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.     

基于眼睛与嘴部状态识别的疲劳驾驶检测

为在驾驶员佩戴眼镜的情况下也能准确有效地检测疲劳状态, 提出一种判断是否佩戴眼镜的方法, 并建 立了基于眼睛与嘴部状态的疲劳驾驶检测系统。 对该系统中有关目标检测、 特征提取与图像识别等算法进行 研究。 首先, 采用 Adaboost 算法通过人脸分类器从视频帧中检测人脸区域, 并根据面部器官几何分布规则粗检 眼睛与嘴部区域; 其次, 基于大律法自适应二值化, 采用垂直积分投影法判断是否配戴眼镜, 根据灰度直方图 统计特征值法判断戴眼镜的眼部区域状态, 另外, 利用似圆度判断嘴部打哈欠情况; 最后, 利用 PERCLOS (Percentage of Eyelid Closure over the Pupil)值识别眼睛疲劳状态, 利用打哈欠频率识别嘴部疲劳状态。 当检测 到驾驶员处于疲劳状态, 则及时给出疲劳警告。 实验结果表明, 该方法可有效解决眼镜对检测的干扰, 并适用 于不同光照与环境。 同时, 在戴眼镜情况下对于眼睛与嘴部疲劳状态的判断优于其他方法。 基本满足疲劳检 测系统对良好的实时性、 稳定性与鲁棒性等要求。     

基于MTCNN的人眼状态检测与判断

针对线上课堂学生听课状态的监督,设计了基于MTCNN的人眼状态检测与判断系统.首先,基于多任务卷积神经网络(MTCNN)算法检测视频中的人脸和人脸特征点,利用人脸和人脸特征点的检测信息定位人眼,然后使用灰度二值化图像处理方法提纯人眼图像,将提纯的人眼图像进行灰度二值化处理,统计虹膜区域像素点的个数和坐标,计算平均坐标,...     

加权局部二值模式和块线性判别投影的人脸识别方法

提出一种加权的局部二值模式和块线性判别投影的人脸识别方法,它首先编码人脸局部区域中心像素与邻域像素的灰度差的符号分量,体现了人脸局部结构的重要性.其次利用了局部二值模式的幅值分量作为像素局部二值模式的权重,最后利用块线性判别投影降低提出的描述符的特征维数,同时增强它的判别能力.在FERET人脸库的大量实验结果表明该算法可以获得有效的性能提升.     

一种新的多视角背景下人脸检测方法

针对实际生活中普遍存在的多视角、多人脸检测问题,提出了一种新的分类器训练方法及人脸检测的解决方案;首先采用NPD差分特征对人脸特征进行描述,NPD特征通过判断两个像素值间相对差异对人脸进行描述,其特征值可从二维表直接获取,能大大节省训练时间;同时提出了一种深度二叉特征树结构来训练分类器,可有效结合特征间的关联性,将训练得到分类器与肤色算法相结合来提高检测速度;通过在CMU人脸数据库上对所提出算法进行验证,仿真结果证明在多人脸、多视角检测背景环境下,该算法较Ada Boost算法在检测率提高了8.7%,误检率降低了4.1%,检测速度提高了27.7%。     

多部件验证的双层行人检测算法

受韦伯局部描述子和局部二值模式(LBP)特征的启发,针对Haar特征维度高、冗余度大等缺点,提出了一种基于显著性的二值化Haar特征(SLBH).虽然利用整体行人特征能取得较好的检测效果,但其检测性能在遮挡场景中会迅速下降.为提高整体特征对部分遮挡的鲁棒性,文中提出了一种结合SLBH特征多部件验证的双层行人检测算法.该算法结合了整体特征与局部特征的优点,增强了算法对部分遮挡的鲁棒性.在INRIA行人检测库上的实验结果表明,文中提出的算法对噪声和部分遮挡有较好的鲁棒性.     

基于GoogLeNet的智能录播系统中站立人脸的检测与定位

针对目前智能录播系统中学生站立检测的需求,提出一种基于GoogLeNet神经网络的站立人脸的检测与定位算法。该算法首先利用帧差法和肤色检测初步确定学生站立活动区域,然后在该区域使用迁移学习训练的GoogLeNet神经网络检测是否存在人脸,若存在,则记录人脸的位置信息,最后通过人脸在垂直方向和水平方向上的运动距离来判断是否为站立的学生人脸。实验结果表明,本文方法基本可以实现学生站立人脸的检测与定位功能。     

基于边缘特征点筛选的被遮挡盲道检测算法

针对传统盲道检测算法在实际应用场景中准确率低,鲁棒性不强等问题,提出一种基于边缘特征点筛选的被遮挡盲道检测算法。首先提取盲道区域,主要包括基于颜色筛选与单通道二值化结合的粗提取和基于GrabCut算法的精确提取;然后对盲道图像进行预处理、边缘检测和直线检测,提取出若干盲道边界候选线;通过计算候选线在各个方向角度的边缘特征点数目,判断该候选线是否为真正的盲道边界。实验结果表明,无论是否有落叶遮挡,该算法都能够精确提取盲道区域,准确检测出盲道边界,且有较好的实时性与抗干扰性。     

基于多层PCA特征融合的人脸遮挡检测

本文提出了一种基于多层PCA特征融合的深度学习模型来提取人脸遮挡特征﹒在传统主成分分析网络的基础上保留了输入图像的浅层结构特征,并对数据样本进行核(kernel)变换来提高模型的非线性拟合能力,然后通过融合各层的特征信息来丰富最终的遮挡特征表达,后期用随机森林算法进行分类器的训练﹒实验表明:在相同训练集和测试集下,本文提出的方法在网络训练效率和遮挡检测率上均要优于PCANet等人脸遮挡检测算法﹒     

一种基于Adaboost算法的人脸检测

针对经典Adaboost算法存在训练速度缓慢、检测结果过分依赖训练样本集的现象,提出一种改进的人脸检测算法.该算法在原有Adaboost算法的基础上,利用特征约简来提高训练速度,引入样本扩张、多分辨率搜索等策略来提高检测效率.算法还在一定程度上解决了遮挡、旋转、光照对人脸检测带来的影响等问题.实验结果表明:该方法具有较快的训练速度和良好的检测性能.     

