复杂动态背景中的人脸检测

针对复杂动态背景中的人脸检测问题，提出了一种基于差影运算和肤色识别的检测算法。该算法首先通过改进的差影运算初步确定人脸区域，然后建立一个人脸肤色模型进一步进行肤色匹配．从而实现由粗到细的人脸检测。实验证明，该算法可以适应不同的光照环境，不受人脸大小和朝向的限制。其运算速度和精度均达到实用要求。     

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%.     

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%.     

基于肤色分割的彩色图像的人脸检测

提出了一种基于肤色分割与统计特征分析并结合模板匹配的检测人脸方法，该方法能在复杂的背景下很好的检测出人脸。首先利用颜色信息对彩色图像分割成皮肤区域与非皮肤区域，然后对皮肤区域作尺寸大小、方差大小、旋转角度等处理后，再进行模板匹配。     

复杂背景中人脸检测与特征定位

为了在复杂背景下检测出人脸的特征区域,针对彩色图像提出了一种基于肤色和特征验证的人脸检测算法,主要由肤色分割、排除假区域、特征验证3部分组成.经实验证明,该算法检测速度快、准确率高,具有较好的鲁棒性.     

基于神经网络的人脸检测算法研究

针对复杂场景图像中的人脸，提出了一种基于BP神经网络的人脸检测算法，由网络训练和人脸定位两部分组成．可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、不同姿态、不同面部表情、不同肤色、不同光照条件和复杂背景的情况。实验结果表明该算法快速有效。     

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。     

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．     

复杂光照场景下基于MTCNN的人脸检测

为了提高复杂光照条件下的人脸检测识别率,提出了一种基于Retinex图像增强技术应用于多任务卷积神经网络(multi-task cascaded convolutional networks,MTCNN)的人脸测算法.算法用Retinex理论对图像进行增强,能明显提高MTCNN在不同光照场景下的人脸检测精度,同时使面部...     

人脸检测技术浅析

文章介绍了人脸检测技术的基本概念和静止图像中人脸检测的基本算法,并对人检测技术的发展现状进行了评述.     

利用颜色信息的人脸检测方法

提出一种利用颜色信息的人脸检测方法,首先把输入的彩色图像从ＲＧＢ转换到ＹＩＱ颜色空间,提取与人的肤色相关的Ｉ分量图像,通过对整幅Ｉ分量图像进行尺度变化和窗口扫描,解决待测人脸的位置,大小不同问题,实现平移不变和尺度不变。然后对Ｉ分量图像进行门限化处理。     

复杂光照与背景下的Double肤色模型人脸检测算法

针对复杂光照与背景的图像中难以准确检测出人脸的情况,提出一种复杂光照与背景下的Double肤色模型人脸检测算法。采用一种改进的光照补偿方法对图像进行光照预处理,融合改进的高斯肤色模型和非线性肤色模型,通过对融合算法进行收敛性验证与实例检验,证明了其可行性。实验结果表明,该算法能够对复杂背景及光照下多人脸、多姿态、遮挡、动态视频图像等情况的人脸检测有较好的检测效果。     

基于差值图像及肤色特征的人脸定位方法

该文提出一种用于安保监控系统中提取人脸的实用有效方法。该方法利用运动序列图像之间的差分图像，检测出运动目标区域，得到运动目标子图像，剔除大部分静止背景的干扰。随后对于图像进行肤色映射，得到二值图像，对二值图像进行水平和垂直投影，确定人脸的左右边界和上下边界，从而得到人脸的准确定位。该方法在工程上有效且计算量较少，可以达到实时需要。     

基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法研究

针对人脸识别中在非限定条件下（如背景、光照等因素发生变化时）人脸多角度多姿态识别精度低的问题与现有基于识别模型的方法无法快速更新人脸类别,提出了基于图片特征与人脸姿态的识别方法,通过对人脸姿态的识别,最大程度的匹配人脸数据库中的人脸信息,使用VGG16卷积神经网络训练模型提取图片特征,生成特征向量,再使用支持向量机分别训练提取出的特征,与人脸数据库中信息进行比对,从而精确识别人脸。通过在Pubfig与FERET人脸库上实验结果表明,所采用的算法精度较高。     

一种新的彩色图像特征检测中相似度计算方法

现代数字图像处理技术中处理的大多是彩色图像。很多处理场合都需要直接实时地对彩色图像进行处理,这样就可以避免彩色图像灰度化过程中的细节损失,也有利于提高算法速度。在基于色彩分布的彩色图像特征检测过程中,需要对色彩空间进行颜色的量化,也需要对不同像素点的颜色值进行比较,并作出合适的相似性和异性计算。论述了一种新的色彩距离,计算方法,大大提高了彩色图像特征提取的准确率与速度。     

基于四元数的彩色人脸检测

针对彩色图像提出基于四元数的人脸检测算法,从数学上解决传统方法将肤色检测与人脸最后确定分开进行而导致检测率较低、程序复杂度高的弱点,将人脸肤色信息与反映轮廓形状的灰度信息进行融合同时作计算处理,提高了检测速度,且增强了算法的鲁棒性.首先简单概述作者提出的检测系统,然后按算法流程分块说明系统每部分的主要内容,其中包括:定义于实数域的广义瑞利商以及Fisher鉴别分析法在四元数体上的推广;基于四元数的Fisher鉴别分析法在人脸检测中的应用原理;彩色人脸样本集的收集与预处理;彩色非人脸样本的收集及其分类的原因和分类原理;多尺度检测中的融合问题;多组检测结果的综合判断问题.数学上严密的推导表明,基于四元数的检测算法合理可行,满足实时性要求.大量实验测试结果显示,此算法快速有效,具有较强的鲁棒性.     

基于肤色分割和神经网络确认的快速人脸检测

为了提高人脸检测速度,提出了一种基于肤色分割的快速人脸检测方法．利用颜色信息将彩色图像分割成皮肤区域和非皮肤区域,从而缩小了神经网络的检测区域,提高了人脸检测速度．     

彩色序列图像人脸检测系统

介绍了一个完备、新颖的彩色序列图像人脸检测系统。该系统利用颜色信息和运动信息发现人脸可能出现的区域，然后利用人脸的几何特征进行验证，并对正确检测到的人脸提取其面部特征进行精确定位。实验结果表明，该系统具有较强的抗光照强弱变化、人脸侧转、旋转等干扰因素的能力，并能根据输入图像的质量选择输出结果的定位精度，在提高定位精度的同时确保了系统的可信度。