AdaBoost人脸检测算法研究

本文利用AdaBoost算法训练基于Haar小波变换的分类器,从输入图像中提取人脸和面部器官的候选区域,然后综合各个候选区域的信息,组成三角形结构,采用模版匹配的方法进行眼睛和嘴巴的定位。试验结果表明该算法能够从复杂背景中有效的提取人脸以及面部器官区域。     

基于肤色模型和模板匹配的人脸检测方法研究

提出了一种基于人脸肤色信息和模板匹配,对彩色图像中的人脸进行检测的方法。该方法首先在YCbCr色彩空间下,利用肤色信息将彩色图像中的肤色区域和非肤色区域分开,计算得到表示肤色相似度的色度图,然后分割由此色度图所生成的灰度图像,从而得到人脸检测的候选区域,同时计算该区域的欧拉数来进一步缩小人脸搜索的范围,结合人脸模板进行匹配,最终确定并标记出彩色图像中人脸的位置。实验结果表明:该方法能够在具有复杂背景的彩色图像中快速并且准确的检测出人脸,误检率较低。     

基于小波变换的人脸特征定位

提出一种基于离散小波变换 (DWT)的人脸检测与特征定位算法 ,算法针对人脸的不同特征 ,选择小波变换相应最有效的频段和分量 .运用椭圆检测算法、模板匹配算法、Hough变换等方法 ,并结合人脸各特征间的几何特征关系 ,采用由粗到细的方法分步地检测人脸范围 ,分割定位人脸的眼睛、虹膜、嘴、鼻尖等特征 .该算法对人脸姿态、表情变化和遮盖物具有一定的鲁棒性 ,同时具有计算量小、效率高的特点 .     

复杂环境下的快速人脸检测算法

使用一种新的假面变换和模板匹配的人脸检测算法,能够对复杂环境中大小不等的人脸进行快速、准确的检测.算法首先通过假面变换来预测人脸位置上边沿的中心,然后对图像中的预测位置进行模板匹配,设计了一类对照明变化、噪声干扰具有较强适应性的模板匹配方法,最后对匹配结果进行验证,确定人脸准确位置.采用多种环境下的大量图片进行实验,结果显示该算法具有较快的检测速度和较高的准确性及鲁棒性.     

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.     

基于小波变换的人脸特征定位

提出一种基于离散小波变换(DWT)的人脸检测与特征定位算法，算法针对人脸的不同特征，选择小波变换相应最有效的频段和分量．运用椭圆检测算法、模板匹配算法、Hough变换等方法，并结合人脸各特征间的几何特征关系，采用由粗到细的方法分步地检测人脸范围，分割定位人脸的眼睛、虹膜、嘴、鼻尖等特征．该算法对人脸姿态、表情变化和遮盖物具有一定的鲁棒性，同时具有计算量小、效率高的特点．     

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。     

复杂环境下的快速人脸检测算法

使用一种新的假面变换和模板匹配的人脸检测算法，能够对复杂环境中大小不等的人脸进行快速、准确的检测．算法首先通过假面变换来预测人脸位置上边沿的中心，然后对图像中的预测位置进行模板匹配，设计了一类对照明变化、噪声干扰具有较强适应性的模板匹配方法，最后对匹配结果进行验证，确定人脸准确位置．采用多种环境下的大量图片进行实验，结果显示该算法具有较快的检测速度和较高的准确性及鲁棒性．     

基于复杂度和模板匹配人眼定位方法

生物识别技术是利用人自身具备的生物特征进行身份鉴别的技术.与其他的生物认证技术相比,人脸识别具有更直接、友好、方便的优点.而人眼的自动定位是人脸识别研究中一个基本且非常重要的课题,特别对背景复杂、倾斜、旋转、脸部表情、姿势变化的人脸灰度图像,提出了一种改进的人眼快速定位的算法,该算法首先使用最大类间方差阚值方法确定人脸上下边界,然后利用垂直积分投影确定人脸上下边界,再利用复杂度分析在人脸区域中生成包含眼睛的极小人眼区域,最后在这候选小区域内利用模板匹配的方法精确定位眼睛.这样可以大大减小模板匹配时的计算量.在BioID_TEST_V1.2人脸数据库中实验,该算法的准确定位率95%以上.     

基于肤色分割和模板匹配的人脸检测技术研究与实现

针对基于肤色分割方法利用特征点信息不充分的不足和基于模板匹配方法计算量大的不足,提出了基于肤色分割和模板匹配两种方法相结合的人脸检测技术.通过肤色分割方法研究,虽不能最终确认人脸,但可利用人脸特征确定人脸区域,并筛选出大部分的假脸区域,在模板匹配研究中,可以确认出人脸图像,并给出检测结果.     

