基于肤色模型的人脸检测与人眼定位

针对光照变化对人脸检测及人眼定位的影响, 提出一种基于肤色模型的人脸检测与人眼定位方法. 先对图像进行预处理, 减少图像中的噪声; 再将RGB颜色空间转化到具有良好肤色聚类特性的YCbCr色彩空间, 利用Gauss模型进行肤色建模; 最后检测出人脸区域并确定人眼位置.     

在人眼识别中虹膜定位算法

为提高人眼定位的鲁棒性、准确性和检测速度,以改善算法的适用性,提出了一种基于YC_bC_r彩色空间的肤色信息和基于水平灰度投影与HIS彩色空间的人眼虹膜饱和度信息相结合的算法。算法先对图像的C_b和C_r分量用改进的高斯分布模型算法进行肤色提取,通过肤色区域的分析,对人脸区域进行预检测;然后利用水平灰度投影方法定位眼眉区域,再利用人眼虹膜的饱和度信息进行精确定位。实验结果表明,该方法对人眼定位的正确率达到85％,定位时间为0.072 6 s。     

基于聚类肤色模型的人脸检测

在安全检测、人机交互等人脸识别应用中,人脸的检测与定位是前期重要工作.该文提出一种改进的基于亮度聚类的肤色模型,并提出一种新的最佳阈值选择算法,设计了肤色检测算法流程.实验证明该算法提高了人脸检测的速度和鲁棒性.     

基于可见光源与独立成分分析法的实时人眼检测系统

提出一种基于特征与外貌混合检测确定人眼区域的实时人眼检测方法. 首先,依据可见光源在人眼角膜上反射形成耀点特性,通过图像处理算法提取潜在耀点位置,利用人眼几何特征的确定可能人眼候补区域;然后,提取人眼数据库中具有不同外貌特征的200幅人眼图像,采用FastICA算法估计出提取人眼图像的有效成分分析(ICA)基向量;最后,通过计算人眼候选区域在基向量上投影角度判断出左、右人眼区域准确位置. 实验结果表明,在人脸面部旋转、佩戴眼镜、大范围头部运动和不同光照强度下,实时人眼检测具有较高的检测正确率和较好的鲁棒性.      

基于肤色模型和径向基函数网络的脸部检测

驾驶员疲劳状态检测一般采用对人眼的闭合度进行计算,若实现对人眼的闭合度计算首先是对人脸的正确快速检测,针对驾驶室的特定环境,本文研究一种基于肤色模型和径向基函数网络为基础的快速人脸检测算法,该算法首先对输入图像进行RGB和YCbCr颜色空间的转换,其次建立相关的肤色模型,实现人脸区域的粗定位,然后结合径向基函数网络对输入的图像进行训练,这样就可以根据训练的结果判断是否是肤色,从而实现人脸检测。仿真结果表明,所研究的算法较好的提高了强光下人脸的正确检测,为驾驶员疲劳驾驶的研究奠定前期基础。     

基于Gabor变换的人眼开闭状态识别技术研究

为解决驾驶员疲劳检测问题, 提出了一种快速人眼开闭状态识别方法。该方法通过肤色模型识别人脸区域, 预处理后进行Gabor变换; 通过选取合适的尺度和方向提取出眼部明显的灰度特征, 对变换后的图像进行水平积分投影, 眼部有明显的尖峰, 进而通过峰平比识别人眼的开闭状态, 突破了传统积分投影方法只能进行人眼定位的局限。实验表明, 该算法具有较高的准确性, 并对光照变化有较好的鲁棒性。     

一种视频人脸跟踪算法

介绍了一种简单、鲁棒、快速的实时视频人脸对象跟踪算法.在使用贝叶斯肤色分类器分割出椭圆候选人脸区域的基础上,采用人眼谷极点生成人脸假设和特征脸人脸验证方法得到参数化的人脸椭圆区,并使用2个正交的边缘梯度跟踪模型和椭圆内部肤色像素统计直方图跟踪模型跟踪人脸.本算法较好地解决了跟踪的连续性、实时性、精确度和鲁棒性间的矛盾.实验证明:本算法能够实时跟踪多个人脸.     

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。     

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%.     

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。     

基于灰度突变特征结构的快速人脸检测

基于面向人脸的分析，按照将复杂背景中的人脸检测转化为对五官检测的思想，建立了以五官结构为检测特征的人脸检测模型。在进行了灰度突变点、灰度突变块，组件特征块等一系列特征标识的基础上，设计了以双眼结构为主索引特征的多步快速快速检测算法，实验结果显示，该算法具有良好的检测性能。     

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。     

一种基于肤色和脸部特征的人脸检测方法

针对人脸检测问题中快速性与准确性难以同时满足的情况,提出了一种将肤色和脸部特征相结合的方法来检测人脸。由于通过基于肤色的算法能快速定位出人脸大致位置,因而检测速度能达到实时的要求;同时利用脸部特征进一步细检,可保证检测的精确性。     

基于视频图像的眼动追踪系统算法

为了解决初步眼动追踪问题, 提出基于视频图像的实时性眼动追踪的快速算法。将RGB 色彩空间转换成YCbCr 空间, 利用肤色模型定位人脸。剪裁后, 用Sobel 算子边缘检测算法进行卷积处理, 对图像进行水平投影找到人眼大致位置, 对眼部进行粗定位。对该区域进行灰度投影, 分割左、右眼, 再分别对左、右眼进行定位, 从而得到人眼的精确定位。实验选取15 帧图片作为测试视频序列, 其结果表明, 该算法准确地解决了眼动追踪问题, 满足实时性要求。     

基于均值漂移算法的人脸自适应跟踪

采用自适应人脸方向模板和YCbCr自适应肤色模型,提出了一种新的基于均值漂移算法的自适应人脸跟踪方法。与传统的均值漂移跟踪方法相比,当人脸倾斜时或光线变化时,该方法能更精确地描绘出人脸位置。实验结果表明,在基本上不增加计算量的情况下,该方法能对人脸的倾斜和光线的变化进行很好地自适应跟踪。