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盛仲飙 《计算机与数字工程》2012,40(12):136-138
人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键技术,成为近年来人工智能领域内的一项研究热点。文章简要介绍了人脸检测的理论基础,讨论了人脸检测的预处理、阈值检测和边缘检测三种常用的方法;重点研究了直方图阈值分割和边缘检测这一关键技术,并在MATLAB环境下进行了仿真。通过结果可以看出,只有将边缘检测技术和其他方法结合起来才能达到理想的检测效果。 相似文献
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受到移动设备计算能力和存储资源受限的局限,设计高效、高精度的人脸检测器是一个开放性的挑战.因此,文中提出融合多尺度特征的轻量级人脸检测算法(Lightweight Face Detection Algorithm with Multi-scale Feature Fusion, LFDMF),摒弃被视为人脸检测核心组件的多级检测结构.首先,利用现有的轻量级主干特征提取网络编码输入图像.然后,利用提出的颈部网络扩张特征图感受野,并将含有不同感受野的多尺度信息融至单级特征图中.最后,利用提出的多任务敏感检测头对该单级特征图进行人脸分类、回归和关键点检测.相比分而治之的人脸检测器,LFDMF精度更高、计算量更少.LFDMF按模型计算量高低可构建3个不同大小的网络,大模型LFDMF-L在Wider Face数据集上性能较优,中等模型LFDMF-M和小模型LFDMF-S以极低的模型参数量和计算量实现可观性能. 相似文献
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在研究和分析各种人脸捡测与定位算法的基础上,并以计算简单、速度快、能精确地提取视频序列中的人脸为原则,提出了一种新的基于运动信息与边缘投影函数相结合的视频序列中的人脸检测与定位算法.该算法设计了双阈值Sobel算子进行边缘检测,该算子检测到的图像边缘清晰、细致、噪声少;提出了平方投影函数,该投影函数不但可区分均值相同的区域,而且可区分方差相同的区域.将边缘函数与投影函数结合起来设计的人脸检测与定位算法简单实用. 相似文献
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本文提出了一种视频序列中人脸检测的算法.算法首先使用边缘检测和轮廓提取的方法滤去了大量的非人脸窗口然后使用基于Haar特征的检测方法对过滤处理结果进行再次检测.实验结果表明该系统能够实时地时于人脸进行检测,可以被应用在视频监控方面. 相似文献
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机器人系统中人脸特征提取技术的研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
该文描述了在智能机器人系统中人脸特征提取技术的研究与实现,提出了一种新的并且在机器人系统中实现的人脸特征提取方法,该方法首先利用基于Adaboost的人脸检测算法对采集到的原始图像进行人脸检测,从而得到人脸图像;然后让人脸图像通过一个空间掩模滤波器,去除图像中明显非人脸特征的区域,再经过二值化后得到二值化图像;将二值化图像与一个矩形模板相卷积,得到卷积值与模板索引数的二维曲线图,在二维曲线图中,最高的两个峰就分别对应了眼睛和眉毛,再根据人脸特征几何分布关系判断出眼睛,眉毛和嘴,从而得到最终的人脸特征.该方法检测率高,计算量小,实时性很强,满足了机器人系统中资源有限的约束条件. 相似文献
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基于人脸检测的人脸跟踪算法 总被引:10,自引:0,他引:10
文章提出了一种基于人脸检测技术的人脸跟踪算法。该算法利用前一帧的人脸检测结果预测当前帧中人脸可能的尺度与位置范围,在限定的范围内采用模板匹配与人工神经网分类的方法定位人脸,从而实现快速而可靠的人脸跟踪。由于使用了人脸检测技术,该方法可以自动定位初始人脸。实验表明该方法在具有复杂、动态变化背景的图象序列中是很有效的,速度为5-11Hz,可用于实时性系统。 相似文献
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本文提出一种视频中实时的人脸检测算法,该算法是基于Gentle Adaboost的多特征融合的快速算法,首先采用运动和肤色特征提取候选的人脸区域,再使用多层级联分类器定位人脸,为了加快检测的速度,还采用了边缘能量来排除非人脸窗口等策略。实验表明,该算法的检测率到达98.78%,误检率仅为2.04%,且速度达到了每秒27帧,满足各种实时的场合的要求。 相似文献
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卢曼慧 《网络安全技术与应用》2013,(9):13+23-13,23
本文首先采用运动信息检测算法,根据帧图像中是否包含运动信息判断图像中是否包含人脸区域,决定是否对该帧进行肤色分割,然后依据非线性的YCbCr肤色模型对需要检测的帧进行分割,进一步确定人脸区域的大致位置,并进行了仿真实验,实验结果表明该算法能够对视频图像序列中的人脸进行检测,具有良好的性能和一定的研究参考价值。 相似文献
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该算法将分水岭算法与小波变换相结合,首先利用分水岭算法对彩色图像进行基于肤色特征的预处理,确定类人脸区域,再用双正交小波对于处理后的图像进行边缘检测,并用椭圆法验证得到待定人类区域是否为人脸区域,将两次结果相比,最终确定人脸区域,本算法充分利用了分水岭算法图形分割边缘连续、速度快、精度高的特点,同时结合双正交小波基正交条件弱的优势,弥补了分水岭算法过分割的缺点,从而既能够快速有效地检测出人脸又能够减小图像的存储空间。 相似文献
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基于一种新的非线性彩色空间的人脸检测 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种新的非线性变换的彩色空间YC“rC“b,利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息,得到候选区域。为了排除候选区域中的非人脸,首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息,再通过多尺度形态边缘检测算子检测候选区域的边缘,利用PCA边缘方向(PCAED)信息定位眼睛,然后根据人脸特征的几何形状信息定位其他特征(鼻、嘴),通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证,最终得到正确的人脸区域。利用3个实验数据集测试该算法,并与其它相应的算法相比较,提出的非线性彩色空间对于肤色分割具有很好的效果,且对光照和姿态具有良好的不变性。另外,利用PCAED信息和几何特征信息检测人脸特征具有很高的定位精度,定位检测率优于其他方法。实验结果表明,该算法具有定位准确率高,漏检率和误检率低等特点。 相似文献
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在传统的Adaboost分类器算法中,采用色彩直方图或空间直方图作为提取特征,但这并不能充分描述图像目标的:特征,导致了目标检测和跟踪出现偏差。提出了一种基于边缘方向直方图的Adaboost人脸检测算法,使用空间分布和纹理信息作为提取特征。实验结果表明,该方法与传统Adaboost方法相比,准确率明显提高.而速度相当。 相似文献
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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
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为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。 相似文献