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。     

复杂动态背景中的人脸检测

针对复杂动态背景中的人脸检测问题，提出了一种基于差影运算和肤色识别的检测算法。该算法首先通过改进的差影运算初步确定人脸区域，然后建立一个人脸肤色模型进一步进行肤色匹配．从而实现由粗到细的人脸检测。实验证明，该算法可以适应不同的光照环境，不受人脸大小和朝向的限制。其运算速度和精度均达到实用要求。     

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.     

彩色图像中复杂背景的多人脸检测

人脸的检测和识别是一个非常复杂的问题,对它的许多规律和规则进行显性的描述是相当困难的。该文提出利用图像的彩色信息以及人脸的基本特征信息来进行人脸粗检测,从而大大缩小了神经网络检测区域,提高了人脸检测速度。实验证明该方法可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、表情姿态、复杂背景的情况,具有较好的检测结果。     

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.     

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%.     

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。     

基于差值图像及肤色特征的人脸定位方法

该文提出一种用于安保监控系统中提取人脸的实用有效方法。该方法利用运动序列图像之间的差分图像，检测出运动目标区域，得到运动目标子图像，剔除大部分静止背景的干扰。随后对于图像进行肤色映射，得到二值图像，对二值图像进行水平和垂直投影，确定人脸的左右边界和上下边界，从而得到人脸的准确定位。该方法在工程上有效且计算量较少，可以达到实时需要。     

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．     

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.     

结合肤色模型和Adaboost算法的人脸检测

提出了一种结合肤色模型和Adaboost算法的人脸检测方法．Adaboost是一种分类器算法,把弱分类器提升为强分类器,具有很高的检测率,但其误检率也比较高．人脸肤色检测由于受光照等条件的影响,其检测率比较低,但是其误检率也比较低．结合这两种方法进行检测,能够优势互补,改善算法性能．实验证明该算法具有较好的检测效果．     

视频序列中的人脸检测定位

提出了在不同环境下视频序列中人脸检测定位的多级算法.首先,用改进的帧间差自适应阈值法检测运动区域.然后,用YCbCr颜色空间检测肤色区域,并用二值形态学操作进行后处理.最后,构造眼嘴映射检测定位人脸.实验结果证明,该算法可以有效运用于多人脸、不同表情和姿态、不同光照的情况,检测率平均达到81%.     

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,     

基于多维PCNN的彩色枸杞细胞显微图像的边缘检测

改进脉冲耦合神经网络模型,结合矢量运算,提出一种基于多维脉冲耦合神经网络的边缘检测模型,直接提取彩色细胞图像边缘,且本模型算法在染色不均匀造成的弱边缘检测和抗噪性能等方面表现优异.仿真和实验结果进一步表明了该算法的有效性.     

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.     

红外图像中的行人检测

为了有效地检测红外图像中的行人,提出了一种基于神经网络的检测方法。采用三维中值滤波来提取背景图像,用图像差分法提取目标区域(regions of interest,ROIs),提出傅里叶描述子作为目标区域形状特征;设计了BP神经网络分类器并用来对ROIs进行识别。通过大量不同种类不同形状的样本对分类器进行验证,结果表明该分类器具有较高的识别率和较低的虚警率,能够快速有效地识别ROIs,具有良好的分类能力。