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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
图像灰度熵特征与SVM分类结合的人脸检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种基于支持向量机并综合图像灰度值和灰度熵的人脸检测方法.在信息论的编码熵的基础上提出了灰度熵的概念,并把人脸图像的行像素灰度熵和列像素灰度熵作为人脸图像的部分特征.在人脸检测系统中,把人脸图像的灰度值和行像素灰度熵和列像素灰度熵作为特征用支持向量机进行训练,得到检测用分类模型,然后把分类模型应用于人脸检测.实验证明了这种方法的有效性。  相似文献   

2.
提出了一种基于支持向量机并综合图像灰度值和灰度熵的人脸检测方法.在信息论的编码熵的基础上提出了灰度熵的概念,并把人脸图像的行像素灰度熵和列像素灰度熵作为人脸图像的部分特征.在人脸检测系统中,把人脸图像的灰度值和行像素灰度熵和列像素灰度熵作为特征用支持向量机进行训练,得到检测用分类模型,然后把分类模型应用于人脸检测.实验证明了这种方法的有效性.  相似文献   

3.
针对灰度图像提出了一种有效的人脸检测算法。首先对原始灰度图像利用Sobel边缘检测算子得到水平方向的梯度信息;在此基础上,结合人的眼睛灰度信息得到眼睛的初步候选区域,并根据眼睛的几何特征删除非眼睛区域;然后利用眼睛的几何特征以及人脸的“三停五眼”特性确定真正的眼睛和嘴的区域,在精确定位眼睛和嘴的几何位置后确定人脸区域;最后利用人脸的左右对称性来验证人脸。实验表明,该算法对于灰度图像的正面人脸定位以及人脸检测具有良好的效果。  相似文献   

4.
针对人脸检测过程中难以区分人脸与非人脸等问题,提出了一种基于级联Adaboost和神经网络PCA算法的人脸检测新方法以提高人脸检测的正确率。该方法采用两级检测器对人脸进行区分检测,首先将计算速度较快的Adaboost算法作为第一级检测器对人脸图像快速扫描,对所有判断为人脸的窗口进行合并,然后将合并的窗口提取特征并送入作为第二级检测器的PCA进行验证,排除那些不可能是人脸模式的窗口,最后经过PCA检测结果判别输出验证后的人脸窗口参数(包括窗口的大小和位置信息)。不同算法检测结果显示,基于本方法的人脸检测正确率达到了92.6%,检测率为94.1%;基于Adaboost检测正确率为62.5%,此时的检测率为88%;基于SVM检测正确率为54%,此时的检测率为89%;基于FSS检测正确率为66%,此时的检测率为92%。实验结果表明,本方法能够很好的区分人脸模式和非人脸模式。因此,在这种意义上来说,级联的Adaboost和PCA算法组成的两级检测器可以明显提高人脸检测系统的性能。  相似文献   

5.
针对人脸检测过程中难以区分人脸与非人脸等问题,提出了一种基于级联Adaboost和神经网络主元分析(PCA)算法的人脸检测新方法以提高人脸检测的正确率。采用两级检测器对人脸进行区分检测:首先将计算速度较快的Adaboost算法作为第一级检测器对人脸图像快速扫描,对所有判断为人脸的窗口进行合并。然后将合并的窗口提取特征并送入作为第二级检测器的PCA进行验证,排除那些不可能是人脸模式的窗口。最后经过PCA检测结果判别输出验证后的人脸窗口参数(包括窗口的大小和位置信息)。不同算法检测结果显示,基于本方法的人脸检测正确率达到了92.6%,检测率为94.1%;基于Adaboost检测正确率为62.5%,检测率为88%;基于SVM检测正确率为54%,检测率为89%;基于FSS检测正确率为66%,检测率为92%。实验结果表明,本方法能够很好地区分人脸模式和非人脸模式。因此,级联Adaboost和PCA算法组成的两级检测器可以明显提高人脸检测系统的性能。  相似文献   

6.
介绍了基于PCA主成分分析的人脸检测原理,提出使用直方图均衡和切割图像的方法弱化非人脸特征信息干扰,提升主成分分析效果.并通过对35幅原始灰度人脸样本进行训练,使用Matlab实现全部分析步骤,并成功通过信噪比阈值判定完成了对样本空间外的人脸图像与非人脸图像的区分.  相似文献   

