基于YOLOv3模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法

针对头部姿态估计中的人脸检测框尺寸难于学习问题和将人脸检测、头部姿态估计分为两阶段的模型中流程复杂、耦合程度高、误差累积严重的问题,本文提出一种基于YOLOv3模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法。通过K-means聚类方法对训练集中人脸区域的尺寸进行聚类,得出9组聚类结果,以模拟真实情况下人脸区域的尺寸和比例;通过拓展YOLOv3模型,实现人脸检测和头部姿态估计同时进行,并在3个不同层次的特征图上进行人脸检测和头部姿态估计,实现对特征图的多尺度检测,充分利用了特征图中的信息;采用端到端模式进行训练,简化头部姿态估计任务的处理流程。在CAS-PEAL-R1姿态子集上取得99.23%的预测准确率,在Pointing′04数据集上pitch和yaw方向分别取得了3.79°和4.24°的平均绝对误差。结果表明,本模型在满足实时性要求的前提下,能够出色完成人脸区域检测与头部姿态估计任务,充分证实本文方法的可靠性与实用性。     

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.     

基于颜色和边缘特征自适应融合的人脸跟踪算法

针对传统的基于颜色直方图跟踪算法不能精确跟踪的缺陷,提出了一种基于粒子滤波的自适应融合多特征的人脸跟踪算法.该方法首先在视频序列中提取人脸的肤色和边缘特征,并以加权颜色直方图和边缘直方图描述人脸特征;然后采用自适应融合方法计算粒子集权重.这种自适应融合方法,有效地增强了人脸跟踪的可靠性.实验结果表明,在视频人脸存在类肤色以及光照变化等复杂背景下,该方法改善了跟踪效果并且具有较强的鲁棒性.     

基于HSV与MLPQ的自适应人脸检测算法

针对复杂背景下彩色图像的人脸检测问题,提出一种基于HSV与MLPQ的自适应人脸检测算法。首先用HSV空间的肤色模型分割出可能包含人脸的区域;其次用可调的搜索窗口提取可能的人脸区域,并提取其多尺度局部相位量化特征(MLPQ);最后通过计算人脸候选区域MLPQ直方图与训练样本库中人脸的MLPQ直方图的欧式距离,自适应的进行人脸的确认与定位。在BioID人脸库,及彩色FERET人脸库中进行了多组实验,分别取得了92.5%及90.5%的检测率,充分验证了该方法的有效性。     

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.     

基于二阶梯度朝向直方图特征的头部姿态估计

定义和提取与头部姿态紧密相关的特征是基于图像表观的头部姿态估计方法的关键步骤。该文提出将二阶梯度朝向直方图特征作为头部姿态图像表示,用于单帧图像的头部姿态估计。首先将图像划分成网格形式,对每个图像单元计算梯度朝向直方图,将相邻若干个图像单元组成图像块,对块内所有直方图元素之间进行成对组合得到成对关系向量,所有图像块的成对关系向量串联起来作为最终图像表示。该图像表示包含高阶的梯度朝向分布统计信息,有很强的姿态描述能力。实验结果表明:该方法比原始的梯度朝向直方图和GaFour等先进方法有更高的分类准确率。     

多特征因素的疲劳驾驶检测方法

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,为了降低交通事故对人们生命财产的危害,本文采用分层梯度方向直方图(pyramid histogram of oriented gradients,PHOG)算法进行人脸识别和关键点检测,提出一种多特征疲劳特征因素的疲劳驾驶检测方法,结合OpenCV对人面部的眼、嘴以及头部空间姿态坐...     

基于肤色模型和模板匹配的人脸检测方法研究

提出了一种基于人脸肤色信息和模板匹配,对彩色图像中的人脸进行检测的方法。该方法首先在YCbCr色彩空间下,利用肤色信息将彩色图像中的肤色区域和非肤色区域分开,计算得到表示肤色相似度的色度图,然后分割由此色度图所生成的灰度图像,从而得到人脸检测的候选区域,同时计算该区域的欧拉数来进一步缩小人脸搜索的范围,结合人脸模板进行匹配,最终确定并标记出彩色图像中人脸的位置。实验结果表明:该方法能够在具有复杂背景的彩色图像中快速并且准确的检测出人脸,误检率较低。     

基于灰度直方图和高斯混合模型多特征肤色识别算法

肤色识别是色情图像识别和人脸检测中的关键技术,肤色识别的效果关系着相关图像处理技术的应用效果。尽管基于高斯混合模型的肤色识别算法能较好识别存在干扰因素的图像中的肤色,但对于图像中与肤色相近的毛发、背景、风景等部分识别效果并不理想。为了解决这个问题,结合灰度直方图和高斯混合模型的优势,提出了基于灰度直方图和高斯混合模型多特征肤色识别算法。实验表明该算法识别效率较高,能较好识别与肤色相近的非肤色部分,具有一定的实用性。     

融合人脸特征和相关向量机的多姿态人脸检测

多姿态人脸检测是人脸检测研究领域中的难点和热点之一,针对这一实际应用中亟待解决的难题,提出融合人脸特征和相关向量机的检测算法。算法首先利用肤色特征快速排除大部分背景,在肤色区域中搜索眼睛和嘴巴区域。根据眼睛和嘴巴区域的几何特征所确定的人脸方向,分割出大致正向的人脸候选区域。最后选用分类性能比支持向量机更优的相关向量机对候选区域进行分类。对比实验表明,算法提高了多姿态人脸的检测率,对光照、表情和遮挡有较强的鲁棒性。