一种新的H—CgCr肤色模型的肤色检测方法

提出一种新的H—CgCr肤色模型进行肤色检测，该模型充分利用色调和色度信息区分肤色像素和非肤色像素．并利用形态学操作去除检测出皮肤区域中毛刺、空洞等噪声．实验结果表明该方法在复杂光照条件下能有效检测出肤色区域．     

基于高斯混合模型自适应肤色识别算法

肤色识别是色情图像识别、人脸检测等图像处理技术的关键步骤,肤色识别效果的好坏直接影响相关图像处理技术的效果。图像中存在干扰因素时基于单高斯模型的肤色识别效果不佳,为了解决这个问题,在YCbCr色度空间基础上,提出了基于高斯混合模型自适应肤色识别算法。实验表明该算法识别效率较高,能较好地识别存在干扰因素图像中的肤色,具有一定的实用性。     

一种基于K-均值聚类方法的肤色分割算法

随着智能化信息处理技术的发展,人脸检测与定位越来越受到重视.本文在利用颜色信息进行皮肤检测的过程中采用YCbCr颜色空间,利用高斯肤色模型,得到图像中任意像素属于肤色的概率,同时借鉴了模式识别中广泛应用的K-均值的思想,设计了基于K-均值聚类方法的肤色分割算法,完成了图像的二值化.     

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YIQ颜色空间的自适应肤色检测算法

选取YIQ颜色空间,通过选择多种拍摄环境、光照条件的训练样本图像,统计其中肤色像素点和非肤色像素点中颜色分量I的分布概率,构建皮肤颜色分布模型,并利用贝叶斯规则构造肤色分类器.同时,计算测试图像准肤色区域的平均亮度,作为自适应阈值进行肤色判别.实验表明,该方法对不同亮度图像和不同肤色类型都有很好的检测效果.     

一种面向复杂场景的彩色图像人脸检测方法

针对复杂场景的需要，提出了一种适用于复杂场景的彩色图像人脸检测方法．首先通过综合考虑肤色的亮度和色度信息提高了现有的肤色模型准确率，然后基于颜色和形状特征给出了一种有效的人脸候选区域定位方法，最后针对现有特征验证方法的不足，提出了一种基于人脸像素梯度阈值的验证方法对人脸进行确认．试验表明这种方法是有效的，鲁棒的．     

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。     

视频序列中基于肤色的人脸实时检测

利用肤色在颜色空间的聚类特性来检测人脸,为了去除亮度对肤色的影响,增强检测的可靠性,采用了同时在RGB归一化颜色空间和HSV颜色空间中对肤色进行检测.在肤色检测之前采用了图像差分法先检测出运动空间,消除了背景对肤色检测的影响,也缩小了肤色搜索的范围.关于实际场景的实验表明,本文算法既能准确地检测出人脸,同时又能够达到实时效果.     

基于肤色模型和特征定位的人脸检测算法

针对彩色图像提出一种基于肤色模型和特征定位的检测算法.首先建立一个新的肤色模型（H_SI_I模型）,它对光照亮度具有强鲁棒性.在肤色分割的基础上,利用水平灰度投影估计人眼水平位置,然后结合候选脸区的边缘图像,给出人眼的确定位置,并输出人脸检测结果.实验表明该算法简单、快速、鲁棒性强.