基于GoogLeNet的智能录播系统中站立人脸的检测与定位

针对目前智能录播系统中学生站立检测的需求,提出一种基于GoogLeNet神经网络的站立人脸的检测与定位算法。该算法首先利用帧差法和肤色检测初步确定学生站立活动区域,然后在该区域使用迁移学习训练的GoogLeNet神经网络检测是否存在人脸,若存在,则记录人脸的位置信息,最后通过人脸在垂直方向和水平方向上的运动距离来判断是否为站立的学生人脸。实验结果表明,本文方法基本可以实现学生站立人脸的检测与定位功能。     

视频人脸的器官快速定位

传统的人脸器官定位算法系统运算时间较长,不适于视频人脸的器官定位.运用了Adaboost从视频图像中检测出人脸区域并确定其位置,将人脸区域进行肤色分割并确定出器官位置：首先对视频相邻两帧的人脸肤色区域差分初步确定眼部区域,再根据人脸器官的几何分布特征精确的定位眼部区域.最后利用伪H分量的数据分布确定嘴唇区域.通过实验表明本文的视频人脸检测算法处理时间较短和定位准确率较高.     

视频序列中运动人脸的检测与特征定位

针对视频序列中运动人脸的检测与特征定位问题,给出了一种算法,即通过计算并比较人脸区域而不是整幅视频帧的峰值信噪比（PSNR）,先从视频序列中找到人脸区域清晰度高且尽可能大的视频帧,然后再进行人脸的准确检测与特征定位。首先利用Adaboost方法检测出人脸的大致范围,再根据肤色模型确定人脸的具体位置并从图像中提取出人脸部分,然后利用基于帧间差的人脸区域的PSNR判断图像清晰度,从而定位出人脸区域清晰度高且尽可能大的视频帧,最后进行人脸检测和特征定位。对实际视频序列的计算表明,给出的算法在时间效率上较高,人脸的检测与特征定位效果较好。     

基于双色彩空间和面部矩形特征的人脸检测

在YIQ和YCbCr色彩空间中,结合人类面部矩形的特征,提出了一种用于人脸检测和定位的算法.该算法通过比较输入图像R、G、B 3通道总的平均值和B通道的平均值来选择色彩空间,并采用基于积分图的2维OSTU法进行肤色分割;然后根据肤色区域面积对肤色分割图像进行中值滤波;最后根据中值滤波后的肤色分割图中的肤色区域面积构造最佳人脸矩形,并用该矩形去定位人脸区域.实验结果表明:该算法较传统的采用单一色彩空间的人脸检测算法具有更高的准确率.     

一种眼睛精确定位的人脸检测方法

提出了一种图像生成的概率模型,通过检测人脸区域与该区域内人脸的特征,获得最佳的推理算法．该方法将图像分割成若干任意大小区域,包括人脸区域与背景区域,其目的是对相似度模型进行改进,以便判别人脸与背景区域的生成部分,然后利用GentleBoost算法定位出任意图像的人脸和人眼部分．实验结果表明,采用该方法能获得较好的效果,具有一定的使用价值．     

一种用于彩色图像人脸检测的新算法

为了能够实现单幅彩色图像中的人脸检测,提出了一种用于彩色图像人脸检测的新算法。它首先根据肤色的鲁帮性进行建模,接着在图像中运用最小椭圆平方匹配算法定位出脸部候选区域,经过方向校正后,结合脸部的主要特征,对这些候选人脸区域进一步的判断,最终找出具有人脸特征的图像区域。实验结果显示该算法可以适用于不同光照条件下的人脸检测,即使在脸部特征没有被很好的检测出的情形下也可以较好的完成人脸检测。     

基于梯度信息的灰度人脸检测

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。     

一种改进的Adaboost算法的人脸检测分类器

针对人脸检测中单一分类器检测非常耗时,而且没有考虑到检测后提取标准人脸对后续工作(如识别)等问题,提出了运用Adaboost算法,采用正面人脸和人眼两个特征作为分类器,首先用Cascade算法筛选出输入图像中最有可能是人脸的区域,然后根据以正面人脸和人眼为特征的分类器检测人脸区域,并根据检测出来的人眼距离和角度对人脸进行精确的定位.同时针对实际的图像中人脸常常存在一定倾斜,从而影响后续的人脸的识别率这一问题,采取了根据人眼的位置对倾斜图像进行修正.实验结果表明改进的算法能够在保持一定运算速度的基础上取得准确的人脸,具有较好的实用性.     

人脸图象中瞳孔定位系统的设计与实现

本文对人脸图象中眼睛区域定位算法进行了研究,通过粗略定位和精确定位两步过程,实现了正面人脸图象中眼睛区域的定位。     

视频序列中的人脸检测定位

提出了在不同环境下视频序列中人脸检测定位的多级算法.首先,用改进的帧间差自适应阈值法检测运动区域.然后,用YCbCr颜色空间检测肤色区域,并用二值形态学操作进行后处理.最后,构造眼嘴映射检测定位人脸.实验结果证明,该算法可以有效运用于多人脸、不同表情和姿态、不同光照的情况,检测率平均达到81%.     

