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.     

基于肤色模型与人脸结构特征的人脸检测

人脸检测是自动人脸识别中的关键环节.提出了基于人脸肤色模型和人脸结构特征的人脸检测.首先利用人脸图片样本,提取肤色像素,建立肤色CbCr高斯模型.根据高斯肤色模型求得人脸似然图,并采用最佳阈值对之进行二值化.之后再采取形态学处理,除去部分非人脸区域,分割出待定人脸区域.最后根据人脸的结构特征进行再次筛选,得到人脸区域.此方法运用在一般的人物照片中都能达到比较理想的效果.     

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.     

基于YCbCr颜色空间手势分割

手势作为一种非常重要的信息交互载体,包含着大量符合人类认知习惯的交互信息,针对光照变化、外界干扰等复杂背景环境对手势分割的影响,提出了一种基于YCbCr颜色空间的肤色检测方法进行手势分割.根据人体肤色在YCbCr颜色空间中的聚类效果,采用基于椭圆模型的肤色检测方法,首先对复杂背景环境下的类肤色区域进行分割,同时针对分割图像中可能存在非手势区域的问题,采用最大类间方法获取分割阈值,去除图像中非手势区域,获取较高质量的手势二值图像.实验结果表明,针对复杂的背景环境,该算法具有较强的鲁棒性,能实现较为高效的手势分割.     

基于肤色的驾驶员面部定位与跟踪算法

采用CCD摄像机获得驾驶员脸部图像,利用肤色在颜色空间的聚类性,建立基于肤色的人脸二维高斯分布数学模型.选用YCbCr颜色空间作为肤色分布统计的映射空间,用最大类间方差阈值对人脸图像分割,获得人脸图像灰度直方图水平投影和垂直投影,实现对面部定位.采用卡尔曼滤波算法,根据驾驶员面部当前帧图像预测下一帧图像的位置,并通过局部搜索精确定位,实现对驾驶员面部的跟踪.实验结果表明,基于肤色的驾驶员面部定位与跟踪算法可靠性高,具有良好的动态定位能力,而且对驾驶员坐姿的变化有较好的适应能力.     

基于肤色的人脸区域分割

通过主要的两种色彩空间比较,选取YCbCr颜色空间,确立一种在YCbCr空间下的基于高斯模型的肤色分割方法.在YCbcr色彩空间中建立肤色分布的高斯模型,得到肤色概率似然图像,在最佳动态域值下完成肤色区域的分割,最后应用欧拉数确定出人脸区域.实验表明,该方法可以有效地分割人脸区域.     

复杂背景下的彩色图像人脸检测

提出了一种复杂背景下使用肤色模型检测人脸的方法.该方法首先对图像进行光照补偿,然后对肤色模型处理后的二值图像进行分割与合并,并结合先验知识提取出人脸候选区域,最后验证人脸轮廓、眼睛和嘴等特征来判断人脸候选区域是否包含人脸.对1 010幅变光照和复杂背景情况下拍摄的彩色人脸图像进行验证,其检测率达到89.7%.     

一种基于K-均值聚类方法的肤色分割算法

随着智能化信息处理技术的发展,人脸检测与定位越来越受到重视.本文在利用颜色信息进行皮肤检测的过程中采用YCbCr颜色空间,利用高斯肤色模型,得到图像中任意像素属于肤色的概率,同时借鉴了模式识别中广泛应用的K-均值的思想,设计了基于K-均值聚类方法的肤色分割算法,完成了图像的二值化.     

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%.     

基于肤色的人脸检测算法研究

文章提出了一种基于肤色的彩色图像人脸检测算法。该算法会对输入图像进行尺寸归一化及光线补偿,综合利用2种色彩空间对预处理后的图像进行二值化操作。在肤色分割的基础上去除噪声,并结合多种有用信息,对肤色区域进行了判定,最终识别出人脸区域。它的主要优点有对人脸的姿态不敏感、检测速度快等。在多人脸检测方面,该算法运用区域分割的方法对多个人脸进行有效检测。实验结果表明,该算法是可行有效的。     

