特征提取及识别的有关方法,阐明了各种方法的基本思想、使用范围及优缺点,并给出了相应的计算公式,最后指出了对这些方法的性能进行定量评估所面临的问题。     

人脸自动检测与识别技术的研究及应用

本文提出了一种基于可疑人脸区域发现算法和结合投影图的人脸识别算法,算法在标准的人脸库上进行了实验,实验结果表明该算法能在人脸库中正确检测到绝大多数人脸的位置,并且在识别过程中体现了比标准特征脸方法更高的识别率和更小的计算量。以此算法为基础,研制和开发了一种计算机自动考勤系统。     

人脸检测与识别技术综述

人脸的自动识别是模式识别、图像处理等学科的研究热点,并在商业和法律方面有广阔的应用前景(如身份证、信用卡、护照等身份认证以及智能小区管理、电视监控系统等等),近年来关于人脸自动识别的研究取得了很大的进展。但是,这些研究成果离这一问题的彻底解决还有很大的距离,这一课题仍然是当前研究的热点问题之一。本文重点对现有的人脸检测与识别的方法及研究进行总结,并比较了各种方法的优缺点。并在最后指出了进一步工作的方向。     

人脸检测与识别技术综述

人脸的自动识别是模式识别、图像处理等学科的研究热点,并在商业和法律方面有广阔的应用前号（如身份证、信用卡、护照等身份认证以及智能小区管理、电视监控系统等等）,近年来关于人脸自动识别的研究取得了很大的进展。但是,这些研究成果离这一问题的彻底解决还有很大的距离,这一课题仍然是当前研究的热点问题之一。本文重点对现有的人脸检测与识别的方法及研究进行总结,并比较了各种方法的优缺点。并在最后指出了进一步工作的方向。     

人脸检测方法的研究

目前人脸识别技术已广泛应用于政府、军队、银行、杜会福利保障、电子商务、安全防务等领域,而人脸检测是人脸识别系统中需要解决的一个关键问题,由于人脸模式的多样性和复杂性,导致大量不同的人脸检测方法,总结了人脸检测中遇到的关键问题与难点,并对各种人脸检测方法进行整理归纳,从基于特征的方法和基于图像的方法两个角度介绍了相关算法...     

基于肤色模型、神经网络和人脸结构模型和平面旋转人脸检测

人脸检测是智能人机接口的关键技术之一,它在人脸识别、表情识别、人脸合成和人脸编码等领域具有重要的应用价值,该文针对复杂背景下的彩色图像,提出了一种基于肤色模型,人脸平面旋转角度检测和正面人脸结构特征的人脸检测算法,该方法首先建立了一个人脸肤色分布模型,其次采用神经网络计算和瞳孔定位操作,实现了由粗到精的人脸平面旋转角检测,最后提出了一种基于结构的正面人脸检测策略,实验结果表明,所提出的算法能够适应不同的光照环境,可以检测不同大小,不同平面旋转角的人脸。     

基于计算机视觉的人脸检测与识别综述

人脸检测与识别是当前图像处理、模式识别和计算机视觉领域内的一个热门研究课题,在回顾人脸检测与识别技术发展历程的基础上,对人脸检测与识别的多种相关技术作了介绍与评论,着重讨论了检测定位方法与识别算法,比较了各种方法的优缺点,最后介绍了此技术的发展趋势。     

快速人脸检测与特征定位

人脸检测与特征定位是人脸分析技术的一个重要组成部分,其目标是在图像中搜索人脸特征(如眼、鼻、嘴、耳等)的位置。虽然人们可以毫不费力地完成这些工作,但对于机器来说,这依然是一件极其困难的任务。近几年来该项技术已有了长足的发展,已成功地应用于诸如人脸识别、姿态识别、表情识别、脸部动画等诸多领域。本文利用David Cristinace和Tim Cootes提出的一个多阶段人脸特征检测方法实现了一个实时人脸特征定位系统。同时也对原算法本身作了一些改进,在对精度影响极小的情况下,大大提高了原算法的速度。     

人脸识别理论研究进展

简要回顾了人脸自动识别技术的研究背景及发展历程，重点对近3、4年人脸自动识别方法的研究进展进行综述并对各种方法加以评价，总结了现存的研究困难并提出了解决方法及今后的发展方向。     

彩色图像的层次式人脸检测算法

提出了在复杂背景、不同光照条件下层次式的彩色图像的人脸检测算法。首先,利用颜色补偿技术在YCbCr颜色空间对彩色图像进行肤色分割,选出类似皮肤的区域。然后,通过人脸椭圆形状来检测人脸候选区域。最后,构造眼睛和嘴巴的映射来成功检测出人脸。     

人脸检测技术的研究进展

近年来由于人脸检测技术在身份验证、视频监控等领域日益广泛的应用,对于人脸检测的研究越来越受到人们的重视。该文对各发展阶段的方法进行介绍比较,指出其优劣性。     

Face Detection: A Survey

In this paper we present a comprehensive and critical survey of face detection algorithms. Face detection is a necessary first-step in face recognition systems, with the purpose of localizing and extracting the face region from the background. It also has several applications in areas such as content-based image retrieval, video coding, video conferencing, crowd surveillance, and intelligent human–computer interfaces. However, it was not until recently that the face detection problem received considerable attention among researchers. The human face is a dynamic object and has a high degree of variability in its apperance, which makes face detection a difficult problem in computer vision. A wide variety of techniques have been proposed, ranging from simple edge-based algorithms to composite high-level approaches utilizing advanced pattern recognition methods. The algorithms presented in this paper are classified as either feature-based or image-based and are discussed in terms of their technical approach and performance. Due to the lack of standardized tests, we do not provide a comprehensive comparative evaluation, but in cases where results are reported on common datasets, comparisons are presented. We also give a presentation of some proposed applications and possible application areas.     

人脸检测技术的研究进展

近年来由于人脸检测技术在身份验证、视频监控等领域日益广泛的应用,对于人脸检测的研究越来越受到人们的重视。该文对各发展阶段的方法进行介绍比较,指出其优劣性。     

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.     

正向人脸定位方法

本文考虑带旋转的人脸检测方法,提出了一种基于颜色空间以及模板匹配的快速人脸定位方法。首先从常用的颜色空间中选择出对光照因素稳健的肤色子空间,然后基于该子空间进行肤色检测方法得到人脸大致区域,最后采用模板匹配的方法确定人脸区域。实验结果表明,该方法速度快,对于带角度旋转的人脸定位有很好的效果。     

正向人脸定位方法

本文考虑带旋转的人脸检测方法，提出了一种基于颜色空间以度模板匹配的快速人脸定位方法。首先从常用的颜色空间中选择出对光照因素稳健的肤色子空间，然后基于该子空间进行肤色检测方法得到人脸大致区域，最后采用模板匹配的方法确定人脸区域。实验结果表明，该方法速度快．对于带角度旋转的人脸定位有很好的效果。     

基于SVM的三阶段人脸检测方法的研究与应用

为了提高人脸的检测速度,描述了一种基于SVM的三阶段人脸检测方法,加速了复杂背景下人脸的检测。在该方法中,通过前两个阶段的瀑布型分类器将大量的简单非人脸模块快速过滤掉,并在最后的第三个阶段采用了非线性SVM分类器来更高效地区分24*24像素的人脸或者非人脸图像。