基于差值图像及子波变换的人脸检测方法

图像中人脸的检测有广泛的应用范围,提出了一种基于差值图像及子波变换的人脸检测方法．首先根据运动信息从图像序列中检测出候选人脸,然后使用子波变换方法分析候选人脸的直方图,确定出４ 个阈值,再根据此４ 个阈值对候选人脸进行多重阈值二值化,并根据有关人脸的先验知识,在多个二值化图像中定位眼、嘴、鼻．实验结果表明,提出的人脸检测方法能较好地检测出图像中的人脸．此方法在人机交互、安全防范等方面具有一定的实用价值     

基于弹性模板和K近邻结合的表情识别算法

视频流中检测到的关键帧图像包含了足够的表情信息,为了将这些表情信息进行分类和识别,文章提出了一种新的弹性模板匹配算法,它首先针对经Gabor小波变换后的表情模板,运用模板图像中表情关键点的检测算法,根据表情关键点的特征信息,构造表情弹性图,通过改变表情模板弹性图中关键点的位置,将表情模板与被测表情弹性图进行非刚性匹配,进而得到两者之间的相似程度,最后通过改进的K-近邻分类策略,实现被测图像表情的有效分类与识别.     

使用离散小波变换压缩语音模板

小波变换作为一种新型的信号处理方法,因其可以对信号进行多分辨率分析并有高效算法,所以在DSP上得到了广泛应用。利用语音信号的相关性,可以使用小波变换来压缩语音模板。实践表明,引入小波变换后,在基本保持系统识别率的前提下,节省模板存储空间,从而达到在相同空间下保存更多词条的目的。     

一种基于小波分量变换的人脸图像光照归一化算法

基于小波变换原理,提出一种基于小波分量变换的人脸图像光照归一化算法.人脸图像经过二维离散小波变换(DWT),被分解成4个子分量(LL,HL,LH,HH).将低频分量(LL)进行对数变换和分段线性变换,对高频分量(LH,HL,HH)进行Gamma变换.对所有子分量进行小波逆变换,对经小波重构后的人脸图像进行中值滤波.分别在Yale B和CMU-PIE人脸数据库中对本文算法进行光照归一化有效性试验;对比本文算法与其他22种光照归一化算法的处理时间及处理效果;进行分段线性变换和伽马变换参数比较试验及人脸识别试验.结果表明:本文算法执行速度快,处理效果好,人脸识别率高,适用于不同光照条件的人脸识别系统.     

基于运动检测和小波分析的视频图像人脸检测

人脸检测是所有人脸处理系统的基础,而视频中人脸检测问题更具有其特殊的意义。结合运动检测和小波分析技术,提出了一种快速的、具有良好鲁棒性的人脸检测方法。首先基于运动检测得到包含人脸对象的运动区域——人脸图像;然后应用小波分析良好的时频局部化特性和多分辨率特性对运动检测定位的人脸图像进行降维处理,同时得到体现人脸特征的小波系数候选本征脸;最后结合人脸的面部特征及形状分析进一步对结果进行验证。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

一种基于色差分析的彩色图像编码新方法

This paper presents a new method for color image compression coding by using chromatism analysis and wavelet transform. In the method ,one of the three color components of a color image (for example the G (component of a RGB color image) is coded using wavelet transform ,and the chromatism between G and other two color componets RG,　BG is coded respectively using chromatism analysis. On the decoding, G^ is first reconstructed using wavelet inverse transform, and RG^、 BG^ are reconstructed using chromatism analysis inverse transform; then R^, B^ are calculated by G^ plus RG^ and G^ plus BG^ respectively. Finally the color image is reconstructed by R^, G^, B^. The experiment result shows that the coding and decoding rates are high, and the signal to noise ratio, compression rate and visual quality are quite good.     

彩色图像中人脸部的小波方法检测

本文针对人脸检测过程中常用到的基于彩色图像肤色分割的方法存在的不足,提出了一种将彩色图像肤色分割方法与图像的小波变换方法相结合的人脸区域检测方法.首先采用肤色分割方法对图像中的人脸区域进行粗定位,然后与从原图像进行小波分解提取出的人面部的细节信息相结合,从而可以更为准确地定位人脸的位置.实验表明了本方法的有效性,并且对于一般背景的图像可以提高人脸检测系统的适应性.