基于肤色和结构特征的人脸检测

本文提出了一种基于肤色模型和人脸面部结构特征的人脸检测算法,该算法首先建立肤色模型来对原始图像进行肤色区域分割,再根据人脸的面部结构特征对分割区域进行过滤。实验结果表明给算法检测速度快,能够到达实时检测的目的。     

基于高斯肤色模型和图像分割的人脸检测

提出了一种基于HSV、YCgCr颜色空间和图像区域分割的人脸检测方法.首先,将规范化的rgb肤色转化到HSV、YCgCr颜色空间,对向量(H,Cg,Cr)T进行统计,得到肤色的三维高斯概率模型.然后,根据该模型计算待检图像的肤色相似概率,采用最大类间方差的方法计算二值化阈值,根据阈值将相似度图像二值化.为了抵消人脸区域亮度变化和阴影的影响,以二值图像为模板,在原待检图像的饱和图中根据3像素×3像素区域的平均R、G值进行图像区域分割.在分割得到的区域中,根据人脸特征检测出图像中的人脸.实验表明,提出的方法能在复杂背景的情况下检测出人脸图像.     

复杂背景下的人体轮廓提取算法

针对现有人体轮廓提取方法在复杂背景情况下鲁棒性差、精确度不高的问题,提出了一种改进的自适应人体区域分割方法。首先提取肤色样本,并建立自适应高斯模型提取肤色区域;然后在HSV色彩空间分割提取服装区域;最后线性融合以上两检测区域实现人体区域的检测。实验结果表明,该方法可以得到比较准确且完整的人体区域,有效降低了复杂背景环境、光照等条件的限制。     

基于肤色分割和AdaBoost算法的人脸检测

针对复杂背景和可变光照下的静态彩色图像人脸检测,提出了一种基于肤色分割和AdaBoost算法的人脸检测方法。首先把彩色图像转换到YCbCr空间。接着应用自适应光线补偿算法对图像进行光线补偿。再结合形态学、几何约束等方法排除背景干扰、进行肤色区域分割。其次应用改进的AdaBoost算法对分割出的区域进行验证,进而精确定位人脸。实验表明:该方法检测率高、适应性好、鲁棒性强,对人脸检测有较强实用性。     

基于YCbCr颜色空间手势分割

手势作为一种非常重要的信息交互载体,包含着大量符合人类认知习惯的交互信息,针对光照变化、外界干扰等复杂背景环境对手势分割的影响,提出了一种基于YCbCr颜色空间的肤色检测方法进行手势分割.根据人体肤色在YCbCr颜色空间中的聚类效果,采用基于椭圆模型的肤色检测方法,首先对复杂背景环境下的类肤色区域进行分割,同时针对分割图像中可能存在非手势区域的问题,采用最大类间方法获取分割阈值,去除图像中非手势区域,获取较高质量的手势二值图像.实验结果表明,针对复杂的背景环境,该算法具有较强的鲁棒性,能实现较为高效的手势分割.     

复杂背景下基于肤色检测的动态手势分割与识别

在类肤色的复杂背景下,基于肤色检测的动态手势识别会因肤色干扰导致识别效率较低。提出了一种基于YCbCr颜色空间的改进三帧差分法的动态手势识别方法。首先利用改进的三帧差分法对动态手势进行分割,有效去除类肤色背景;然后根据人体肤色在YCbCr颜色空间中的聚类效果,采用基于椭圆模型的肤色检测方法有效去除非肤色背景,分割出手势区域。通过双特征提取,有效去除大范围的肤色背景,最终得到完整的手势;最后利用BP神经网络较强的自学习能力,对分割的动态手势进行检测识别。实验结果表明,此方法在应对环境变化时具有较好的实时性和抗干扰能力,拥有较高的识别率。     

复杂背景下基于YCbCr颜色空间和Mini-Batch聚类的肤色检测

针对复杂背景下的人体彩色图像,提出了一种基于YCbCr颜色空间和Mini-Batch聚类的肤色检测算法.算法首先将目标图像转换到YCbCr颜色空间,并在Cb和Cr分量上进行统计建模,得出肤色阈值的高斯分布模型;然后采用Mini-Batch聚类算法在Cb和Cr分量上对肤色进行聚类分割,并对分割出的肤色区域进行面积过滤和区域归并,最终获得完整的肤色区域.仿真结果表明,相比传统算法,该算法对光照变化具有很好的鲁棒性,在背景复杂的人体图像中,能够得到较为完整、准确的肤色区域;同时该算法对大尺寸的图像具有较高处理效率.     

基于肤色的人脸区域分割

通过主要的两种色彩空间比较,选取YCbCr颜色空间,确立一种在YCbCr空间下的基于高斯模型的肤色分割方法.在YCbcr色彩空间中建立肤色分布的高斯模型,得到肤色概率似然图像,在最佳动态域值下完成肤色区域的分割,最后应用欧拉数确定出人脸区域.实验表明,该方法可以有效地分割人脸区域.     

基于肤色模型与眼睛定位的人脸检测方法研究

提出了一种基于肤色模型与眼睛定位的人脸检测方法。通过YIQ色彩模型的肤色区域分割进行人脸的粗定位,再根据眼睛的灰度及形状信息的眼睛定位实现人脸的准确检测。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。     

视频图像火焰区域分割算法

主要研究室外具有复杂背景环境中的视频图像火焰区域分割算法．在充分研究视频图像火焰运动特性并考虑实际应用环境的基础上,提出了一种基于多均匀分布背景模型的运动检测算法,以此来实现视频图像中火焰区域的分割．该方法能够克服复杂背景环境带来的干扰,达到很好的火焰区域分割效果,且具有良好的实时性．该方法不仅适用于火焰区域分割,对智能视频监控系统中其他功能的运动检测也有很好的借鉴意义．     

基于肤色模型的复杂背景图像人脸检测

本文针对复杂背景下彩色人脸图像提出了一种基于肤色模型和人脸几何与统计特征的检测方法.先利用椭圆肤色模型分割出肤色区域,再利用形态学操作以及人脸的统计几何特征验证人脸.实验表明,该方法检测正确率高,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.     

