用于人脸识别的人脸图像标准化算法

人脸图像的标准化，作为人脸图像预处理过程，是计算机人脸识别中很重要的一个环节。论文给出了一种改进的人脸图像标准化算法。该算法首先利用人脸图像的垂直灰度投影曲线确定脸的左右边界；接着根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼、嘴的位置；然后依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁和缩放；最后获得人脸的标准图像。采用ORL人脸数据库进行仿真实验，结果表明，该算法基本消除了背景、头发、服装等干扰，保留了人脸识别所需的主要信息，更利于后续的特征提取与识别，解决了常规方法不适合侧面人脸图像或者闭上双眼的人脸图像的问题，是一种有效的方法。     

一种改进的基于灰度投影的人眼定位算法

利用灰度投影对人脸图像进行检测和眼睛定位是一种常用方法,但是直接采用该算法进行眼睛定位,容易将鼻子或嘴的水平位置误判为眼睛水平位置,从而导致检测准确率降低。本文在计算图像水平方向灰度投影时,加入像素点的位置方差特征,这样可以准确地找出眼睛的水平位置,从而精确的定位眼睛坐标。算法在FERET人脸数据库上测试,准确率达92.4%。     

基于投影灰度差的遮挡人脸检测算法

针对现有的人脸检测算法,需要样本数量大、训练与学习时间长等缺点,提出了一种基于投影曲线特征的遮挡人脸检测算法。该算法利用了人脸二值化的水平投影,确定人眼区域,减小了数据量和其他面部特征的影响;得到眼部区域二值化的垂直投影,利用投影曲线的特征,对眼部是否有遮挡进行判断。该算法思想简单,无需训练与学习,提出新的判断指标-归一化灰度差有明确的物理意义,有效的提取了眼部区域的特征。仿真结果证明了该算法的有效性,且与同类算法相比,缩短了检测时间,提高了检测率。     

基于肤色模型和特征定位的人脸检测算法

针对彩色图像提出一种基于肤色模型和特征定位的检测算法.首先建立一个新的肤色模型（H_SI_I模型）,它对光照亮度具有强鲁棒性.在肤色分割的基础上,利用水平灰度投影估计人眼水平位置,然后结合候选脸区的边缘图像,给出人眼的确定位置,并输出人脸检测结果.实验表明该算法简单、快速、鲁棒性强.     

在人眼识别中虹膜定位算法

为提高人眼定位的鲁棒性、准确性和检测速度,以改善算法的适用性,提出了一种基于YC_bC_r彩色空间的肤色信息和基于水平灰度投影与HIS彩色空间的人眼虹膜饱和度信息相结合的算法。算法先对图像的C_b和C_r分量用改进的高斯分布模型算法进行肤色提取,通过肤色区域的分析,对人脸区域进行预检测;然后利用水平灰度投影方法定位眼眉区域,再利用人眼虹膜的饱和度信息进行精确定位。实验结果表明,该方法对人眼定位的正确率达到85％,定位时间为0.072 6 s。     

一种基于灰度投影的带钢表面缺陷检测算法

根据带钢表面缺陷图像的特点提出了一种利用带钢图像的灰度投影进行带钢表面缺陷目标检测的一种算法.该算法首先是把带钢图像分别进行向下和向左的灰度投影,然后在此基础上计算出向下投影与向左投影的投影均值并分别找出其中的最大值与最小值,之后分别把它们做差,如果向下投影均值的差值和向左投影均值的差值中至少有一个超过了给定的阈值则认为图像存在缺陷,否则无缺陷.该算法在多次实验中都能够很成功地完成带钢表面缺陷目标检测的功能.     

多次投影算法在视频监控人脸检测中的应用

根据视频监控图像在时间上的连续性和空间上的继承性,利用连续三帧视频图像对称差分,找到运动区域,再结合人脸肤色的聚类特征确定出人脸候选区域,然后改进了利用投影的人脸定位算法,将单次投影发展为多次投影,并且结合人脸的几何特征,实现视频监控中复杂背景下的多人脸检测。实验表明,该算法复杂度小,准确率较高,对姿态、表情、背景等变化情况下人脸的检测均具有较好的鲁棒性。     

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.     

一种基于灰度投影的电子稳像改进方法

  电子稳像算法是一种快速有效的处理抖动图像的方法,当对基于灰度投影的电子稳像算法进行研究时,遇到一种在需要稳像的图像中存在运动物体的常见现象,在这种情况下投影稳像算法会产生错稳的现象。为了解决算法中存在的这一问题,该文针对这种常见现象做了详细的分析,并提出了一种方法对灰度投影稳像算法进行了改进。通过实例分析和实验验证,该方法可以很好的解决图像中存在运动物体时发生的错稳情况。     

基于梯度信息的灰度人脸检测

针对灰度图像提出了一种有效的人脸检测算法。首先对原始灰度图像利用Sobel边缘检测算子得到水平方向的梯度信息;在此基础上,结合人的眼睛灰度信息得到眼睛的初步候选区域,并根据眼睛的几何特征删除非眼睛区域;然后利用眼睛的几何特征以及人脸的“三停五眼”特性确定真正的眼睛和嘴的区域,在精确定位眼睛和嘴的几何位置后确定人脸区域;最后利用人脸的左右对称性来验证人脸。实验表明,该算法对于灰度图像的正面人脸定位以及人脸检测具有良好的效果。     

人脸识别系统中的特征提取

研究了人脸识别系统中正面人脸的特征提取 .通过区域增长从人脸图像中分割出人脸 ,再利用边缘检测、Hough变换、模板匹配和方差投影技术可以快速有效地提取出人脸面部器官眼睛、鼻子和嘴巴特征 .实验结果表明本文所采用的方法具有较高的准确率和光照鲁棒性 .     

