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。     

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YCbCr高斯肤色模型的人脸检测技术研究

人脸的检测是人脸信息处理领域中的一项关键技术,其自动人脸识别系统、基于内容的检索、视觉监测、新一代人机交互技术等领域具有广阔的应用前景。而高斯模型是模型识别研究中经常用到的一个模型。建立一种基于YCbCr高斯肤色模型,并对其进行验证和分析,随后对二值化图像进行基于数学形态学和连通区域分析和处理,尽可能地去掉大部分非人脸区域,对于人脸识别的研究有一定的价值和意义。     

基于肤色的人脸检测研究

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。     

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%.     

基于视频的人脸检测算法研究

针对传统AdaBoost算法在视频中检测人脸误检率较高的问题,文中提出了一种结合运动分析和肤色检验的改进型人脸检测算法。该方法通过运动检测来提取运动前景,并选择肤色模型对人脸肤色进行相似度求取,利用几何特征进一步缩小检测范围;采用增加新Haar特征和改进权重更新方式的改进型AdaBoost算法对人脸候选区域进行实时检测。实验结果表明,与传统AdaBoost方法和增加肤色检验的AdaBoost方法相比,该方法的误检率分别降低了18.68%和8.79%,检测时间则分别缩短约800 ms和250 ms。     

基于YCgCr色彩空间的人脸检测技术研究

讨论一种复杂背景下彩色图像的人脸检测方法。在RGB色彩空间对输入图像进行光照补偿,采用YCgCr色彩空间的高斯肤色模型来分割肤色区域,对肤色分割后的二值图像进行数学形态学和连通区域的分析和处理,尽可能去除大部分非人脸区域,最终定位出人脸区域。实验证明,该方法对不同光照条件和复杂背景下的图像有较好的适应性和检测效果。     

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。     

一种基于肤色和边缘信息的人脸检测

人脸的检测是一个非常复杂的问题,对它的许多规律和规则进行显性的描述是相当困难的.文中提出一种基于肤色和边缘信息的人脸检测方法.该方法充分利用了人脸肤色的统计知识,首先利用肤色模型和边缘信息对人脸进行初定位,形成肤色区域,然后利用区域的特性例如紧凑性、坚固性、长宽比等来验证该肤色区域是否存在人脸.实验证明,该方法可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、表情姿态和复杂背景的情况,具有较好的检测结果,还可以用于实时的人脸跟踪中.     

基于HS-CbCrCg肤色模型的人脸检测算法

传统的人脸检测方法对于复杂背景彩色图像中人脸区域检测效果不理想。本文首先对不同光照条件下的输入图像进行光补偿和图像增强的预处理,然后利用HS-CbCrCg颜色空间建立肤色模型对图像进行肤色判别,之后用改进的Adaboost算法检测肤色区域的人脸信息,最后对重点区域重检测判别出确信人脸。实验数据表明,此方法对比传统的人脸检测方法,处理速度更快同时能够降低人脸漏检率和误检率。     

复杂背景下的人脸检测算法研究与实现

人脸检测是指能够在一幅图像中找到其中存在的人脸,并能够确定其位置和大小等信息的过程。人脸是一个信息极丰富的模式集合,其是人类互相判别、认识、记忆的主要标志,人脸检测在人脸图像处理和计算机视觉领域占有极为重要的地位。针对复杂背景下的彩色图像,对目前主流的几种人脸检测算法进行了介绍,在系统设计中提出了一种基于肤色和特征融合的人脸检测算法。该算法是一种层次化、由粗到精的检测方法,通过一步步减小检测区域,从而实现多个人脸的检测与定位。     

基于肤色及改进的Adaboost算法的人脸检测

为提高人脸检测的实时性和准确率,提出一种基于肤色与改进的Adaboost算法结合的人脸检测新方法。首先在YCbCr色彩空间下建立混合高斯肤色模型处理待检测图像,分割出肤色区域得到候选人脸区域。然后通过Harr矩形特征扩展与样本权值更新改进Adaboost算法,进行人脸检测。实验表明,该方法较好地处理了复杂背景下彩色图像人脸检测的漏检、错检问题,提高了检测速度和精度。     

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。     

利用肤色信息和几何特征的人脸检测算法研究

针对光照条件对人脸检测的影响,文章提出一种基于肤色信息和几何特征的面部检测算法。首先对图像做光照补偿,然后在肤色类聚良好的YCb Cr空间建立肤色模型。最后依据皮肤颜色信息和人脸几何特点检测出面部区域。     

基于肤色和Adaboost算法的人脸检测

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。     

基于肤色模型的人脸检测研究

现有的人脸检测方法,对复杂光照环境下获得的彩色人脸图像的检测效果仍不太理想。在仔细研究目前人脸检测方法的基础上,对基于肤色分割结合模板匹配的人脸检测方法进行改进,提出基于“光照预处理＋肤色模型＋模板匹配”的人脸检测问题解决思路。实验结果表明,该方法对实际场景中正面和准正面的人脸图像,平均准检率达到84％,同时对光照变化不敏感,而且对姿态和表情的变化也具有较好的鲁棒性。     

基于肤色模型与模板匹配的人脸检测探究

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。     

一种基于肤色分割的彩色图像人脸检测算法

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。     

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.     

一种基于肤色和脸部特征的人脸检测方法

针对人脸检测问题中快速性与准确性难以同时满足的情况,提出了一种将肤色和脸部特征相结合的方法来检测人脸.由于通过基于肤色的算法能快速定位出人脸大致位置,因而检测速度能达到实时的要求;同时利用脸部特征进一步细检,可保证检测的精确性.