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.     

基于人脸检测与跟踪的智能监控系统

针对现有视频监控系统的缺陷,提出一种新的基于人脸检测与跟踪的智能监控系统.利用对称差分算法,自动检测场景中的运动区域,限制搜索范围;然后利用BP神经网络对肤色进行识别,获得候选人脸区域,该方法比固定阈值肤色检测方法具有更强的环境适应能力;经过人脸验证,最终定位图像中的人脸;对检测出的人脸,提出了新的基于肤色信息和维护运动人脸缓冲池的方法,主动跟踪目标人脸.依据检测出的人脸信息和当前的日期、时间,建立相应的监控信息标注数据库,以供后期查询.实验表明,该系统能够实时可靠地检测、跟踪运动人脸,满足特定的监控要求.     

基于改进最大熵法的复杂背景肤色检测

肤色检测是人脸检测的重要组成部分,特别是在复杂背景下,快速准确找到肤色是一个难点.在做肤色检测中首先通过对彩色图片进行自适应光照补偿,再采用改进的YCbCr色彩空间,建立肤色高斯模型,然后利用基于改进最大熵算法进行人脸肤色检测,之后进行形态学去噪处理.实验证明,该方法能有效地从复杂背景中检测出人脸肤色.     

一种融合LBP纹理特征的多姿态人脸跟踪方法

提出一种改进的Camshift算法,它融合目标人脸的局部二值模式(LBP)纹理特征的T分量,以及肤色的HSV色彩空间的H分量的统计直方图来生成概率分布图像,实现纹理与肤色特征的有效融合;然后,利用Kalman滤波器来预测目标人脸的运动信息,快速地跟踪到目标人脸.实验表明,在复杂的跟踪条件下,这种算法比原始的仅采用颜色直方图信息的Meanshift和Camshift算法,在跟踪速度和精度上有显著的提高.     

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.     

基于肤色的人脸检测算法的研究

本文主要研究了基于RGB和YCbCr两种彩色空间下的肤色模型对人脸检测的准确性,实验表明,通过肤色进行人脸检测能够快速的去除复杂背景,缩小检测范围。为在复杂背景下快速和准确的进行人脸检测奠定基础。本文还对RGB和K—L变换相结合来进行人脸检测的方法进行了探讨。     

复杂背景下基于高斯模型和不变矩改进算法肤色检测

人脸肤色检测是当前研究的一个热点和难点。本文利用肤色高斯模型和不变矩的自动阈值肤色分割算法对复杂背景人脸肤色进行检测。首先对复杂背景下的人脸图片进行光照补偿,建立高斯肤色模型,利用基于梯度调整的矩不变算法进行人脸肤色检测,取得了很好的效果,实验证明是一种快速,有效,比较稳定的人脸肤色检测算法。     

肤色信息在人脸检测中的应用研究

随着视频监控系统的快速发展,智能视频分析技术已经广泛地用于人员跟踪与识别、人员身份认证和行为识别等领域。肤色信息是彩色人脸图像最显著的特征,且具有相对稳定性,常被用于人脸检测。该文通过彩色图像描述常用的颜色模型,给出了利用肤色信息进行人脸检测方法的流程,最后通过仿真实验讨论了利用肤色信息进行人脸检测的方法。实验结果表明利用肤色信息可以较好地检测出人脸区域,能够为后续的人脸特征提取和识别奠定良好的基础。     

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.     

复杂背景图像中彩色人脸的检测

提出了一种在复杂背景的图像中自动检测彩色人脸的方法.该方法首先在YCrCb和HSV色彩空间进行肤色和非肤色的分割,对检测到的肤色像素在CrCb空间中进行聚类,在每一聚类中心应用形态学算子除去一些较小的背景区域,然后进行区域合并形成候选人脸区域.在候选人脸区域内应用重复阈值法得到候选眼睛对,最后采用BP神经网络进行确认.实验结果表明这种方法在复杂背景的图像中检测人脸的正确率为90%.     

