结合肤色模型和Adaboost算法的人脸检测

提出了一种结合肤色模型和Adaboost算法的人脸检测方法．Adaboost是一种分类器算法,把弱分类器提升为强分类器,具有很高的检测率,但其误检率也比较高．人脸肤色检测由于受光照等条件的影响,其检测率比较低,但是其误检率也比较低．结合这两种方法进行检测,能够优势互补,改善算法性能．实验证明该算法具有较好的检测效果．     

一种基于地形信息熵的人脸检测方法

提出一种基于地形信息熵的灰度人脸检测算法,能够部分地消除当前困扰人脸检测过程中的光照和噪声等因素的影响,尤其对阴阳脸的检测有一定的效果.该算法将人脸图像看作一种特殊的地形,并提取有效的信息熵;利用区域融合和区域过滤等操作,获取"人眼对"的候选区域;根据"三庭五眼"人脸特征,最终确定人脸的位置.实验表明,该方法在某种程度上可以有效地消除光照和噪声的影响.     

基于局部分阶段归一化的复杂光照人脸识别

以往算法通过低通、高通滤波的模式实施人脸图像的光照、光照不变量的估计,存在邻域像素信息混杂的问题,无法准确地从人脸图像中提取人脸本征.考虑邻域像素成像光照的相关性,提出基于邻域像素成像光照消除的局部分阶段归一化光照不变特征提取模型,可获取人脸图像的多细节光照不变特征,并通过内积度量构建基于多层次匹配的类别鉴别方法.Yale B和Extended Yale B人脸库上的试验结果表明,该算法能明显提高复杂光照人脸识别性能,明显优于当前先进算法.     

部分遮挡人脸的检测技术分析

生物识别技术是计算机技术的一个新的应用领域,人脸识别成为生物识别中的一个热点问题,人脸检测是人脸识别的前期重要工作部分。现有的人脸检测算法多是针对简单背景下只有一个人验的图像进行的,对部分遮挡人脸的检测很少研究。文中提出局部遮挡人脸恢复的属性关系图方法．通过对较复杂背景下10幅图像实验（包括遮挡人脸和非遮挡人脸）,该算法对非遮挡人脸的正确检测率为98％,对遮挡人脸的准确检出率为62％。该算法对部分遮挡人脸的检测有一定的指导意义,但需要进一步的实验和提高准确检出率。     

基于多尺度Retinex算法结合PCA特征加权的人脸识别方法

结合多尺度Retinex算法和PCA算法的特点,并引入权重系数,提出了一种新的人脸识别方法.首先,在人脸图像的预处理阶段,利用多尺度Retinex算法提取人脸图像光照不变分量,然后用PCA算法提取人脸光照不变量的主特征;为进一步减少光照变化对人脸识别率的影响,对提取到的主特征的前两个向量加小于1的权重系数;接着利用k近邻分类器进行人脸分类识别;最后基于CAS_PEAL_R1光照子集人脸库,在Matlab环境下进行仿真实验,实验结果表明该方法提高了人脸识别率.     

基于神经网络的人脸检测算法研究

针对复杂场景图像中的人脸，提出了一种基于BP神经网络的人脸检测算法，由网络训练和人脸定位两部分组成．可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、不同姿态、不同面部表情、不同肤色、不同光照条件和复杂背景的情况。实验结果表明该算法快速有效。     

基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法

为了提高复杂光照条件下的人脸识别性能,提出一种基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法。该方法针对检测到的人脸图像,计算其平均亮度,并与经由统计学习得到的正常光照人脸图像的亮度区间进行比较,判定其光照水平,分为低光照、高光照或正常光照,然后基于相机响应模型采用虚拟曝光融合的方法对低光照和高光照人脸图像进行光照增强处理,此过程循环迭代处理直到增强的人脸图像平均亮度达到正常水平。这种光照自适应增强后的人脸图像可作为输入无缝接入现有的人脸识别算法中,从而改善人脸识别系统性能。在Extended Yale B和CMU_PIE人脸图像数据库上的实验结果表明,该方法能有效提高复杂光照下的人脸识别率。     

复杂光照与背景下的Double肤色模型人脸检测算法

针对复杂光照与背景的图像中难以准确检测出人脸的情况,提出一种复杂光照与背景下的Double肤色模型人脸检测算法。采用一种改进的光照补偿方法对图像进行光照预处理,融合改进的高斯肤色模型和非线性肤色模型,通过对融合算法进行收敛性验证与实例检验,证明了其可行性。实验结果表明,该算法能够对复杂背景及光照下多人脸、多姿态、遮挡、动态视频图像等情况的人脸检测有较好的检测效果。     

基于改进Adaboost人脸检测算法的研究及DSP实现

在Adaboost人脸检测算法的基础上,通过将所有的特征值排序并构建一个次序表,并使用改进Adaboost权值更新算法和分类误差计算方法,训练分类器并检测样本图像,达到了减少训练分类器耗时、提高检测率和降低误检率的效果.最后在DSP上实现了人脸检测系统,验证了改进系统在实时性能上得到较大的改善.     