基于回归的人脸检测加速算法

为了提高视频中人脸检测的检测速度,采用回归分析方法预测连续视频中人脸中心位置坐标,并通过调整区域宽度系数确定人脸区域位置,从而提出一种人脸检测加速算法。该算法的主体框架采用VJ(Viola-Joines)结构,在人脸检测过程中,通过聚合通道特征和弱级联分类建立多尺度精细采样图像特征金字塔,并利用回归分析方法进行人脸中心位置坐标拟合,再采用粗粒度预测方法降低算法时间复杂度,最后通过优化人脸区域位置系数提高人脸检测准确率。在此基础上,又通过目标预测、跟踪算法进行人脸检测的二次加速。实验结果表明,该算法有效减少了视频人脸检测遍历区域,提高了人脸检测的检测速度,缩短了提取视频人脸特征区域的时间,更加适合视频人脸检测的实时性应用。     

多次投影算法在视频监控人脸检测中的应用

根据视频监控图像在时间上的连续性和空间上的继承性,利用连续三帧视频图像对称差分,找到运动区域,再结合人脸肤色的聚类特征确定出人脸候选区域,然后改进了利用投影的人脸定位算法,将单次投影发展为多次投影,并且结合人脸的几何特征,实现视频监控中复杂背景下的多人脸检测。实验表明,该算法复杂度小,准确率较高,对姿态、表情、背景等变化情况下人脸的检测均具有较好的鲁棒性。     

基于肤色和轮廓信息的人脸检测

针对彩色图像提出了一种基于肤色模型、脸部轮廓信息以及眼睛特征的人脸检测算法.采用基于YCbCr色彩空间的肤色分割模型,初步筛选人脸的候选区域;然后进行边缘检测,获得人脸轮廓信息,并利用三点定圆法来拟合脸部的圆形;最后在圆形区域的水平方向根据眼睛的几何特征来检测"眼睛对",再根据"三停五眼"来定位人脸,并利用左右对称性验证人脸.实验表明,该算法对于彩色图像的正面人脸检测具有良好的效果.     

驾驶员疲劳检测中的眼睛定位与状态分析

针对驾驶员头部多角度变化时眼睛定位困难的现状,提出了基于肤色检测和纹理特征的驾驶员眼睛定位算法.该算法采用肤色检测定位出人脸图像;根据眼睛灰度范围与其他部位的差异进行人脸图像二值化和形态学图像处理,确定眼睛候选区域;通过比较各候选区域纹理特征向量值的不同,确定眼睛位置,并基于黑斑拟合椭圆性质进行眼睛验证和睁开程度计算.计算结果表明,头部角度变化时各候选区域的纹理特征值差别仍较大.因此,该算法不受驾驶员头部角度的影响,眼睛定位准确率较高,且算法简单,计算速度快.     

一种主从摄像瞳孔实时精确检测系统

针对瞳孔实时精确检测,提出了一种主从摄像机随动跟踪人眼图像捕获系统用于捕获人眼图像.主摄像机用于定位人脸,从摄像机在云台控制下实时跟踪人眼区域并采集高分辨率人眼图像.为了提高系统的动态性能,针对来自主摄像机分辨率1280×960的人脸图像,采用了一种AdaBoost人脸检测与MOSSE目标跟踪的融合算法,实现了60 fps的人脸快速定位.采用语义分割网络对来自从摄像机的人眼图像进行瞳孔粗定位得到瞳孔感兴趣区域,对瞳孔感兴趣区域采用椭圆拟合算法进行瞳孔精检测.实验结果表明所提出的检测系统及方法可以实现18 fps的瞳孔检测,瞳孔图像有效像素可达2 500以上,检测重复性可达±1.06%.      

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。     

基于视频图像的人脸定位方法

给出了一种视频图像中的人脸定位方法,该方法首先通过一种平均帧差的方法检测人体运动区域;然后根据人脸分布的特点,采用水平投影的方法在运动区域里分离人脸和身体;最后根据人脸器官的分布规律,利用k-means的聚类算法对人眼进行定位.实验表明,该方法简单、高效,而且不依赖于人脸肤色,在一定范围内能很好地适应光照变化,能满足实时系统的要求.     

基于YCb＇Cr＇肤色特征和Otsu算法的人眼定位优化方法

为了解决光照和人脸姿态对人眼定位的影响,提出一种基于肤色特征和最大类间方差法（Otsu）相结合的人眼定位优化方法.该方法首先在检测出人脸的基础上,在YCb＇ Cr’色彩空间里做肤色检测,运用肤色分割原理缩小人眼检测的搜索区域;接着,对图像进行Otsu阈值分割,提取二值图像的眼睛区域;最后,在眉眼区域利用二值积分投影分别定位左右眼睛.该方法减小了光照对图像的影响,并且简单快速.在标准的VidTIMIT人脸库和自采图库上进行了实验仿真,结果表明,此算法在光照和人脸姿态变化的情况下都具有很好的鲁棒性.     

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。     

视频序列对称差分法检测与预测人脸技术

根据视频监控图像在时间和空间上的连续性和相关性,利用视频图像对称差分,找到运动区域,再结合人脸肤色的聚类特征确定出人脸候选区域,改进了基于规则的人脸定位方法,利用人脸的几何特征,实现复杂视频图像中的多人脸检测。运用运动系数加上横向和纵向调节因子,对后续帧中的人脸加以预测。实验表明,该算法复杂度小,准确率较高,对姿态、表情、背景等变化情况下人脸的检测均具有较好的鲁棒性,预测跟踪效果好。