基于VFW的人脸监控系统实现

构建了一个Windows平台下独立于硬件的人脸监控系统,它是基于Microsoft数字视频处理软件包VFW开发的,采用了带有光线补偿的肤色模型和人眼灰度模型的算法实现人脸检测.实验结果表明,该系统具有良好的检测效果.     

一种肤色定位的人脸检测算法

进行人脸识别前,首先要精确定位出一幅图像中人脸的位置,为了快速定位人脸位置,本文提出一种肤色定位的人脸检测算法。首先将实际获取的彩色图像转换为YCbCr和HSI空间图像,并将Cb和Cr图像中的数值进行四舍五入处理,结合Cb、Cr、H和S的阈值去除大部分背景,再统计当前图像中的彩色部分的Cb和Cr值,分别取最多2个数值来共同确定肤色位置,最后由当前位置的亮度信息图像排除手等纯肤色部分,准确定位人脸。本文算法能提高正检率并降低误检率,有利于人脸检测。     

基于DirectShow的人脸快速检测系统实现

介绍一种基于DirectShow的人脸快速检测系统的实现.首先利用DirectShow获得需要处理的视频帧,构造了皮肤颜色模型,对待测图像中肤色区域进行分割,检测出疑似人脸区域,并计算出该区域相对干皮肤的马氏距离图:根据马氏距离图寻找特征脸子空间,构造出BP神经网络;以马氏距离图在各特征脸子空间的投影系数为BP神经网络的输入,计算检测出的区域是否是人脸图像.实验证明,该系统具有良好的效果.     

彩色序列图像中的人脸快速定位研究

在模式识别与图像处理研究领域中,人脸定位是一个备受关注的研究方向。提出了一种彩色序列图像中实现人脸快速定位的方法,该方法首先利用差分算法初步确定图像中运动的区域。接着用分段的方法对运动区域进行肤色分割,排除非皮肤部分。最后根据先验知识,采用一系列的有效措施对候选人脸区域进行过滤,实现人脸定位。实验结果显示,论文研究的方法不仅能基本达到实时,而且具有较好的鲁棒性。     

基于肤色分割及特征定位的人脸检测算法研究

针对复杂彩色图像提出一种快速有效的人脸检测算法。首先通过一种新的色彩均衡技术消除由光照引起的色彩偏移,然后采用HSI空间与归一化RGB空间相结合的混合肤色模型,提取出原图像中的类肤色区域,最后根据人脸的几何特征定位眼睛、嘴巴和人脸区域。实验结果表明,该算法能较为准确地定位彩色图像中的正面或小角度偏转的人脸,具有较快的检测速度。     

复杂背景下的人脸检测新算法

提出了一种适用于复杂背景下的人脸检测新算法.首先对彩色图像进行光线补偿,减小由光源等因素影响引起的色彩偏差;然后对YCrCb色彩格式进行分段线性色彩变换,通过在此基础上建立的肤色模型得到候选人脸区域;最后通过对图像进行总体投影来分离候选人脸区域,再对分离出的区域进行局部投影来确定人脸位置.实验结果表明,该算法可以有效运用于多人脸、不同姿态、不同肤色及复杂背景的情况,对不同的测试图像,检测正确率达到94.7%.     

快速人脸检测系统的综合研究

主要介绍了通过基于肤色信息的彩色图像分割的方法,利用预先设定的肤色建模知识进行人脸区域的检测及区域标定.在此基础上,利用给定的人的眼睛、嘴巴的先验色度信息进行眼睛和嘴巴的匹配检测,并最终实现双眼中心的标定.通过对大量图片的实验证明,此种方法速度快,实时性高,算法简单,运算量小,从而达到精度和速度相平衡的人脸以及特征信息...     

基于肤色模型的人脸检测算法研究

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。     

多角度人脸最佳视角选取方法

针对目前多视角人脸最佳视角方法计算复杂、鲁棒性低,提出了一种基于人脸视角评价因子的人脸最佳视角自动选取方法.根据人脸肤色具有良好的聚类特性,结合YCbCr和YCgCr色彩空间进行人脸检测,利用嘴唇色彩与人脸肤色的差异性,确定嘴唇区域位置.由人脸区域与嘴唇区域进行人脸视角评价,从多目摄像机系统中自动选择人脸最佳视角.实验...     