一种微分与积分投影相结合的眼睛定位方法

眼睛的精确定位是人脸识别预处理的关键步骤,是人脸旋转角度和尺度归一化的前提。文章介绍了一种精确定位眼睛的方法,该算法将眼区灰度总体分布特点与眼部灰度变化特点相结合;将传统的积分投影方法与本文提出的微分投影相结合;实验结果表明,该算法对光照变化不敏感,定位准确率高。     

基于头部姿态的眼睛差分定位的驾驶员疲劳检测

基于面部特征的驾驶员疲劳判断是应用最广泛的方法,而眼睛睁闭程度最直接表达驾驶员的精神状态。传统的眼睛检测方法受环境、传输、头部姿态的影响,眼睛的定位精度不高,从而导致疲劳分析不准确。本文提出一种基于脸部图像灰度差进行眼睛检测的方法,正常情况下在人脸上半部只有眼睛进行睁闭的活动,故眼部区域灰度会发生变化,由此来进行标定。该方法主要包括基于adaboost算法的人脸识别、图像预处理、眼睛的检测、积分投影法计算眼睛的高宽比以及基于PERCLOS准则的驾驶员疲劳判断。最后分别基于头部左转、右转和正视三种情况下进行实验,根据结果表明该方法能够较好的进行眼睛的检测,对于进行驾驶员的疲劳判断有极大的意义。     

人脸识别中利用眼球进行人脸归一化

人脸识别中,人脸的归一化处理是至关重要的一个环节,以此为基础可使得人脸的整体分析和识别变得容易和准确。算法首先利用人脸的垂直积分投影曲线获得人脸的左右边界,然后利用水平积分投影曲线获得人眼所处的大致水平位置,进而裁剪出这个包含人眼的大致区域。在此基础上利用Canny算子求出眼睛区域的边缘图像,然后对边缘像素进行聚类,再利用Hough变换的改进方法求出左右眼球中心的精确位置,最后利用中心瞳孔的位置进行人脸的归一化处理。经实验验证,该方法速度快、精确度高,受表情、偏转和光照的影响小。经本方法校正后,后续的识别正确率得到了提高。     

一种基于局部特征的人脸识别方法

针对五官的局部特征，提出一种具体的识别方案。与传统弹性图匹配的方法相比，该方案提取的人脸局部的特征，大大降低了运算量，理论和实验都表明了该方案的可行性。在对人脸图像预处理之后，利用积分投影的方法，获取五官的位置，而后采用奇异值分解（SVD）去提取五官附近的局部特征，作为人脸的主要特征。比较了SVD和离散傅里叶变换（DFT）两种特征提取的方法，结果表明，通过SVD提取人脸的局部特征在减少计算量的基础上，能够很好保留人脸的特征，达到了较好的识别效果。     

基于视频图像的人脸定位方法

给出了一种视频图像中的人脸定位方法,该方法首先通过一种平均帧差的方法检测人体运动区域;然后根据人脸分布的特点,采用水平投影的方法在运动区域里分离人脸和身体;最后根据人脸器官的分布规律,利用k-means的聚类算法对人眼进行定位.实验表明,该方法简单、高效,而且不依赖于人脸肤色,在一定范围内能很好地适应光照变化,能满足实时系统的要求.     

标准正面人脸图象的特征提取

人脸的识别技术（ＦＲＴ）是当前模式识别领域的一个热点课题,人脸特征的自动提取是人脸自动识别过程中至关重要的一步,文中采用基于人脸几何特征的方法,设计一个初步的自动人脸特征提取系统,首先通过改进后的边缘检测和阈值技术在头肩型图象中找到头部轮廓,再利用“三停五眼”的标准进一步确定五官大概的位置,最后提取出７个有效的特征点,本系统建了一个包含５０个人脸图象的数据库,实验结果表明这种方法可以有效地获取头部轮廓一人脸特征点。     

人眼特征提取技术研究综述

基于语义的图像检索是目前人脸图像检索领域研究发展的新趋势,所谓语义化人脸图像检索,通常是指根据待检索人脸图像的特征,去语义数据库中搜索最为匹配的人脸图像的过程,眼睛是人脸部特征的重要组成部分,眼睛的检测对于人脸信息的处理具有重要的意义;当前学术领域关于眼部特征提取的研究有很多,目前还没有一种眼部特征提取技术是公认快速有效的,主要讨论了人眼特征提取技术的一些主要方法,对现有的人眼定位,人眼区域分割,人眼特征提取的方法进行分析和讨论;最后对基于眼部特征语义化图像检索的发展和应用做一个简单的展望。