7.
提出一种基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法.首先,利用人眼区域灰度变化比人脸其他部位灰度变化明显的特征,采用图像灰度二阶矩(方差)建立人眼方差滤波器,在固定人眼搜索区域内,应用人眼方差滤波器搜索候选人眼图像;然后,使用训练的支持向量机分类器精确检测人眼区域位置;最后,采用图像灰度信息率定位人眼中心(虹膜中心).该方法在BioID、FERET和IMM人脸数据库中的测试结果显示:没有佩戴眼镜人脸图像正确率分别为98.2%、97.8%和98.9%,406幅佩戴眼镜人脸图像正确率为94.9%;人眼中心定位正确率分别为90.5%、88.3%和96.1%.通过与目前方法比较,该方法获得较好的检测效果.  相似文献   

8.
提出了一种基于椭圆肤色模型与可控风险敏感型Adaboost(CCS-Adaboost)算法的多视角人脸检测方法.在人脸检测的离线训练部分,该方法使用Haar-like特征和CCS-Adaboost算法训练样本.CCS-Adaboost在最小化分类错误率的同时能够最小化样本的误分类风险,从而它能够提高分类准确性.在实时检测部分,首先通过使用YCbCr颜色空间的椭圆模型快速检测出可能的人脸区域,然后通过基于CCS-Adaboost的多视角人脸检测器检测人脸.多视角人脸检测器中级联分类器的前四层构成姿态预估部分,如果样本未通过级联检测器的前四层,那么该样本被确定为一个非人脸样本.实验证明该检测器可以有效和准确地检测多视角人脸.  相似文献   

9.
有效的特征提取是正确模式分类的基础.在Viola-Jones快速目标检测算法的基础上,侧重研究了类Haar特征原型的本质与提取,提出了类灰度图的概念,并以快速人脸检测为例,从类灰度图提取广义类Haar特征,从本质上拓展了类Haar特征的类型.基于类灰度图提取的广义类Haar特征在基于Adaboost的人脸检测系统性能超过Viola-Jones系统;作为弱分类器的滤波器构建是影响基于Adaboost分类算法性能的重要因素.  相似文献   

10.
针对人脸识别系统无法识别人脸图像是否来自真人的问题,首先改进了傅里叶频谱(Fourier spectrum,FS)特征的人脸活体检测方法,并验证了局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征和灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)特征人脸活体检测性能。在此基础上,提出了融合LBP特征的FS-LBP特征人脸活体检测算法。实验结果表明,提出的FS-LBP特征在多数据库的混合数据的准确率高达83.17%,更优于多尺度局部二值模式(multiscale local binary pattern,MSLBP)特征。  相似文献   

11.
一种新的彩色图像边缘检测算法   总被引:15,自引:0,他引:15  
传统的边缘检测方法大都基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息。针对已有算法中存在的像素点扩散、边缘定位不准确、边缘不连续等问题,提出了一种彩色图像边缘提取算法,基于图像自身梯度方向信息和多通道信息融合技术,将灰度边缘模板算子扩展应用到彩色图像的边缘检测中,在RGB空间中对原彩色图像进行多通道边缘检测;同时采用滤波来抑制噪声,依靠边缘生长保证检出边缘的连续性,并提出了自适应确定边缘提取门限值的方法。该文提出的彩色图像边缘检测算法计算量小,实验结果表明了其能充分利用图像的颜色和梯度信息,有效地消除噪声,提高边缘检测的准确性,保证边缘的连续性。  相似文献   

12.
A color based system using multiple templates was developed and implemented for detecting human faces in color images. The algorithm consists of three image processing steps. The first step is human skin color statistics. Then it separates skin regions from non-skin regions. After that, it locates the frontal human face(s) within the skin regions. In the first step, 250 skin samples from persons of different ethnicities are used to determine the color distribution of human skin in chromatic color space in order to get a chroma chart showing likelihoods of skin colors. This chroma chart is used to generate, from the original color image, a gray scale image whose gray value at a pixel shows its likelihood of representing the skin. The algorithm uses an adaptive thresholding process to achieve the optimal threshold value for dividing the gray scale image into separate skin regions from non skin regions. Finally, multiple face templates matching is used to determine if a given skin region represents a frontal human face or not. Test of the system with more than 400 color images showed that the resulting detection rate was 83%, which is better than most color-based face detection systems. The average speed for face detection is 0.8 second/image (400 x 300 pixels) on a Pentium 3 (800MHz) PC.  相似文献   

