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基于人眼定位的人脸检测与归一化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
文中针对复杂背景下多姿态静态人脸图像,提出了一种通过对眼睛这一特征的自动检测与定位,从而实现对人脸检测的新方法。首先对原灰度图像做边缘灰度加强;然后结合根据人脸几何特征先验知识建立的人眼位置判定准则,在分割阈值递增的过程中,寻找能分割出双眼眼块的最优分割阈值;最后用两维相关系数作为对称相似度来检验检测出的双眼的真实性,并利用找到的双眼图像垂直方向的灰度积分投影,精确定位瞳孔中心。对彩色图像,利用肤色在YCbCr颜色空间的分布特性建立肤色模型,粗略找出肤色区域,进行灰度变换后,再采用上述方法检测人脸。最后提出一种脸相归一化方法,便于进一步的提取特征工作。实验结果证实了文中方法在速度和准确性方面具有良好的性能。 相似文献
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文中针对复杂背景下多姿态静态人脸图像,提出了一种通过对眼睛这一特征的自动检测与定位,从而实现对人脸检测的新方法.首先对原灰度图像做边缘灰度加强;然后结合根据人脸几何特征先验知识建立的人眼位置判定准则,在分割阈值递增的过程中,寻找能分割出双眼眼块的最优分割阈值;最后用两维相关系数作为对称相似度来检验检测出的双眼的真实性,并利用找到的双眼图像垂直方向的灰度积分投影,精确定位瞳孔中心.对彩色图像,利用肤色在YCbCr颜色空间的分布特性建立肤色模型,粗略找出肤色区域,进行灰度变换后,再采用上述方法检测人脸.最后提出一种脸相归一化方法,便于进一步的提取特征工作.实验结果证实了文中方法在速度和准确性方面具有良好的性能. 相似文献
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基于肤色信息的人脸检测和人眼定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出的人脸检测和人眼定位方法利用人类肤色在YIQ颜色空间分布的稳定性,检测出图像中的皮肤区域,然后利用人脸的特征知识来判断人脸的存在,通过计算脸部特征的对称性,从而精确定位。实验结果证明了方法的有效性。 相似文献
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俞骋 《电脑与微电子技术》2012,(7):28-30
眼睛与眉毛的相似是造成人眼定位算法误检的重要原因之一。提出一种基于知识的眉眼分割算法,首先应用眼睛映射算法对彩色图像中的眼睛区域进行初步的筛选,然后根据眉毛在眼睛上部这一常识,对经过初次处理的图像按列扫描,当检测到有两段非零像素时,即可判断出上面一段为眉部像素,下面一段为眼睛像素。最后去除眉部像素而保留眼睛像素,该算法解决了因眉毛干扰而导致人眼定位出错的情况。 相似文献
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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。 相似文献
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人眼检测是人脸检测与识别、驾驶员行为分析或MPEG4压缩中的关键技术,为了提高处理速度和检测结果的鲁棒性,提出了一种基于肤色检测和几何特征人眼快速定位方法;通过比较,选用YIQ空间和KL变换联合的方法检测肤色区域,然后运用面积阈值检测出备选人脸区域,并在备选人脸区域中通过灰度特征确定人脸特征区域的位置,并根据人眼的几何位置关系检测出其大致位置;通过对称性和相似性校验所得位置是否为真正的人眼位置,最后运用Hough变换确定人眼瞳孔中心的精确位置;试验表明,该方法操作简单,速度较快,能满足实时处理的要求,对不同的光照条件、姿态以及干扰背景具有较强的适应性。 相似文献
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人脸检测中眼睛精确定位的研究 总被引:2,自引:1,他引:2
