基于OpenCV人脸检测算法在嵌入式系统上的实现

随着信息处理技术的发展,基于嵌入式平台的便携的人脸检测技术便显得愈发重要。本文描述了如何基于OpenCV视觉库在嵌入式平台上利用类Haar特征和Adaboost算法实现人脸检测,并讨论了如何在嵌入式平台上优化算法。     

基于Zynq的人脸检测设计

针对目前大多嵌入式人脸检测系统因资源限制而导致的软件方式实现速度较慢的问题,提出利用软硬件协同的方法来加速人脸检测。在Zynq-7000平台的基础上,使用C语言实现了基于AdaBoost级联分类器的人脸检测算法,并测试了各个模块的运行时间。结合算法实现的具体过程及其繁复程度给出了硬件加速方案。将检测算法计算量大而多的部分转移到硬件部分进行优化加速,在Zynq-7000平台上实现了软硬件协同的人脸检测,最后给出了相应模块的加速结果。     

基于ZYNQ的优化Adaboost人脸检测

针对目前大多数嵌入式人脸检测系统实时性差的问题,通过优化的人脸检测算法和软硬件协同处理方式达到加速人脸检测的目的。基于ZYNQ SoC架构下,利用YCbCr肤色空间算法在FPGA部分加速提取肤色区域,利用优化的Adaboost算法与Phash算法在双核ARM中完成人脸检测与追踪,输出检测到的人脸。实验表明,提出的优化人脸检测算法相比传统的Adaboost人脸检测算法更具实时性,并且通过合理的软硬件协同处理也可以加快人脸检测速率,同时减少系统硬件资源消耗量从而降低成本。     

基于DSP的AdaBoost人脸检测算法实现

为解决人脸检测实时性问题,提出了基于DSP实现人脸检测算法.改进了AdaBoost人脸检测算法,在层次型AdaBoost检测算法的基础上,改进了特征定义方式,提出模糊层次型人脸检测器结构.介绍了TI公司的DSP芯片及其外围电路,描述了系统中各个模块的工作流程.最后,阐述了利用CCS对DSP程序进行优化.实验结果表明,在输入图像大小为256×256像素的条件下,检测速度达到每秒26帧,误检率只有0.9%,实现了实时人脸检测的要求.     

基于Camshift的人脸跟踪算法

Camshift跟踪算法具有很好的实时性,但是也存在不能实现自动跟踪,跟踪过程中鲁棒性不强,遇到遮挡问题跟踪失效,只能进行单人脸跟踪等问题。针对这些问题,提出了基于改进Camshift的人脸跟踪算法,该算法结合了Adaboost人脸检测算法并改进了原算法中的颜色直方图模型。以实际人脸检测与跟踪实验为例,证明了该算法在人脸自动检测跟踪过程中具有速度快、准确度高,同时可以跟踪多个人脸,能有效克服跟踪过程中遮挡问题等。     

基于Camshift的人脸跟踪算法

Camshift跟踪算法具有很好的实时性,但是也存在不能实现自动跟踪,跟踪过程中鲁棒性不强,遇到遮挡问题跟踪失效,只能进行单人脸跟踪等问题.针对这些问题,提出了基于改进Camshift的人脸跟踪算法,该算法结合了Adaboost人脸检测算法并改进了原算法中的颜色直方图模型.以实际人脸检测与跟踪实验为例,证明了该算法在人脸自动检测跟踪过程中具有速度快、准确度高,同时可以跟踪多个人脸,能有效克服跟踪过程中遮挡问题等.     

基于肤色特征的人脸检测算法的研究

通过对比面部识别技术的各种算法,本文重点研究了基于肤色特征的人脸检测算法。首先通过两种方法实现人脸的区域分割：基于相似度的方法和基于皮肤区域、头发区域的方法。前者通过相似度计算、二值化之后标记出人脸区域,后者利用颜色来检测人脸区域。人脸区域检测完毕之后再对其进行人脸特征的标注,最终实现面部检测。     

人脸检测与跟踪算法优化及Web端实现

针对实现人脸检测与跟踪功能的系统软件在使用过程中产生的不易发布、扩展和维护等问题,提出一种基于HTML5实现人脸检测与跟踪的方法。通过将HTML5 Canvas技术和一种计算机视觉算法库相结合,利用基于Viola-Jones算法原理的人脸特征分类器和Java Script等多种程序语言,在网页上实现基于HTML5的人脸检测与跟踪的功能。实验结果表明,该方法不仅能有效地减少资源的开销,支持人脸检测与跟踪算法在Web端的实现,而且还满足了人脸检测和跟踪过程中的实时性要求,保证了人脸检测的检测率,具有更优的检测效果。     

基于图像处理的疲劳驾驶预警研究

基于图像处理知识对疲劳驾驶检测系统进行研究。在构建人脸相关数据库后,主要的疲劳相关信息通过混合模型算法进行获取。首先对图片进行一定的预处理,增加图像增强模块消除实际的光照干扰。采用基于AdaBoost的人脸检测算法为核心检测方法,对人脸的定位以驾驶员眼部特征为关键部位。采用人眼变化曲线分析法与PERCLOS准则相结合的判定方法进行疲劳判定。针对不同需要和特性对疲劳驾驶预警进行优化。实验通过模拟测试验证了关键点定位算法的可实现性与准确性,并验证实际的疲劳测试具有较好的可靠性。     