基于边界剥离分水岭算法的重叠颗粒分离研究

针对采集的洗煤厂煤尘图像颗粒重叠严重的问题,运用传统图像二值化方法处理速度慢、不适用于低对比度指纹图像。分水岭分割算法对噪声敏感和易于产生过分割问题,为了提高图像分割的效率和鲁棒性,提出一种新的基于边界剥离距离变换分水岭算法的图像分割方法。该方法通过将图像分割为不相交的N个子窗口,并求出各个窗口对应像素的灰度均值,经改进动态阈值法进行二值化处理,得到的二值化图像经边界剥离距离变换获得灰度图像,最后利用分水岭算法对图像进行分割处理。数值实验结果表明,与传统分割方法比较,此方法处理效率高、鲁棒性好。不但成功地解决了分水岭存在的过分割问题,还大大提高了算法的搜索效率;可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

一种新的图像二值化方法

在模式识别中,二值化效果的好坏直接影响着识别效果.首先通过改进的Bernsen方法对原始图像进行二值化,得到第一幅源图像;然后根据自组织神经网络计算阈值,对图像进行二值化,得到第二幅源图像;再根据灰度值最小的原则作为图像融合方法,得到最终的二值化图像.最后给出模拟实验,实验结果表明该方法是有效的.     

自适应步长下多阈值彩色图像的全局分割方法

针对传统多阈值彩色图像分割方法将步长设为小于距离参数的定值, 有时会因步长过大而越过最优结果的问题, 提出一种自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法. 首先, 对彩色图像进行预处理, 在不降低彩色图像质量的前提下缩减颜色总数, 以提高分割效率; 然后, 根据多阈值彩色图像全阈值分割目标函数, 将混沌优化理论与粒子群优化算法相结合, 通过混沌粒子群优化算法对多阈值彩色图像全局分割目标函数进行求解; 最后, 结合自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法, 得到最优彩色图像阈值分割结果. 实验结果表明, 该方法的分割效果、 精度、 稳定性和收敛性均较好.     

灰度积分投影和圆形标记法结合的人眼定位

讨论对于自然光下摄像头采集的人脸照片的眼睛定位算法,该算法是基于灰度积分投影和圆形标记法实现。分为以下三个步骤:首先,在RGB空间下对图像进行肤色检测,得到可能的人脸图像,通过形态学处理排除噪声等干扰;然后,根据亮度分量对人脸区域进行分割,得到五官图,并通过灰度投影对人眼进行粗定位;最后,通过圆形标记法,把区域内的白色空洞转化成面积相等且质心为圆心的圆形,经过几何特征筛选排除干扰圆得到双眼的两个圆形。该算法在Matlab平台上进行仿真实验,结果表明,此算法对于复杂背景下特别是存在类肤色干扰情况时人眼定位效果好、精度高。     

基于纹理和邻域信息的肤色分割算法

为有效分割图像中的肤色信息,提出一种基于纹理和肤色点的邻域信息肤色分割算法.首先,根据图像中的肤色点在RGB颜色空间上的分布规律,利用统计直方图模型对肤色部分进行初步分割;其次,为提取图像中的纹理信息,采用Gabor滤波器进一步过滤掉与人类皮肤颜色接近但纹理粗糙的区域;最后,采用掩码图像中的肤色点作为种子点进行邻域信息的扩散,得到最终掩码图像.实验结果表明,与统计直方图肤色模型相比,该方法肤色分割效果更好.     

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。     

HSI空间中基于自适应阈值的彩色地图的道路提取

目前地理信息系统的应用非常广泛,其中,电子地图中道路网的提取是目标识别中重要的研究内容之一。提出了一种基于彩色理论的自适应阈值道路提取方法,首先将图像从RGB空间转换至HSI空间后,利用自适应阈值的方法对图像进行分割,并对分割结果进行了平滑和增强的后处理,最后利用数学形态学的相应方法对目标进行提取。将该方法应用于北京的电子地图图像进行道路目标的提取,得到了很好的效果。     

一种基于车牌特征信息的车牌识别方法

提出一种基于车牌特征信息分析的车牌识别方法，它充分利用车牌定位和字符分割过程中得到的信息对车牌识别过程进行反馈，将二值化、车牌定位和字符分割紧密结合，注重车牌与车辆背景图像分离特征，以连通域分析为字符分割特点，结合局部二值化算法，提高正确率。实际应用结果表明，本方法具有很强的环境适应性和鲁棒性。