一种色彩平衡和肤色分割方法

根据人眼的生物特性,提取巩膜区域作为参考白进行色彩平衡.在YCbCr色彩空间采用高斯肤色模型,并利用自适应阈值进行肤色分割,实验结果证明了方法的可行性和优越性.     

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。     

基于不同色彩空间的肤色模型

确定肤色对彩色图片中的人脸检测很重要，在这篇论文中，作者首先讨论了用3种颜色空间表示的肤色子空间：YCbCr，HSV和统一的颜色空间。然后作者给出了算法，判断在3种肤色子空间下，一个象素是否为皮肤象素；并且提出了一种新的方法来找出候选面部区域。最后，作者比较了3种肤色子空间的性能。     

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.     

基于不同色彩空间的肤色模型

确定肤色对彩色图片中的人脸检测很重要,在这篇论文中,作者首先讨论了用3种颜色空间表示的肤色子空间YCbCr,HSV和统一的颜色空间.然后作者给出了算法,判断在3种肤色子空间下,一个象素是否为皮肤象素;并且提出了一种新的方法来找出候选面部区域.最后,作者比较了3种肤色子空间的性能.     

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.     

几种常用的肤色检测颜色空间

本文主要介绍了一种常用的肤色检测方法即肤色区域边界固定法,同时介绍了利用该方法进行肤色检测的几种常用的肤色检测颜色空间如RGB、YCbCr以及HSV颜色空间,并在这几个颜色空间中对在Internet上获取的200个光照均匀的肤色块进行肤色检测,统计出在每个颜色空间中肤色检测的正确率并对实验结果做出分析。最终的实验结果表明,在所取图片的光照比较均匀的条件下,HSV颜色空间的肤色检测效果最佳,YCbCr颜色空间次之,RGB颜色空间最差。     

基于YIQ颜色空间的自适应肤色检测算法

选取YIQ颜色空间,通过选择多种拍摄环境、光照条件的训练样本图像,统计其中肤色像素点和非肤色像素点中颜色分量I的分布概率,构建皮肤颜色分布模型,并利用贝叶斯规则构造肤色分类器.同时,计算测试图像准肤色区域的平均亮度,作为自适应阈值进行肤色判别.实验表明,该方法对不同亮度图像和不同肤色类型都有很好的检测效果.     

一种基于YUV色彩空间的阴影检测方法

针对计算机视觉处理系统中,阴影会严重影响到对目标的跟踪、识别和图像场景的理解的问题,提出了一种基于YUV色彩空间的阴影检测方法并给出了与不同色彩空间的实验对比结果.该算法将分割出的运动目标与背景在亮度和色度进行对比,从而区分出运动目标和运动阴影.实验证明,与其他的阴影检测的算法相比,该方法具有更高的准确性和更快的检测速度.     

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.     

一种改进的基于肤色分割和PCA人脸检测方法

人脸检测在安全、信息处理等应用领域起到很重要的作用。提出了一种改进的基于肤色分割和PCA的人脸检测方法。首先,基于肤色模型的建立提出了一种基于边缘和数学形态学的肤色分割方法;其次,用基于知识的人脸检测方法验证候选人脸,缩小候选人脸的数量;最后,用PCA人脸检测算法进行检测。实验表明该方法不仅可以有效地运用于多人脸、不同尺寸和复杂背景的情况,而且对包含部分遮挡、肤色干扰等复杂环境下的图片均有很高的检测率。     

基于肤色模型与眼睛定位的人脸检测方法研究

提出了一种基于肤色模型与眼睛定位的人脸检测方法。通过YIQ色彩模型的肤色区域分割进行人脸的粗定位,再根据眼睛的灰度及形状信息的眼睛定位实现人脸的准确检测。实验表明,该方法能够在复杂背景图像中较准确地检测出人脸。     

向量空间彩色图像的Canny边缘检测

针对Canny算法检测边缘的准确性,提出了基于Canny算法的彩色图像边缘检测方法.根据Canny算法的特性,用近似高斯函数的滤波器平滑图像;利用梯度模板计算图像的向量梯度及方向角,并依据方向角对梯度图像进行非极大值抑制;计算高、低两个阈值,基于8邻域连接边缘点.实验结果证明,该方法继承了canny的性能,并充分利用了彩色信患,能较好地检测出彩色图像边缘.     

一种新的H—CgCr肤色模型的肤色检测方法

提出一种新的H—CgCr肤色模型进行肤色检测，该模型充分利用色调和色度信息区分肤色像素和非肤色像素．并利用形态学操作去除检测出皮肤区域中毛刺、空洞等噪声．实验结果表明该方法在复杂光照条件下能有效检测出肤色区域．     

基于肤色和运动检测技术的单目视觉手势分割

在分析肤色的信息特征和手势的运动特性基础上,构建了一种基于单目视觉的手势分割方法,可从视频图像序列中获取有意义的手势区域.针对确定的背景图像,以10帧的采样间隔采集手势图像,通过肤色信息特征来获得手势的肤色区域,同时通过差分法获得手势的运动区域,再将肤色区域与运动区域进行融合处理获得初始的手势区域,在此基础上,进一步研...     

基于肤色分割、数学形态学和几何方法的人脸检测

许多学者对人脸检测进行了研究,但是始终没有得到一个满意的结果．Ing-sgeeb Hsieh使用HIS颜色空间进行人脸检测,得到“亮度小于40的区域不是东方人脸”的结论．这种方法的局限性在于亮度会随光照改变且只适合于检测东方人脸．Rein-Lien Hsu使用嘴唇和眼睛的Cr和Cb规范值来辨别人脸,但是由于很多人戴眼镜,     

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.