基于DM6437的Adaboost人脸检测算法的设计与实现

研究并实现了基于DM6437的Adaboost人脸检测算法。在对相关的人脸检测算法研究的基础上,选择了适应能力强、错误率小的Adaboost算法,通过对输入样本进行Harr特征提取,从中选出最优的Haar特征,然后将训练得到的Haar特征转换成弱分类器,再将弱分类器优化组合成强分类器,最后形成级联强分类器用于人脸检测。通过OpenCV在计算机上仿真实现该算法,完成了Adaboost人脸检测算法的DSP程序设计,在DM6437硬件平台上实现了人脸实时检测功能。结果表明,运用该算法能够有效地进行人脸检测,可用于工程实践。     

一种改进的快速人脸检测算法

针对AdaBoost人脸检测算法易受到纹理干扰而造成误检的情况,提出了一种结合自适应肤色验证的快速人脸检测算法CMFS。该算法首先用运动检测为前置处理减小人脸检测搜索范围,然后用AdaBoost算法检测出人脸候选区,最后根据人脸候选区的平均亮度自适应地选择是否启用肤色验证作为后处理以排除虚警。实验结果表明,提出的CMFS检测算法在保证检测率的同时,提高了检测速度,并大大降低了误检率。     

基于Adaboost和Camshift的人脸检测

Adaboost算法具有很好的实时性,但是也存在检测过程中鲁棒性不强,遇到遮挡问题检测失效等问题。针对这些问题,提出了基于改进Adaboost的人脸检测算法,该算法结合了Camshift人脸跟踪算法并改进了原算法中的颜色直方图模型。以实际人脸检测与跟踪实验为例,证明了该算法在人脸自动检测跟踪过程中具有速度快、准确度高,能有效克服检测过程中遮挡以及类肤色干扰问题等。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

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。     

基于Adaboost算法的人脸检测实现

人脸检测是指把人脸从一幅静止的图像或者动态视频中检测出来,并且指出人脸在图像或视频中的大小和位置.目前存在着大量的人脸检测算法,其中Adaboost算法是比较实用的人脸检测算法.Adaboost算法中人脸的特征采用的是矩形特征,在大量的样本集中,提取样本的矩形特征进行训练,生成多个弱分类器,然后合并多个弱分类器形成一个...     

应用Camshift跟踪算法提高视频中人脸检测速度

在OpenCV中提供的CascadeClassifier级联分类器利用Haar特征进行人脸检测时,检测速度很慢无法满足视频对实时性的要求,而且光照的影响也很大.基于这两点提出一种新的人脸检测算法,采用Camshift目标跟踪与人脸检测相结合提高检测速度并利用直方图均衡化减弱光照的影响.该算法首先把CascadeClassifier级联分类器方法检测到的人脸区域设为ROI区域,对ROI区域操作并用Camshift算法进行目标跟踪,其次要定时进行一次人脸检测用来更新ROI区域保证跟踪的准确性.经过实验结果分析表明：利用改进后的算法,人脸检测的速度有明显提高（约为40%）,并且减小了光照的影响.     

基于3×3块梯度图像划分和人脸几何模型的人脸检测

提出一个人脸检测算法,该算法使用3×3块划分的梯度图像和几何人脸模型来进行人脸检测。3×3块划分用来初步检测特定区域中是否有人脸,接下来利用几何人脸模型把人脸检测出来。实验结果表明所提出的人脸检测算法检测结果比较好,并且对于光照并不敏感。     

改进的多目标回归实时人脸检测算法

针对物体检测实时多目标回归算法中分别优化各四个位置参数，割裂了四个位置变量之间的关系，造成对物体的边框回归不够准确且训练不易收敛的问题，提出一种带检测评价函数（Intersection over Union，IoU）作为损失函数的实时多目标回归人脸检测算法。首先基于Redmond等提出实时多目标回归模型，采用该模型检测实时性的机制，然后融合了IoU函数作为位置参数的损失函数，将实时多目标回归模型中的四个独立位置参数整合成一个单元进行优化，避免了基础模型的缺陷。算法在人脸检测基准库FDDB上进行测试，实验结果表明：在人脸检测的有效性上优于主流的传统人脸检测算法，检测速度上领先于其他经典深度学习方法。提出的算法在检测人脸的有效性和检测速度两者之间取得了一个较好的平衡，为构建实用的人脸相关应用系统提供了参考价值。     

基于Adaboost与肤色分割融合的驾驶员图像脸部检测

采用改进的基于Adaboost的人脸检测算法检测出可能存在的初始人脸区域,适当扩大初始人脸区域的面积,在此基础上,利用基于RGB颜色空间的肤色分割算法进行人脸区域的二次定位,根据定义的脸部区域重合度和人脸几何特征实现对脸部区域的精确融合检测。实验结果证实了该算法的鲁棒性和实时性。