基于最优传输模型的人脸颜色转换

现有人脸颜色转换算法仅基于图像的Lαβ颜色空间匹配均值和方差,因而仅限于线性变换且通常适用于自然图像;同时,现有算法利用人脸关键点信息来定位人脸五官的位置,但由此得到的人脸五官区域信息不是非常准确,通常需要进一步优化处理.针对上述问题,在自动获得人脸区域分割的基础上,为得到更自然的人脸颜色转换效果,基于最优传输模型,提出了一种新的人脸颜色转换的方法.首先利用全卷积网络自动得到人脸区域的分割信息,再利用最优传输模型获得对应的人脸区域的颜色转换结果.试验结果表明,所提算法在人脸五官分割的鲁棒性和人脸图像颜色转换的主观视觉上均得到明显的改善.     

基于视觉显著特征的人脸图像分割与跟踪方法的研究

将人脑视觉注意机制应用于人脸图像分割与跟踪中,提出了一种基于视觉显著特征的人脸目标分割与跟踪算法.该方法由三步完成：首先通过模拟人脑视觉注意机制迅速而准确地利用颜色、结构、梯度和位置等信息建立人脸显著特征图.其次,基于建立的视觉显著特征图,对人脸图像视觉显著特征进行学习和聚类,最终能够快速而准确地确认和分割出图像中的人脸区域.该方法突破了传统的逐点搜索的限制,通过一个几何模型和眼图模型对图像中的人脸区域进行搜索,大大提高了人脸候选区域搜索标记的效率,减少了后续处理工作.最后,通过分割出的人脸区域得到一个有效的边界特征图,并融合人脸显著特征图对人脸进行跟踪.实验结果表明本论文所提出的基于视觉显著特征的人脸图像分割与跟踪方法能够较有效地分割出人脸.     

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.     

基于颜色分割和HOG学习机制的人脸检测

人脸检测在信息安全和处理等应用领域起到很重要的作用.提出了一种鲁棒的人脸检测算法.该算法结合了基于颜色分割的粗定位过程和基于Histogram of Oriented Gradient(HOG)特征的人脸精确定位过程.粗定位利用人脸的颜色特征,采用基于YCbCr空间的颜色分割方法,获得图像中有可能包含人脸的图像子区域;精确定位则采用HOG特征,并利用SVM进行分类,得到人脸的准确位置.实验证明我们的方法对不同亮度、各种年龄及性别、表情变化及部分遮挡的人脸都具有很强的鲁棒性.     

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.     

基于曲率和积分投影的人脸特征检测

针对以往基于图像的人脸特征检测对光照敏感的缺陷,提出了一种基于3D数据的人脸特征检测算法.首先对人脸3D数据计算其主曲率,设定阈值进行人脸特征的初步分割得到二值化的分割图,然后在二值化图上进行水平和垂直积分投影进一步确定人脸特征的位置,最后利用人脸特征的先验拓扑知识对检测到的人脸特征进行验证.实验结果表明,该算法能够有效地提取人脸特征点,具有一定的鲁棒性.     

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.     

一种眼睛精确定位的人脸检测方法

提出了一种图像生成的概率模型,通过检测人脸区域与该区域内人脸的特征,获得最佳的推理算法．该方法将图像分割成若干任意大小区域,包括人脸区域与背景区域,其目的是对相似度模型进行改进,以便判别人脸与背景区域的生成部分,然后利用GentleBoost算法定位出任意图像的人脸和人眼部分．实验结果表明,采用该方法能获得较好的效果,具有一定的使用价值．     

基于肤色和结构特征的人脸检测

本文提出了一种基于肤色模型和人脸面部结构特征的人脸检测算法,该算法首先建立肤色模型来对原始图像进行肤色区域分割,再根据人脸的面部结构特征对分割区域进行过滤。实验结果表明给算法检测速度快,能够到达实时检测的目的。     

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．