13.
为充分挖掘人脸模式样本之间的鉴别信息、强化不同样本之间的区分性,以利于增强识别系统鲁棒性、提高人脸正确识别率,提出一种新颖的基于四元数的彩色人脸识别算法.将定义于实数域的PcA方法以及Fisher鉴别分析法向四元数体作合理推广,得到定义于体上的广义主成分分析方法及广义线性鉴别分析法,将这2种方法用于彩色人脸识别,从而得到全新的识别算法.该算法巧妙地将彩色像素的R、G、B3个分量结合在一起,从数学上有机融合具有丰富鉴别信息的肤色成分以及反映人脸轮廓形状信息的灰度成分,较传统仅利用灰度信息的识别方法,具有更稳定的性能以及更高的正确识别率.提出的关于共轭四元数矩阵正交特征矢量集的获取方法,数学上有详细的推导证明,该方法在理论上合理,同时在自己建立的彩色人脸库上进行的实验表明,该方法可行且实用.  相似文献   

14.
将灰度边缘的模板算子扩展到彩色图像的边缘检测,并在均匀彩色空间中检测彩色边缘.这种扩展的彩色边缘检测方法计算简单,能检测出更符合视觉特性的彩色边缘来.实验结果证明了这种方法是有效的.  相似文献   

15.
人脸图像灰度分布统计分析与检测特征设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
人脸图像的明暗视觉效果是面部五官稳定分布模式的外在表现,灰度分布模式可用做区分人脸与非人脸的依据.相对灰度比绝对灰度的抗光照干扰能力更强,为此以相对灰度均值和灰度标准差的比值衡量任一像素的明暗稳定程度,据此划分多个人脸明暗区域,将明暗区域配对组合为域灰度差检测特征,并基于优选出的28个域特征构建的42个隐节点的三层反馈神经网络检测分类器,对包含有图像质量恶劣的图像集进行测试,等误差率低于1.7%.测试结果表明所提方法有效可行,仅用28个特征就达到了与Viola算法数千个Haar类灰度差特征相仿的检测效果.  相似文献   

16.
基于肤色模型与眼睛定位的人脸检测方法研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
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。  相似文献   

17.
基于颜色自相似度特征的实时行人检测   总被引:3,自引:0,他引:3  
行人检测在智能监控和辅助驾驶等方面有广泛的应用。当前行人检测中主流特征是梯度方向直方图(HOG),但其计算耗时导致检测速度慢。该文提出了一种新的颜色自相似度特征(CSSF),在颜色通道上计算两个选定的矩形块的比值衡量自相似性。首先,CSSF在描述行人的结构信息的同时避免了耗时的方向梯度计算,具有速度快的优点。其次,CSSF是标量特征,能高效快速与AdaBoost级联分类器结合学习行人检测器。再次,CSSF具有尺度不变性,能快速地进行多尺度检测。针对CSSF含有的海量特征,该文提出增量AdaBoost算法有效学习CSSF特征。实验结果表明:基于CSSF的行人检测器检测精度优于传统的HOG检测器,速度提高了7倍,在640×480大小的图像上达到实时效果。  相似文献   

18.
基于支持向量机的彩色图像人脸检测方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了一种利用肤色信息、基于样本学习的彩色图像人脸检测方法。该方法利用两层支持向量机进行人脸检测,用肤色和非肤色样本训练的第一层支持向量机对图像中每个像素进行分类,所有被判断为皮肤点的像素构成了肤色区域;用窗口对肤色区域进行遍历,用人脸和非人脸样本训练的第二层支持向量机判断窗口是否包含人脸模式,并对检测到的人脸区域进行必要的合并。实验结果显示,本文方法对彩色图像中正面人脸的检测率为87.6%。  相似文献   

19.
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.  相似文献   

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