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．     

一种基于标准混合高斯模型的快速人脸检测方法

针对室内移动机器人运动过程提出一种快速而稳定的人脸检测方法.由于室内存在多种物体,背景不断变化,且光照条件可能不断变化,提出采用人脸肤色的标准混合高斯模型与人眼特征相结合的人脸检测法,无需对原始图像进行尺度变换.检测过程首先将经过补光处理及光线增强的人脸库转换到YCbCr空间,求其非线性变换空间YC'bC'r,求出左右脸标准正态密度函数及混合高斯分布;然后根据人眼颜色特征,分别对人脸肤色候选区域进行人眼候选区域提取,利用人眼Gabor模板的不变Hu矩与人眼候选区域的相关性,找出人眼拟合矩形区域,再综合利用人眼与人脸的特征关系以及人脸候选区域的投影关系检测出人脸区域.大量实验表明,新方法速度快,适应性较好,并可扩展检测到侧面人脸.     

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。     

网上报名照片的人脸自动检测和裁剪系统

设计了基于肤色空间和积分投影的人脸检测和剪裁系统。首先对输入的图像建立YC_bC_r肤色模型，选择一部分皮肤区域样本，通过实验统计确定色度阈值的上限和下限，采用"双重阈值"方法将皮肤区域分割出来，然后对二值化图像进行形态学处理，最后进行水平积分投影和垂直积分投影，找到眼睛进而确定人脸区域，同时按要求进行裁剪图像。在输入图像被限定在“包含单张免冠人脸、角度正位、面部清晰、表情自然神态庄重”的条件下，检测准确率达96%以上。本系统实用性强，操作简单。     

Efficient Approach for Face Detection in Video Surveillance

Security access control systems and automatic video surveillance systems are becoming increasingly important recently, and detecting human faces is one of the indispensable processes. In this paper, an approach is presented to detect faces in video surveillance. Firstly, both the skin-color and motion components are applied to extract skin-like regions. The skin-color segmentation algorithm is based on the BPNN (back-error-propagation neural network) and the motion component is obtained with frame difference algorithm. Secondly, the image is clustered into separated face candidates by using the region growing technique. Finally, the face candidates are further verified by the rule-based algorithm. Experiment results demonstrate that both the accuracy and processing speed are very promising and the approach can be applied for the practical use.     

基于面部特征分析的疲劳驾驶检测方法

为避免疲劳驾驶,通过提取面部疲劳特征参数的方法研究了驾驶员疲劳检测技术.对SSD(single shot multi box de-tector)目标检测算法及连续自适应均值漂移跟踪算法(continuously adaptive MeanShift,CamShift)进行优化,以检测人脸区域.利用特征点定位提取面部疲劳特征参数,并基于眼睛闭合时间百分比(percentage of eyelid closure over the pupil over time,PERCLOS)设定疲劳阈值和疲劳检测策略.在实车样本集上进行试验,结果表明:优化的人脸区域定位方法对光线变化、类肤色干扰的鲁棒性更强;所提取的疲劳特征参数能有效反映驾驶员疲劳状态,平均识别准确率达到了92.2％.改进后的算法系统在基于视觉特征的疲劳驾驶检测技术中达到了较高水平,对于预防交通安全事故具有重大意义.     

人脸自动追踪与识别系统的设计与实现

为快速和准确地识别有关人员的身份,开发了一个具有5个自由度的人脸自动追踪与识别系统．该系统采用人脸肤色模型结合相似度及人脸轮廓来检测和定位人脸,并利用嵌入式隐Markov模型对人脸的特征进行提取和识别．实验结果表明,该系统不仅能自动追踪、定位和识别人脸,而且能实时地将识别结果与人脸数据库进行比对,从而迅速地获得被识别人员的有关身份信息．该系统可用于建筑物入口的监控和刑事侦察等场合．     

基于边缘检测和灰度投影的人眼定位

【目的】针对肤色检测易受光照影响的问题,提出一种基于边缘检测和灰度投影的人眼定位方法。【方法】首先结合肤色检测和Sobel边缘检测来提取人脸主要特征,得到人脸特征的二值化图像;其次根据人眼在人脸的几何位置关系得到人眼的粗定位;然后通过对数变换处理定位后的图片;最后进行水平和垂直方向的灰度投影,经过曲线拟合寻找极值进行人眼瞳孔的精确定位。同时,将本算法与其他类似算法进行比较分析。【结果】本算法对于不同光照和干扰环境有一定的适应性,对于不同姿势的人脸也能准确定位,相对于传统的肤色检测在精准度上有所提升,但在人脸图像受到环境或者噪声干扰严重时,本算法的定位成功率明显降低。【结论】该方法简单实用,对光照和复杂的干扰环境有一定的适应性,并且在一定的角度范围内,具有较高的准确性。