一种基于肤色模型和模板匹配的人脸检测算法

近年来,随着人机识别技术的日益发展,人脸检测问题越来越受到重视,而人脸检测技术的关键在于准确率和检测速度.为了有效提高人脸检测的效率,提出了一种基于肤色分割和模板匹配算法的人脸检测方法.首先,建立颜色模型,利用颜色信息对图像进行粗检测,得到粗检测结果,然后,采用模板匹配技术确定人脸.该算法克服了单用模板匹配法的时间延迟,提高了检测精度和速度.     

基于肤色和模板的人脸检测

针对彩色图像提出了一种基于肤色和模板的人脸检测方法,由肤色分割、模板匹配和人工神经网验证3部分组成.首先使用HSI空间的肤色统计模型分割出可能包含人脸的区域,然后使用平均脸模板匹配和人工神经网验证的方法在这些区域中搜索人脸.该方法将彩色图像的肤色信息和灰度图像的模板匹配及人工神经网分类模型综合起来,既极大地提高了速度,又具有较强的鲁棒性.实验结果表明,该算法是快速而有效的.     

基于肤色与模板匹配的人脸识别

本文提出了一种基于肤色与模板匹配的人脸识别算法。我们首先利用肤色在HSI空间的聚类特征对肤色加以判别,继而提取出人脸候选区域,最后通过模板匹配过程对候选区域加以识别。实验结果表明,该算法简单易实现,在执行时间及识别率上均取得了令人满意的效果。     

一种基于肤色和模板匹配的人脸检测方法

提出了一种基于肤色分割和模板匹配相结合的人脸检测算法.首先利用rgb色彩空间下的人脸肤色模型,对人脸图像进行肤色分割;针对图像中存在的多个肤色区域连接在一起的问题,采用SUSAN算子提取区域的边界,将连接的肤色区域分开;根据肤色区域的形状特征和欧拉数筛选人脸候选区域;最后利用建立的人脸模板和一种改进的混合匹配准则,对候选人脸区域进行匹配识别.实验结果表明,该方法能较好地从复杂背景中检测出人脸.     

一种基于特征提取和模板匹配的人脸检测算法

提出了一种基于特征提取和模板匹配的人脸检测算法。在粗检部分，利用脸部特征获得候选脸；在细检部分，利用模板匹配对候选脸进行确认，得到最后结果。经实验证明，算法可以克服光照、姿势、表情、胡须、眼镜等干扰，并允许有局部遮挡，具有较强的鲁棒性。     

基于多模板匹配的单人脸检测

提出了一种基于多模板匹配的一般环境图象中单人脸的检测方法。首先用双眼模板初步筛选,然后使用具有不同长宽比的多个人脸模板进行检测和定位,最后利用有脸器官的边缘特征进行确认。采用比固定比率压缩输入图象的方法解决不同尺度有脸的检测问题。实验表明这种方法具有较高的速度和检测成功率。     

基于肤色分割、区域分析和模板分布的人脸检测研究

提出了一种基于肤色分割、区域分析和模板分布的彩色图像人脸检测算法。首先对输入的彩色图像利用混合高斯模型和亮度模型进行分割,然后根据人脸五官的结构特征对得到的区域进一步分析处理,获得所有可能的候选人脸。接着构造了一种基于双眼和人脸模板的概率模型并利用其对候选人脸进行最终检测。实验结果表明,文章提出的算法具有较高的检测正确率和自适应能力;同时具有快速的检测速度。     

一种基于肤色和模板的快速人脸检测方法

本文针对彩色图像提出了一种快速人脸检测方法。该方法利用肤色和人脸模板来检测彩色图像中人脸区域,并通过计算人脸区域欧拉数来降低误检率,实验结果表明:该方法在有复杂背景的彩色图像中可以获得满意的检测结果。     

基于肤色的人脸检测研究

对于有背景的彩色图像,肤色是人体表面最显著的特征之一,所以肤色特征是人脸检测中一个重要的特征[1～2]。肤色特征主要由肤色模型描述,检测方法可以分为颜色选择,肤色区域分割和人脸检测三个步骤。文章提出的肤色模型可以较好的适应光照变化,采用肤色分割的方法,可以快速检测不同大小,不同平面以及一定侧面旋转角度的人脸。对简单背景下的人脸检测的检测率达到95.65%,复杂背景下的人脸检测的检测率达到85.22%。     

