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。     

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.     

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。     

一种基于肤色和模板的人脸检测方法

提出了一种基于肤色区域和多种模板结合的人脸检测方法,该方法能在复杂背景下很好的检测出人脸位置并且不受人脸旋转或侧转的限制本文方法比传统的方法检测速度快、漏检率低,可以在实时系统中应用。     

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。     

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.     

基于肤色分割与几何特征的人脸检测

针对传统的人脸检测方法存在算法复杂、鲁棒性差以及精确度低等不足,提出一种基于肤色分割与几何特征的人脸检测算法。首先,将人脸彩色图像进行光照补偿预处理与非线性转换,建立YCb Cr颜色空间肤色模型同时融合人脸几何特征进行粗定位;然后,在人脸区域内,依据眼睛与嘴巴的色度特性分割出眼睛与嘴巴的特征区域并确定各自特征点的中心位置;最后利用眼睛,嘴巴的几何关系构建三角形精确定位人脸。实验结果表明,该算法简单,在速度与准确性方面具有良好的性能。     

Real-time Face Detection using Skin Color Model

1　Introduction　Facedetectionandrecognitionarestilltoughtasksofpatternrecognition ,in particularinreal timeapplica tions ,e .g .,securitysystems ,humanandmachinein teraction ,smartmediasystems,andsoon .Thediffi cultiesaremainlyduetothevariationsofilluminationconditions,viewpoints,pose ,imagesize ,etc ..Facedetectionisthecrucialstepinfacerecognition .Ifthepresenceofhumanfaceisdetected ,thelocationandsizeofthefaceregionarereturned .Overthelastthreedecades,manyfacedetectionmethodshavebeendevel …     

一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法

肤色检测是计算机视觉中的一个重要问题,本文提出了一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法,其基本思想是根据肤色样本分布区域的边界数据点采用曲线拟合的方法得到肤色分布区域的边界方程。在实现时,为了解决直接在笛卡儿坐标系中提取肤色样本分布区域边界数据的困难,算法采用了一种新的解决思路,即首先把训练肤色样本在色度空间的统计分布转化为图像的形式,然后再利用边缘检测方法得到肤色分布区域的边界数据。根据所得的边界数据点用直接最小二乘椭圆拟合方法便可得到肤色分布区域的椭圆边界,方法简单直观。实践表明,该算法能完成对各种不同环境条件下所拍摄图像的肤色分割,效果理想,其性能明显优于常用的域值界定法和单高斯模型法。     

Gray World彩色均衡方法在肤色检测中的应用

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。     

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。     

基于肤色分割与Adaboost融合鲁棒人脸检测方法

人脸检测广泛应用到人脸识别、数字视频处理、安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索等领域.比较众多人脸检测算法,文章提出了一种改进的基于Adaboost算法的人脸检测算法.该算法的核心是肤色分割结合基于Adaboost算法的人脸检测.首先,对彩色图像进行肤色分割,通过肤色区域的大小和长宽比等规则去除部分类肤色区域,得到可疑的人脸区域.其次,基于Adaboost算法的灰度特征得到最终的人脸.通过大量彩色图像的实验,证实了该方法的准确性和鲁棒性.     

基于U-V空间的人脸检测方法

本文提出了一种基于U-V空间的人脸检测方法。此方法首先根据YUV彩色空间进行肤色模型建立,忽略了其非主要的亮度分量来对肤色进行分割,其次建立了唇色模型,提高了肤色和嘴唇的检测正确率。     

基于肤色模型和FCM动态聚类的人脸检测

针对复杂背景下彩色图像中的人脸检测,研究一种基于非线性分段色彩变换、肤色模型和FCM动态聚类算法的检测方法．算法首先进行颜色空间映射及非线性分段色彩变换,再利用肤色分布模型,对肤色似然度图像进行自适应的肤色分割,进一步采用线段编码从分割后的图像中提取区域特征向量,最后利用FCM动态聚类方法,从复杂背景中检测出人脸区域．实验证明,该方法具有较高的准确性和适应性．     

基于肤色模型和改进Adaboost算法的人脸检测

为提高人脸检测的精度,提出一种基于YCbCr肤色模型和Adaboost算法的人脸检测方法。利用YCbCr颜色空间的肤色阈值模型确定待检测区域。再利用Adaboost算法准确定位出人脸位置,并对Adaboost算法的训练过程提出一种新的权值更新方法,防止权值过分增大,避免了Adaboost算法训练过程中出现的“退化”现象。