基于动态阈值图像分割法的人脸识别技术研究

提出一种基于动态阈值图像分割的人脸识别方法.在灰度级别下,基于图像分割中的Fisher准则,利用Fisher函数的类间均值最大、总类内方差最小的原则,自动获取待检测图像所对应的最佳分类阈值,并根据所得的动态阈值进行肤色分割,然后再根据阈值解码器,实现肤色似然图的二值化,得到肤色分割后的二值化图像,从而检测到包含有人脸的肤色区域.实验结果表明,该方法改善肤色分割性能,能够在负载复杂背景下实现肤色区域的精确分割,提高人脸检测的速度和精度.     

人脸检测的自适应肤色分割算法研究

为寻找候选人脸区域,从复杂的背景中分割出肤色信息成为一种有效的方式。作者分析了几种常用的彩色空间,提出一种自适应肤色分割算法,即检测出彩色图像中的肤色区域。算法选择了分割效果很好的HSV彩色空间,对Sandeep等人提出的方法进行改进,克服了因为皮肤区域的颜色随着拍摄的光照、角度等因素难于分割的不足。实验结果表明,该算法能有效地从复杂背景中分割出肤色区域,显示出更强的鲁棒性(robust),在人脸检测系统中具有很好的应用价值。     

基于纹理和邻域信息的肤色分割算法

为有效分割图像中的肤色信息,提出一种基于纹理和肤色点的邻域信息肤色分割算法.首先,根据图像中的肤色点在RGB颜色空间上的分布规律,利用统计直方图模型对肤色部分进行初步分割;其次,为提取图像中的纹理信息,采用Gabor滤波器进一步过滤掉与人类皮肤颜色接近但纹理粗糙的区域;最后,采用掩码图像中的肤色点作为种子点进行邻域信息的扩散,得到最终掩码图像.实验结果表明,与统计直方图肤色模型相比,该方法肤色分割效果更好.     

基于高斯混和模型与Blob分析的人手定位

在基于机器视觉的手势识别研究中,手势分割与定位是关键技术。本文在分析肤色的颜色特征和人手运动特性的基础上,提出了一种在视频图像序列中实现手势分割和定位的算法。首先结合肤色检测技术和基于高斯混合模型的运动目标检测技术,获得了图像序列的初始手势区域,之后利用Blob技术实现了最终手势的分割和定位。实验结果显示,该方法具有较高的分割和定位准确度。     

基于肤色的人脸检测算法研究

文章提出了一种基于肤色的彩色图像人脸检测算法。该算法会对输入图像进行尺寸归一化及光线补偿,综合利用2种色彩空间对预处理后的图像进行二值化操作。在肤色分割的基础上去除噪声,并结合多种有用信息,对肤色区域进行了判定,最终识别出人脸区域。它的主要优点有对人脸的姿态不敏感、检测速度快等。在多人脸检测方面,该算法运用区域分割的方法对多个人脸进行有效检测。实验结果表明,该算法是可行有效的。     

基于肤色和运动检测技术的单目视觉手势分割

在分析肤色的信息特征和手势的运动特性基础上,构建了一种基于单目视觉的手势分割方法,可从视频图像序列中获取有意义的手势区域.针对确定的背景图像,以10帧的采样间隔采集手势图像,通过肤色信息特征来获得手势的肤色区域,同时通过差分法获得手势的运动区域,再将肤色区域与运动区域进行融合处理获得初始的手势区域,在此基础上,进一步研...     

基于标记控制分水岭算法的乳腺X线摄片分割

乳房区域提取是基于乳腺X线摄片的计算机辅助诊断中的关键步骤。它能够将病灶的检测范围限定在乳房区域之内,减少背景区域的干扰,从而提高诊断效率。针对乳房区域边缘处的灰度与背景区域很接近,难以区分的问题,提出一种基于标记控制分水岭算法的乳房区域分割方法。首先对图像进行形态学平滑并计算梯度图;然后,基于改进的Otsu阈值法及形态学方法确定内部标记和外部标记;最后,在内外标记的控制下对图像进行分水岭分割。采用多种评估方式将算法的分割结果与金标准进行对比,其重叠率达到0.93±0.03,结果表明该算法能有效提高乳房区域分割精度。     

复杂背景下基于高斯模型和不变矩改进算法肤色检测

人脸肤色检测是当前研究的一个热点和难点。本文利用肤色高斯模型和不变矩的自动阈值肤色分割算法对复杂背景人脸肤色进行检测。首先对复杂背景下的人脸图片进行光照补偿,建立高斯肤色模型,利用基于梯度调整的矩不变算法进行人脸肤色检测,取得了很好的效果,实验证明是一种快速,有效,比较稳定的人脸肤色检测算法。     

复杂背景下实时运动手指与指尖提取

由于指势可作为理想人机交互模式,研究指势识别具有重要意义,其中手指分割是关键.该文根据场景中任何可察觉的目标运动,都会体现在场景图像序列的变化中及彩色图像中红、绿、蓝三分量光强度在阴影区域存在差异,提出基于长序列多帧差分融合RGB彩色信息,建立自适应背景建模方法,从复杂背景中提取运动目标.根据手指在视频图像中的空间位置关系,提出自适应矩形结构元素对运动目标区域开运算,实现水平分割,以提取手指区域并确定手指尖位置.通过对不同背景的运动手指与指尖分割与提取,证实文中所提方法的鲁棒性.