非均匀光照下的人脸表情多状态检测与分类

提出了一个用改进的不易受光照影响的ASM(Illum ination Insensitive-Active Shape Model,简称I2-ASM方法)进行眼睛和嘴巴轮廓检测以及用组合方法进行眼睛和嘴巴状态分类的算法。对有丰富表情的人脸图像进行实验,结果表明,提出的算法即使在非均匀光照下也能取得较好的轮廓检测和状态分类结果。     

光照自适应的人脸肤色检测方法

从3个方面入手提出了一种抗光照噪声强的人脸肤色检测方法:①从常用的颜色空间中选择出对光照因素稳健的肤色子空间;②提出了基于该子空间的光照自适应的肤色检测方法;③进一步采用小波边缘检测的方法精确定位人脸区域.实验结果表明,该方法对抗灯光、太阳光、荧虹灯光,光的阴影等的影响都有好的效果.     

非均匀光照下人脸眼睛的定位方法

考虑非均匀光照下人脸眼睛的检测问题，提出了一种利用高频信息模板匹配方法从复杂图像中定位人脸眼睛的方法。选取80幅光线较好的人脸图像，对它们做光线规范化，提取Gabor高频特征，构造模板。利用统计模式识别的原理，在眼睛的大致区域进行模板匹配，突出眉毛与眼睛这一整体的大致位置，然后进行二值投影，最终确定人眼的准确位置。大量实验表明，该算法具有很高的精度和很强的鲁棒性。