基于Adaboost人脸检测算法

针对因图像背景复杂、 光照变化及面部旋转等因素的影响, 使复杂背景下人脸检测难度大、 速度慢和准确率低的问题, 使用Adaboost算法进行人脸检测, 并在OpenCV上实现其检测过程。分别对具有面部旋转和复杂背景的图像进行了人脸检测实验, 其检测准确率分别为85%和99%, 平均检测时间分别是16.67 ms/张和76 ms/张。实验结果表明, 该算法能在复杂背景下准确、 快速地实现人脸检测, 且能满足人脸识别系统实时性的要求。     

一种新的多视角背景下人脸检测方法

针对实际生活中普遍存在的多视角、多人脸检测问题,提出了一种新的分类器训练方法及人脸检测的解决方案;首先采用NPD差分特征对人脸特征进行描述,NPD特征通过判断两个像素值间相对差异对人脸进行描述,其特征值可从二维表直接获取,能大大节省训练时间;同时提出了一种深度二叉特征树结构来训练分类器,可有效结合特征间的关联性,将训练得到分类器与肤色算法相结合来提高检测速度;通过在CMU人脸数据库上对所提出算法进行验证,仿真结果证明在多人脸、多视角检测背景环境下,该算法较Ada Boost算法在检测率提高了8.7%,误检率降低了4.1%,检测速度提高了27.7%。     

一种在图像和视频帧中检测文本的新方法

提出了一种在带有复杂背景的图像和视频帧中检测文本的由粗到细的新方法.首先用连通分量(Component Connect,CC)方法对可能是文本的区域进行粗定位,然后再进行纹理分析,得到特征向量后,用统计图的方法对其进行筛选,并对筛选后的特征向量使用BP神经网络进行分类,从而得到真正的文本区域.经过测试,提出的算法在图像和视频帧中的检测率达到95.3%.     

基于姿态估计的多视角人脸检测

目前,对于多视角的人脸检测仍然是一个具有挑战性的难题.为了解决这个问题,提出了一种基于姿态估计的人脸检测的方法.在训练人脸分类器时,我们将视角范围划分成几个小区间,为每一个小区间利用Adaboost算法训练相应的分类器;在对图像进行检测时,对于任何给定的一幅图像,我们首先对其进行姿态的估计,并根据估计的结果选择相应的检测器对其进行检测.实验结果表明,提出的方法能很好地检测多视角人脸图像,在检测率和检测速度上都有很好的效果.     

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.     

基于贝叶斯判别器的面部检测

 提出了1种基于PCA(主成分分析)的贝叶斯判别器用于检测灰度面部图像.为检测面部图像,首先用PCA减低训练图像的维数以为判别器提供教好的图像描述.训练图像包括面部图像和非面部图像并给出正确标识,用EM算法学习图像的特征向量.在构建好学习模型后,用贝叶斯后验概率检测未知样本.模型参数估计和判别原则都是基于最大似然度.在估计了概率密度函数后,贝叶斯判别器可产生最小的误差,为分类的教优准则.本方法用2356副面部图像和3780非面部图像作为学习样本,学习过程获取面部图像与非面部图像的差异而构建判别模型.训练图像包括不同位置,不同表情,不同亮度条件的同一对象图像.训练模型用于检测205副面部图像,实验结果在文章第4部分给出.     

基于扩展三角特征的AdaBoost快速人眼检测算法

首先给出了通过矩形块与三角像素特征块相结合所构造的八种用于眼睛检测的扩展三角特征原型块.考虑扫描块在人脸背景中遍历时眼睛样本图像块数量远少于非眼睛样本块数的实际,提出了一种结合Haar特征和三角特征的AdaBoost快速眼睛检测算法.通过级联分类器的前几层强分类器完成排除大部分非眼睛样本;然后,通过后续强分类器进行判断大部分的眼睛图像块和少量非眼睛图像块.检测时间消耗有所下降,这样可以保证整体的检测速度.实验结果进一步表明该算法具有更好的检测性能,与仅使用Haar特征相比正检率有一定程度提高.     

基于改进型LBP的Floatboost人脸检测

目前已涌现出了许多人脸检测算法,而每种算法的侧重点不同,不能形成很好的综合检测能力.为了兼顾人脸检测的TP,FP和检测时间,文中提出了一种基于改进型LBP纹理特征的Floatboost算法.该算法首先提取具有一定旋转不变性的改进型LBP纹理特征.其次采用双阈值Floatboost算法来训练特征值,并生成强分类器.最后采用Adaboost级联算法来进一步减少检测时间.通过实验分析表名：该算法在保证一定TP的前提下,不仅可以减少检测的时间,还降低了FP.     

Intelligent outdoor video advertisement recommendation system based on analysis of audiences' characteristics

An integrated implementation framework of an intelligent recommendation system for outdoor video advertising is proposed,which is based on the analysis of audiences' characteristics.Firstly,the images of the scene and the people who view the video advertisements are captured by the network camera deployed on the video advertising terminal side.Then audiences' characteristics can be obtained by applying computer vision technologies:face detection,face tracking,gender recognition and age estimation.Finally,an intelligent recommendation algorithm is designed to decide the most fitting video ads for each terminal according to multi-dimensional statistical information of its audiences' characteristics.The experimental results show that the proposed system can effectively improve the audience arrival rate of the video advertisements by an average growth of 27.04%.Moreover,a novel face detection method and a new face tracking method have been proposed to meet the practical requirements of the system,of which the average F1-score is 0.988 and 0.951 respectively.     

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.