基于边缘检测和灰度投影的人眼定位

【目的】针对肤色检测易受光照影响的问题,提出一种基于边缘检测和灰度投影的人眼定位方法。【方法】首先结合肤色检测和Sobel边缘检测来提取人脸主要特征,得到人脸特征的二值化图像;其次根据人眼在人脸的几何位置关系得到人眼的粗定位;然后通过对数变换处理定位后的图片;最后进行水平和垂直方向的灰度投影,经过曲线拟合寻找极值进行人眼瞳孔的精确定位。同时,将本算法与其他类似算法进行比较分析。【结果】本算法对于不同光照和干扰环境有一定的适应性,对于不同姿势的人脸也能准确定位,相对于传统的肤色检测在精准度上有所提升,但在人脸图像受到环境或者噪声干扰严重时,本算法的定位成功率明显降低。【结论】该方法简单实用,对光照和复杂的干扰环境有一定的适应性,并且在一定的角度范围内,具有较高的准确性。     

基于Gabor变换的人眼开闭状态识别技术研究

为解决驾驶员疲劳检测问题, 提出了一种快速人眼开闭状态识别方法。该方法通过肤色模型识别人脸区域, 预处理后进行Gabor变换; 通过选取合适的尺度和方向提取出眼部明显的灰度特征, 对变换后的图像进行水平积分投影, 眼部有明显的尖峰, 进而通过峰平比识别人眼的开闭状态, 突破了传统积分投影方法只能进行人眼定位的局限。实验表明, 该算法具有较高的准确性, 并对光照变化有较好的鲁棒性。     

基于YCb＇Cr＇肤色特征和Otsu算法的人眼定位优化方法

为了解决光照和人脸姿态对人眼定位的影响,提出一种基于肤色特征和最大类间方差法（Otsu）相结合的人眼定位优化方法.该方法首先在检测出人脸的基础上,在YCb＇ Cr’色彩空间里做肤色检测,运用肤色分割原理缩小人眼检测的搜索区域;接着,对图像进行Otsu阈值分割,提取二值图像的眼睛区域;最后,在眉眼区域利用二值积分投影分别定位左右眼睛.该方法减小了光照对图像的影响,并且简单快速.在标准的VidTIMIT人脸库和自采图库上进行了实验仿真,结果表明,此算法在光照和人脸姿态变化的情况下都具有很好的鲁棒性.     

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。     

基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法

提出一种基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法.首先,利用人眼区域灰度变化比人脸其他部位灰度变化明显的特征,采用图像灰度二阶矩(方差)建立人眼方差滤波器,在固定人眼搜索区域内,应用人眼方差滤波器搜索候选人眼图像;然后,使用训练的支持向量机分类器精确检测人眼区域位置;最后,采用图像灰度信息率定位人眼中心(虹膜中心).该方法在BioID、FERET和IMM人脸数据库中的测试结果显示：没有佩戴眼镜人脸图像正确率分别为98.2%、97.8%和98.9%,406幅佩戴眼镜人脸图像正确率为94.9%;人眼中心定位正确率分别为90.5%、88.3%和96.1%.通过与目前方法比较,该方法获得较好的检测效果.     

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。     

基于混合投影峰分析的人眼定位方法

利用灰度投影曲线检测预处理后的人脸图像眉眼区域,并分割左右眼区域;结合梯度投影和方差投影函数构造区域混合投影函数,分别对左右眼区域进行混合投影;分析一系列的投影峰,筛选后得到眼睛中心的准确位置.在ORL和BioID人脸库上的实验表明：在姿态和光照变化较大及佩戴眼镜的情况下,利用混合投影函数峰分析定位眼睛的结果优于单个投影曲线.     

基于FPGA平台的实时人眼检测系统设计

采用近红外光源与图像差分相结合的方法在现场可编程逻辑阵列(FPGA)平台上实现了人眼检测系统。利用图像差分可以获得具有亮瞳孔效应、以人脸为主体的目标图像,通过对其进行灰度拉伸、分割、积分投影可以得到人脸位置,在检测到的人脸区域利用改进的复杂度算法实现了人眼检测。经测试,系统的处理速度可达30帧/秒,满足实时性检测的要求。基于近红外光源的方法消除了外界光源的干扰,从而保证了系统的鲁棒性。     

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。     

基于人眼状态的驾驶员疲劳检测

为提高驾驶员疲劳检测的准确性, 提出一种改进的眼睛状态检测方法。利用“参考白冶算法对原始帧图像做光照补偿处理, 基于肤色特征检测出人脸; 利用积分投影法将人脸和眼睛分割出来, 结合眉毛和眼睫毛之间距离的变化、眼睛区域黑色像素点的个数变化这两个参数对眼睛的状态做出判断。若连续5 帧图像眼睛均为闭合状态, 则系统给出疲劳警报。实验结果表明, 利用两个参数检测的准确率高于单个参数检测的准确率。