基于颜色和模板匹配的人脸检测

应用颜色信息探测图像的皮肤颜色区域，再用模板对该区域用模板匹配法进行模板匹配，这样无需对整幅图像进行搜索，也不需要对所有的窗口尺寸都匹配一次，从而大大提高了检测速度。     

适于人脸检测的模板匹配快速算法

为提高人脸检测中模板匹配的速度,在积分图像基础上,提出和应用平方积分图像,实现了一种计算速度与图像窗口大小无关的快速灰度均值和方差算法。应用这种快速算法,结合对灰度分布标准化近似计算公式、相关系数和平均偏差计算公式的变换,以及灰度分布标准化处理时省略拷贝图像窗口及窗口灰度值变换等不必要的步骤,大大提高了模板匹配速度。人脸检测实验证明了这种算法的有效性。     

基于肤色的复杂环境下人脸检测

对由光源颜色变化引起的图像色彩偏差,进行了校正,并在YCbCr颜色空间建立了Cb-Cr色度查找表和亮度信息联合的肤色模型,应用预处理技术,去除部分非人脸区域,减少人脸检测的搜索空间,并采用模板匹配方法在人脸候选区域检测人脸.实验表明,该方法能够有效的从复杂环境的彩色图像中检测出左右旋转不超过45°的人脸,且不受人脸表情、尺度和数目的影响,且错误率较低.     

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。     

一种基于肤色和主元分析的人脸检测方法

提出一种基于人脸肤色统计模型和主元分析(PCA)的人脸检测和定位方法。对现有的高斯肤色模型进行改进，并提出一种新的简便有效的候选人脸区域定位方法，最后采用基于主元分析的人眼检测算法完成对候选区域的检验。实验证明该方法可以有效地运用于多人脸，不同尺寸和复杂背景的情况，具有良好的检测效果。     

基于彩色人脸模板的人脸检测算法

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。     

基于三维肤色模型的人脸检测预处理方法

为了改善在光照变化和复杂背景影响下的人脸检测效果,在预处理阶段提出一种基于直接最小二乘拟合的三维肤色聚类模型算法。该算法首先将肤色在CbCrCg空间中的三个平面投影分布作为拟合对象,然后使用中值滤波和Sobel算子获取平滑边缘,最后通过直接最小二乘拟合法获取最佳三维肤色模型。在实验中分别将公共人脸库和户外拍摄的人脸图像作为实验对象,实验结果表明,该算法较传统肤色预处理算法具有更好的肤色分割效果,并且能够有效地提高人脸检测率。     

基于差影法粗分割与多模板匹配的人脸检测

提出了基于差影法粗分割与多模板匹配的人脸检测方法。首先利用差影法分割出可能包含人脸的区域;然后使用双眼模板进行粗筛选,进一步减小可能人脸的搜索范围;最后利用人脸模板和灰度规则进行匹配和验证。此方法具有较强的鲁棒性和可扩展性,减少了运算量,降低了误检率,提高了检测系统的综合性能。     

一种基于AdaBoost的人脸检测算法

针对常规基于肤色检测的AdaBoost算法的不足, 提出了一种改进的AdaBoost人脸检测算法,算法包括人体肤色模型、人脸运动检测模型、改进的背景提取方法、针对人脸区域的光照增强方法。算法综合利用了人体肤色信息和人脸运动信息,能有效缩小搜索范围。实验结果表明,该方法与常规基于肤色检测的AdaBoost方法相比,在保证检测性能的基础上,有效提高了检测速度。     

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。     

适用于遮挡车辆检测的子块带权模板匹配方法

针对多车辆跟踪过程中的遮挡问题,提出一种基于梯度方向直方图的子块带权模板匹配方法。该方法先对目标分块,并提取每块的梯度方向直方图,然后利用核函数为各块赋予不同权值,并采用子块带权特征匹配度度量方法计算目标模型与搜索窗的匹配度,进而获取最佳匹配。最后将该方法应用于多车辆跟踪过程中的遮挡车辆跟踪与检测。实验表明,该方法具有良好的精确度和鲁棒性。