基于肤色的实时人脸检测算法研究

研究了一种基于肤色的人脸检测算法的设计与实现过程。在YIQ颜色空间中,进行了有效的肤色提取,把提取到的肤色与背景图像信息转为二值图像进行形态学降噪处理,再采用质心定位法进行准确的眼睛定位,最后对检测到的人脸图像进行缩放、旋转、移位校正,以提高输出人脸图像的质量。实验结果表明,本文所提的算法具有很高的准确率与检测速度,能够适用于实时人脸检测系统。     

基于人脸结构特征的眼睛定位算法

眼睛定位在人脸识别检测过程中起着非常重要的作用.研究后发现,眼睛的灰度值在人脸所有的五官中是最高的,且具有一定的面积.文中针对人脸各器官的几何结构特征,结合眼睛灰度信息提出了一种新的眼睛定位算法:通过对灰度图像进行垂直和水平灰度投影后,能够对人脸初步定位,然后用一个相当于瞳孔大小的方形框去搜索整张脸,当落在这个框内的黑色像素的个数达到最大时,这个框的位置就是眼睛的位置.经过实验,这种算法定位准确且定位时间短.     

AFRS人脸自动识别系统的设计与开发

人脸检测、跟踪和识别技术是人机自然交互领域中一个富有挑战性的课题,也是近年来研究的一个热点。在新一代(第四代)人机自然交互系统中人脸自动识别系统提供了一个友好的人机交互接口。本文着重介绍了AFRS人脸自动识别系统的设计思想和实现技术。该系统以实现一个实时的、鲁棒的、自动化的系统为目标,融合了人脸检测、跟踪和识别技术以及其它的图像和视频处理技术,并且建立和维护了一个含有人脸特征数据的数据库,从而使得系统可以自动地对进入系统监控范围内的人脸自动进行检测、跟踪和识别。该系统在新一代的人机交互、安保、视频监控等方面有着广泛的应用前景。     

基于AdaBoost算法和人眼定位的动态人脸检测

在快速人脸检测算法中,基于AdaBoost算法的人脸检测算法得到越来越多的认可。然而,该算法在复杂环境下常有误检的情况。为了既快速又能提高检测的准确率,提出了以人眼定位的算法作为辅助的人脸检测算法。首先应用AdaBoost算法检测人脸的位置,然后再利用改进的模板匹配算法对人眼进行快速识别与定位。在人眼检测方面,利用金字塔算法加快了检测速度。实验表明,该方法可减少AdaBoost算法的误检率。     

基于Gabor小波和神经网的人脸检测

论文提出了一种基于Gabor滤波特征和的正面人脸检测方法。算法首先利用了Gabor滤波器的良好的空间位置与方向的选择特性,采用了四种方向的Gabor滤波器提取人脸样本图像特征并送入神经网路进行训练。实验结果证明该方法行是十分有效的。     

基于GA-BP神经网络的人脸检测

传统的BP神经网络算法收敛过慢、局部收敛不理想,影响其工作性能。针对以上不足以及人脸图像数据大等问题。提出GA-BP神经网络对人脸图像进行检测的新方法:将遗传学习算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,使网络收敛速度加快和避免局部极小。通过实验表明该网络不仅收敛速度快,而且易达到最优解。证明该网络对人脸图像检测具有高的检测精度。     

人脸图像检测及分类系统的研究

本文提出了一个人脸图像检测及分类系统的快速算法.任意输入图像,系统首先通过查询颜色表的方法快速提取出人脸区域.在姿势分类时,本文使用了分类压缩人脸本征空间的方法,降低了对人脸图像训练和分类的计算量.实验结果证明,本算法具有很好的检测和分类性能.     

人脸识别中的眼睛定位

本文提出一种结合人脸中眼睛的灰度及形状信息对人脸识别中的眼睛进行定位的算法。该算法容易实现,运算量少,且与图像的平移、旋转、尺度无关。实验表明,该算法在人脸识别的眼睛定位上有较高的准确度。