共查询到19条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
肤色分割是彩色图像人脸检测中常用的算法.本文提出了一种应用于DCT(Discrete Cosine Transfom)压缩域的肤色分割算法.采用三维椭圆模型对肤色在YCbCr空间的聚类进行准确描述.统计表明亮度对肤色在色度平面上的聚类有非线性的影响.为了准确描述这种非线性关系,依据亮度变化采用不同参数的椭圆表示肤色在色度平面上的聚类,形成三维椭圆模型.利用亮度分量的交流系数对上述固定模型的初分割结果进行自适应修正,进一步去除背景噪声.实验结果表明本文提出的算法是一种有效的压缩域肤色分割方法. 相似文献
2.
利用一种基于肤色的2D Gaussian模型和一定的先验知识实现了人脸快速检测。首先对一幅图像进行去噪、光线补偿等预处理,然后根据颜色空间特性建立适宜的肤色模型,检测出大致的肤色轮廓,对面部特征根据先验知识实现定位,从而剔除非脸部区域,最后对该算法进行实验验证。实验表明,该算法可以实现人脸的快速检测,降低了误报率,具有一定的优越性。 相似文献
3.
基于肤色检测的快速五官定位算法 总被引:3,自引:1,他引:2
根据视频应用的特点,结合人脸的肤色和特征部位几何分布特征,提出了一种应用于视频序列人脸部位的五官定位算法。实验表明,该算法定位速度快,误检率低。 相似文献
4.
5.
随着科技发展,信息信息技术也在日渐成熟,关于人脸检测技术的研究在不断的更新,检测的方法也多不胜数。像是基于肤色的人脸检测技术就是一种常见的检测技术。今天我就来谈谈基于肤色的人脸检测。 相似文献
6.
人脸检测是人脸识别的第一环节,也是非常关键的环节。试验中主要针对静态彩色图像进行人脸检测,研究肤色在人脸检测中的应用。不同图像背景、人脸的可变性和光照条件变化都增加了人脸检测的难度。因此,从一幅图像中检测人脸是一项具有挑战性的任务。采用Adaboost的人脸检测,并提出肤色与Adaboost算法相结合的人脸检测方法。对输入的彩色图像进行从RGB空间到YCbCr空间的转换,然后进行肤色分割,排除背景干扰,最后用Adaboost算法对可能区域进行检测,得到人脸位置。实验表明,该方法误检率低,鲁棒性好,对人脸检测有较强的实用性。 相似文献
7.
8.
9.
10.
针对JPEG2000彩色图像,提出了一种结合肤色和纹理信息,直接在小波压缩域操作的人脸检测方法。该方法有3大特点:首先,提出了小波域人脸模式的多级梯度能量描述,在有效表征脸部特点的同时,可避免复杂的压缩域图像缩放操作,首次较好地解决了压缩域人脸检测中尺寸未知的难点;其次,优化YCbCr彩色空间肤色模型,提高肤色分割准确度;最后,在检测器的设计中,将基于规则的简单分类器和基于神经网络的复杂分类器有机结合,进一步加快处理速度。实验结果表明,提出的方法是有效而快速的。 相似文献
11.
12.
13.
由于受外界光照环境的影响,采集来的人脸彩色图像经常会发生彩色偏移或者存在不同程度的高光和阴影,这已成为提高基于肤色的人脸检测率的重要障碍。为此,将Gray World彩色均衡方法融入人脸检测算法,对待检测图像进行彩色偏移消除,在相当程度上解决了光源色彩不同所带来的色彩偏移问题,这为基于肤色的人脸高检测率的获得提供了保障。 相似文献
14.
15.
16.
压缩域中基于支持向量机的镜头边界检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对如何进一步提高镜头边界检测精度问题,本文提出了一个基于支持向量机SVM (Support Vector Machine)的镜头边界检测算法.该算法利用视频压缩域中特征,如宏块类型,帧间对应宏块DC系数差和帧类型将视频帧分为发生切变的帧、发生渐变的帧和非镜头变换帧三类,从而实现视频的镜头分割.实验结果表明该算法对摄像机的运动和大物体的进入具有很好的鲁棒性,且没有大多数算法中阈值选择的困难,将我们的算法与2001 TREC评估中最佳指标进行了比较,在综合度量查全率和查准率的性能指标F1上,比2001 TREC评估中最佳指标高约8%. 相似文献
17.
18.
本文提出了一种基于肤色模型与模板匹配的人脸检测方法。基于YCbCr色彩空间的高斯概率模型,对肤色进行相似度计算和二值化分割,采用形态学对二值化后的图像去噪处理,随后又利用人脸先验知识进一步排除非人脸区域,最后结合人脸模板进行匹配,最终确定并标记出图像中人脸的位置。实验表明,该方法能够在复杂背景图像中较准确地检测出人脸。 相似文献
19.
针对复杂背景下的彩色图像,提出了一种基于肤色分割、几何特征相结合的人脸检测算法。利用肤色模型通过最大类间方差法自动优选阈值分割图像,得到肤色区域;通过分析肤色区域的特征,用椭圆面积准则方法最终确定人脸位置。 相似文献