基于肤色模型的复杂背景图像人脸检测

本文针对复杂背景下彩色人脸图像提出了一种基于肤色模型和人脸几何与统计特征的检测方法.先利用椭圆肤色模型分割出肤色区域,再利用形态学操作以及人脸的统计几何特征验证人脸.实验表明,该方法检测正确率高,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.     

基于色度信息及投影法的彩色图像中人脸区域分割方法

本文提出一种新颖的,快速的人脸区域分割方法,能快速分割出彩色图像中的人脸区域.在该算法中,提出了基于色度信息的投影直方图概念,并依据人脸几何形状图标定人脸区域.实验证明,该算法具有一定的快速性,人脸表情、姿态、方位的不变性以及一定的鲁棒性.     

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.     

一种实用监控系统的人脸检测定位算法

对基于监控系统中彩色图像的人脸检测与定位方法进行了探讨,利用颜色对方向的不敏感来减少人脸区域的搜索范围,将颜色空间与Hough变换相结合实现人脸定位.首先在颜色空间YCbCr上建立肤色模型,并对肤色区域进行初步检测,然后利用自适应模糊Hough变换检测瞳孔所在的圆心,从而实现对人脸区域的精确定位.在Georgia Tech彩色人脸数据库上的实验结果表明:该方法能够较好地检测肤色偏黄的人脸,并且在人眼的定位阶段平均用时为0.1秒,满足数字监控中实时性的要求.     

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。     

基于肤色区域相关过滤的人脸定位

在人脸识别和表情识别研究中,人脸位置的定位起着十分重要的作用.对由图像获取设备的含有人脸的图像进行预处理后,提出了肤色区域相关过滤投影的方法实现了人脸区域的定位,实验表明所提出定位方法的有效性,通过试验对人脸有部分遮挡和偏转的图像也取得了较好的效果.     

一种基于肤色模型的人脸检测方法及DSP实现

针对静态的人脸图片,采用一种新的肤色模型YCh'Cr',判别人脸大致区域,然后再用椭圆形模型来匹配,把人脸和其它的肤色区域判别出来.基于该肤色模型的算法运算速度快,识别准确率高,能够实现快速的人脸检测.     

基于肤色和轮廓信息的人脸检测

针对彩色图像提出了一种基于肤色模型、脸部轮廓信息以及眼睛特征的人脸检测算法.采用基于YCbCr色彩空间的肤色分割模型,初步筛选人脸的候选区域;然后进行边缘检测,获得人脸轮廓信息,并利用三点定圆法来拟合脸部的圆形;最后在圆形区域的水平方向根据眼睛的几何特征来检测"眼睛对",再根据"三停五眼"来定位人脸,并利用左右对称性验证人脸.实验表明,该算法对于彩色图像的正面人脸检测具有良好的效果.     

基于肤色的人脸检测算法研究

提出一种基于RGB、HSI空间和KL变换的人脸区域检测算法,根据待检测图像上每点的颜色值来判断它属于人体区域还是背景区域,从而检测出人脸所在的位置.实验表明,该种方法避免了在RGB、HSI和KL三个独立空间分别进行人脸检测所出现的人脸误测问题,通过大量的实验和检测,将三种方法有机的结合起来,较好地区分人脸区域和背景区域,具有很好的鲁棒性.     

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%.     

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.     

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。     

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.     

基于支持向量机的彩色图像人脸检测方法

提出了一种利用肤色信息、基于样本学习的彩色图像人脸检测方法。该方法利用两层支持向量机进行人脸检测，用肤色和非肤色样本训练的第一层支持向量机对图像中每个像素进行分类，所有被判断为皮肤点的像素构成了肤色区域；用窗口对肤色区域进行遍历，用人脸和非人脸样本训练的第二层支持向量机判断窗口是否包含人脸模式，并对检测到的人脸区域进行必要的合并。实验结果显示，本文方法对彩色图像中正面人脸的检测率为87.6％。     

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.     

面向中医望诊的人脸图像配准

对可疑病人脸色与病例库中标准病例脸色之间的配准进行了研究.从人脸检测、特征提取到人脸配准,提出一套解决方案和实现算法.将基于肤色模型和动态外观模型的人脸多特征点精确定位方法相结合,应用于面向中医望诊的人脸图像特征定位中,利用所得特征点对人脸划分区域,在各区域内提取颜色特征,实现了基于颜色的图像配准.     

基于面部特征的疲劳驾驶检测

文章采用一种基于眼睛闭合度及打呵欠来检测驾驶员疲劳的方法,在YCrCb颜色空间中利用高斯模型进行肤色检测得到人脸的区域,在人脸灰度二值化图中利用五官几何结构的先验知识粗略定位人眼,利用区域生长和形态学运算得到人眼轮廓并计算眼睛的闭合度;检测嘴唇时利用唇色最佳阈值大致确定嘴唇位置,在此基础上通过人脸灰度值特征精确定位嘴唇,然后通过嘴张开程度判断驾驶员是否打呵欠;最后基于2个特征对驾驶疲劳进行判决,实验证明这种方法对驾驶疲劳检测具有较好的效果。     

基于肤色的人脸检测算法研究

提出一种基于RGB、HSI空间和KL变换的人脸区域检测算法，根据待检测图像上每点的颜色值来判断它属于人体区域还是背景区域，从而检测出人脸所在的位置。实验表明，该种方法避免了在RGB、HSI和KL三个独立空间分别进行人脸检测所出现的人脸误码测问题，通过大量的实验和检测，将三种方法有机的结合起来，较好地区分人脸区域和背景区域，具有很好的鲁棒性。     

基于隐马尔可夫链和支持向量机人脸识别混合模型的视频节目聚类标注

人脸在视频节目中代表了重要语义信息 ,提出使用支持向量机和隐马尔可夫链混合模型对人脸进行识别 ,然后把识别结果进行高斯聚类 ,实现视频节目的内容标注 .具体步骤如下 :首先建立人脸肤色模型 ,对视频图像中可能的人脸区域进行定位 ;从定位区域提取人脸各个器官的独立基特征 ,然后使用支持向量机和隐马尔可夫链混合模型对定位区域进行人脸识别 ,最后由高斯聚类完成视频节目的语义标注     

基于双色彩空间和面部矩形特征的人脸检测

在YIQ和YCbCr色彩空间中,结合人类面部矩形的特征,提出了一种用于人脸检测和定位的算法.该算法通过比较输入图像R、G、B 3通道总的平均值和B通道的平均值来选择色彩空间,并采用基于积分图的2维OSTU法进行肤色分割;然后根据肤色区域面积对肤色分割图像进行中值滤波;最后根据中值滤波后的肤色分割图中的肤色区域面积构造最佳人脸矩形,并用该矩形去定位人脸区域.实验结果表明:该算法较传统的采用单一色彩空间的人脸检测算法具有更高的准确率.