人脸检测在许多应用中都是重要的一个处理阶段,例如人脸识别、电视会议、人机界面等。眼睛是一个在人脸检测中极为重要的人脸特征,因此一种快速可靠的精确定位眼睛的算法对许多实际的应用是十分重要的。该文提出了一种新颖的精确定位眼睛的方法,该方法由两部分组成:第一部分,通过人脸区域分割、五官定位、人脸确认三个步骤在复杂背景中进行人脸区域的检测;第二部分,在检测到人脸区域和眼睛大致位置的基础上,用一种新的椭圆检测算法精确定位眼睛虹膜的位置。实验证明该文所提出的算法是快速可靠的。 相似文献
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光照归一化在光照鲁棒的人脸识别中被广泛使用.许多现有光照归一化方法将人脸图像视为自然图像,而忽略了人脸这一类特定物体的先验属性,因此很难从一幅具有侧光的人脸图像中恢复阴影区域中的人脸信息.提出了利用人脸对称性先验的光照归一化方法,在能量最小化框架下,对人脸图像的阴影区域进行光照归一化时参考其对称非阴影区域中的人脸结构信息,同时提出了无阴影信度图将二元最优化问题简化为一元最优化问题,以降低光照归一化方法的计算代价.在合成阴影和真实阴影人脸图像上的实验表明,利用人脸对称性的光照归一化方法能有效恢复图像阴影区域中的人脸特征,并对人脸误配准和非对称几何归一化具有一定的鲁棒性. 相似文献
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提出了一种基于图像梯度和模板匹配相结合的眼睛定位方法。利用投影函数确定眼睛区域的上下边界,然后对于眼睛睁开较大的图像根据眼球的梯度方向信息定位眼睛中心,对于眼睛睁开较小或完全闭合的情况,利用本方法中的梯度眼睛模板进行二次匹配。试验证明该算法定位准确率高,不受眼睛状态的影响,并且对头部姿态变化和焦距变化等具有一定的鲁棒性。 相似文献
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一种基于灰度图像的人脸检测及眼睛定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用灰度积分投影直接对人脸图像进行检测和眼睛定位是一种常用的算法,但是直接采用该算法会受到背景、特征等因素的影响,识别准确率较低。提出了一种基于最大类问方差阈值和区域膨胀相结合的检测与定位算法。该算法首先计算最大类间方差设置阈值,把灰度图像转换为二值图像并检测出人脸区域,然后通过对该人脸区域中的连通区域进行膨胀及连通性处理,精确定位眼睛坐标。实验表明,此算法可靠,具有较好的识别效果。 相似文献
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提出了一种基于图像梯度和模板匹配相结合的眼腈定位方法。利用投影函数确定眼腈区域的上下边界,然后对于眼睛睁开较大的图像根据眼球的梯度方向信息定位眼睛中心,对于眼睛睁开较小或完全闭合的情况,利用本方法中的梯度眼睛模板进行二次匹配。试验证明该算法定位准确率高,不受眼腈状态的影响,并且对头部姿态变化和焦距变化等具有一定的鲁棒性。 相似文献
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眼睛是人脸中极为重要的特征,因此快速准确的定位人眼是人脸识别的关键环节.为解决识别问题,提出了一种新的精确定位人眼的算法,即根据东方人的脸部结构特征,提取一个局部区域以缩小眼睛的搜索范围.在此基础上,结合眼睛的灰度信息和结构信息最终精确定位人眼.首先把整幅图像分割成固定大小的小图像块,根据图像块的复杂度初步定位两眼,再根据图像块的结构居中度对眼睛进行精确定位.实验结果证明,运算量少,容易实现,并能提高检测效率. 相似文献
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复杂背景下基于肤色和几何特征的人眼定位 总被引:3,自引:0,他引:3
人眼检测和定位是人脸识别技术中一个重要组成部分。基于肤色信息和人脸面部几何特征的算法是一种快速、高效、稳定的人眼检测算法。算法采用由粗到细的检测策略,先通过肤色信息对人脸区域进行预检测,然后结合人眼几何特征进行定位,该算法定位效率高,并对背景、尺寸、旋转角度等细节具有很好的适应性,在人脸实时检测系统中具有很好的应用价值。 相似文献
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针对人脸识别中的特征定位问题,文章提出了一种眼角定位方法。首先根据小波变换,对灰度图中的人脸粗定位两眼的位置,然后结合Susan算子方法找出内外眼角的精确位置,实现对双眼的定位。实验结果表明,与传统方法相比,该方法能较好的实现眼睛定位,能够显著提高了定位准确率和定位速度。 相似文献