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。     

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...     

基于肤色及AdaBoost算法的改进的人脸检测方法

提出一种结合肤色检测及AdaBoost算法的改进的人脸检测方法。首先利用肤色检测得出可疑的人脸区域,然后由改进的AdaBoost算法检测出人脸并标示,应用于智能监控系统中,并设置报警模块,可将可疑人脸信息记录入视频服务器。实验证明,肤色检测可以检测出复杂背景中的肤色区域,可以减少AdaBoost算法的扫描区域,进而减少检测时间;改进的AdaBoost算法在强分类器训练阶段加入判决函数,提高了人脸检测的准确性。     

基于肤色和AdaBoost算法的人脸检测

本文介绍了一种将肤色信息和AdaBoost算法相结合的人脸检测方法。先用肤色分割法排除掉非肤色区域的干扰,然后用AdaBoost算法训练的分类器对肤色区域进行检测,该方法在保证检测率的同时,大大减少了目标区域的误检率,提高了人脸检测准确率。     

基于肤色检测的AdaBoost人脸检测算法改进

AdaBoost人脸检测算法用于嵌入式实时高清视频时检测速度缓慢.为此,提出一种改进的人脸检测算法.对图像做肤色检测,将检测到的区域进行形态学处理,并作为感兴趣区域,完成AdaBoost人脸检测,以得到检测结果.实验结果表明,该算法在嵌入式系统上运行稳定,能提高检测速度和检测正确率.     

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。     

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.     

基于混合肤色模型的快速人脸检测算法

提出了一种基于混合肤色模型的复杂背景彩色图像的快速人脸检测算法.为了克服环境光照变化及光照不均的影响,引入了自适应光线补偿算法;在RGB颜色空间中运用多项式模型对光线补偿后的彩色图像进行肤色区域粗检测;采用RGB颜色空间中的多项式模型和颜色空间中的高斯模型相结合,对先前所提取的肤色区域做进一步精确的肤色区域提取;最后,对二值图像的连通区域进行预处理,输出人脸区域.实验结果表明,该算法能快速有效地从复杂背景的彩色图像中检测出人脸,对光照变化具有较好的鲁棒性.     

基于肤色分割和AdaBoost算法的彩色图像的人脸检测

文章提出了肤色分割和AdaBoost算法结合的人脸检测算法。首先,对彩色图像进行肤色分割,通过人脸肤色的统计特征得到候选人脸区域：然后,基于AdaBoost算法,使用由强分类器组成的级联分类器对候选人脸区域进行扫描,最终得到精确定位的人脸。实验证明,该方法具有肤色检测快速和AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效的运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况。     

基于YCbCr肤色模型和SNOW分类器的人脸检测

人脸检测是人脸识别的首要步骤,在人脸识别领域有重要的应用价值。基于YCbCr彩色空间,提出一种RGB彩色图像的人脸检测方法。该方法利用YCbCr肤色模型进行肤色分割,得到类肤色区域作为侯选人脸区域;结合split up Sparse Network OfWinnows（SNOW）分类器准确定位人脸的位置应用matlab编程技术对多组图像进行实验,结果表明,该方法适用于复杂条件下的人脸检测,并且不受人脸表情的限制,对于多人脸检测同样适用。     

基于AdaBoost算法的彩色图像人脸检测研究

在彩色图像中,不同的颜色所对应的灰度值可能相同,因此在灰度图像中检测不到的信息可能在彩色图像中被检测到。本文提出一种彩色积分图概念,在AdaBoost算法的分类器训练过程中分别得到彩色图像的人脸信息,并在分类器的后五层使用融合彩色信息的分类器分类。实验表明,本文方法增强了分类器的分类能力,提高了系统的正确检测率,降低了错误报警率。     

AdaBoost算法在人脸检测中的应用

AdaBoost方法是目前较流行的一种图像检测方法．它是基于统计模型的检测方法。针对目前一些人脸检测方法误检率高、检测速度慢的问题,详细介绍AdaBoost算法的基本原理,并应用OpenCV程序的开发．实现检测速度快、检测率和鲁棒性高的人脸检测。     

AdaBoost算法在人脸检测中的应用

AdaBoost方法是目前较流行的一种图像检测方法,它是基于统计模型的检测方法。针对目前一些人脸检测方法误检率高、检测速度慢的问题,详细介绍AdaBoost算法的基本原理,并应用OpenCV程序的开发,实现检测速度快、检测率和鲁棒性高的人脸检测。     

基于肤色特征的人脸检测技术研究

文章提出一种多人脸图像中人脸检测与定位方法,将图像从RGB色彩空间转换到YCrCb色彩空间中,根据肤色点在CrCb空间中的分布情况进行肤色点检测,并滤除肤色检测后的孤立噪声,利用势函数方法获得人脸候选区域。然后,根据人脸的结构特征对候选区域进行人脸区域的判别和定位,最终实现图像中多人脸的检测功能,并通过仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于肤色和区域双重匹配的人脸检测

提出了一种在复杂背景的图像中自动检测彩色人脸的方法。这种方法将肤色信息与人脸区域信息相结合。先在YCbCr颜色空间中求出图像中每个像素点属于肤色的隶属度,然后求出每个像素点对于质心的区域隶属度,最后把这两个隶属度进行结合得到属于人脸的隶属度。试验结果证明这种方法能较好地在复杂背景中检测出人脸。