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对于复杂人脸模式、脸部特征的提取,是人脸自动识别技术的关键,本文对固定背景下人脸图像特征的定位和提取算法进行了分析.文中首先对彩色图像背景进行分割,得到二值化图像;然后采用边界搜索方法确定人脸外接矩形;最后在色度空间中,结合SUSAN角点检测方法,实现人眼、嘴角定位,完成了人脸图像特征的提取和识别.实验证明,该算法在降低运算区域的同时,降低了运算复杂度和其他干扰因素,并且在速度、效率、准确性方面均有良好的性能. 相似文献
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李丙春 《喀什师范学院学报》2014,(3):27-30
结合中心/环绕Retinex滤波、Gabor变换和水平集方法的优点,提出了一种复合的人眼定位方法。首先对原始人脸图像做中心/环绕Retinex滤波处理,以消除光照不均造成的脸部阴影,然后对Retinex滤波处理后的图像做Gabor小波变换,并根据Gabor小波变换后的图像在眼睛区域有较大的幅值响应这一特点,利用水平集方法对眼睛区域进行分割,最后计算其中心点得到眼睛的准确定位。实验结果表明,该方法对姿态、表情及光照变化有良好的适应性,定位准确性较高。 相似文献
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针对人脸识别中人脸图像的特征提取问题,提出了一种将全局特征与局部特征相融合的人脸识别方法.全局特征的提取采用主成分分析算法.主动外观模型定位58个特征点,在其中17个特征点处进行Gabor小波变换则可提取局部特征.归一化的全局匹配度(局部匹配度)可由测试图像和训练图像的全局特征(局部特征)得到.对归一化的全局匹配度和局部匹配度进行融合后,融合匹配度最大的训练图像所属的类即为识别结果.实验利用2个人脸图像数据库(AR和SJTU-IP-PR)测试该方法的识别率,结果表明该方法要优于PCA和EBGM,并且在一定的表情、光照和姿态变化的条件下是有效、稳健的. 相似文献
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宫志鹏 《漯河职业技术学院学报》2013,12(2):42-44
提出了一种基于肤色的人脸检测方法,通过在YCbCr颜色空间内对人脸图像进行建模,实现人脸的初定位,再使用形态学理论对候选人脸区域做处理,从而实现人脸区域的精确定位。通过仿真实验发现,提出的方法相对于神经网络和模板匹配方法可以较好地适应光照变化,并且解决了计算量大的问题,提高了算法的实时性。 相似文献
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提出了NMEA R(归一化平均眼睛高宽比)的疲劳驾驶检测方法.采用HOG+SVM算法实现了人脸检测,并利用Dlib工具箱的关键点检测器实现了人脸68个关键点定位.通过切片技术提取了双眼12个坐标点,利用坐标点的相对位置计算出人眼实时的高宽比(EA R),并利用最大高宽比对EA R进行归一化并求均值,得到NMEAR.最后... 相似文献
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本文首先采用形态学对瞳孔进行定位,分割出瞳孔以后,对虹膜进行内外边缘的检测。对外边缘的定位首先采用梯度算子检测边缘,然后用Hough变换进行虹膜定位。由于上下眼皮会部分地遮挡虹膜顶端和底端,因此定位虹膜的时候,以瞳孔为中心,截取-π/4~π/4及3π/4~5π/4的虹膜区域作为研究对象。最后对图像归一化的方法用极坐标变换。实验结果证明该方法的有效性。 相似文献
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为了解决由姿态和光照变化引起的误识率,提出了一种利用稀疏统计形变模型,进行三维人脸形状重建,通过调整角度,解决人脸图像姿态发生改变的方法.运用球面谐波商图像的方法,估计原始输入图像的光照属性,对生成的模型进行标准化的姿态和光照重构,解决了原始输入图像中由于姿态和光照不同所引起的识别误差.实验表明,该方法能够有效地提高对三维人脸的识别率. 相似文献
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图像分割作为计算机视觉的中层任务,常建立在目标轮廓特征的基础上,但是局部轮廓检测器的结果难以保证其产生封闭轮廓。为获得完整的分割区域,归一化割方法提供一种将局部轮廓结果转化为图像分割结果的处理途径。传统的归一化割方法由于长特征向量的聚类导致计算耗时长、内存占用多。在轮廓特征的基础上,考虑轮廓的全局推断,提出一种归一化割的改进方法——降采样归一化割,以减少图像分割过程中的计算耗时。通过多尺度空间下的层级校准,准确定位多个尺度下的区域边界进行区域合并,从而得到更准确的多层分割图。 相似文献
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给出了一种用于固定场景的快速人脸检测方法。在背景差的情况下,利用SHEN滤波进行二值图像并提取出运动目标区域,基于肤色聚类模型对运动目标子图像进行肤色分割,结合椭圆模板检测出人脸区域,进行人脸定位。实验数据表明,该方法对固定场景中的人脸检测具有较好的鲁棒性,对姿态、表情、年龄都有较强的适应性,并具有一定的实时性。 相似文献
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周虹 《柳州职业技术学院学报》2014,(3):50-53
在进行人脸检测过程中,自然光源光照条件和取景设备对图像原本色彩存在干扰影响,这样很难满足人脸识别系统的要求。从图像进行光照补偿处理的方法和效果的研究出发,实验证明:在图像背景相当简单的情况下,采用参考白光线补偿方法可以很好地对色温差图像进行光照补偿处理,消除了光照的影响力,使后续的处理更适合进行人脸识别性能。 相似文献
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刘静 《渭南师范学院学报》2012,(12):77-79
对于人脸图像的规范化处理是人脸识别过程中的重要步骤.采用基于投影和几何变换的人脸图像规范化方法,对人脸图像水平垂直投影算法和几何变换算法进行了分析,并在ORL人脸库上进行实验.实验结果表明,该算法对人脸图像处理效果明显,适用于对人脸图像的规范化. 相似文献
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为了弥补传统PCA方法在人脸识别时易受光照、表情和姿态影响的缺陷,提出了一种基于独立特征提取的MPCA方法(ModularPCABasedonIndependentFeature,IFMPCA)。首先,选取人脸训练样本中具有相似光照、表情和姿态的图像进行分块,使各个子模块更接近高斯分布;然后,通过求出子模块图像的散布矩阵和最优投影矩阵得到最优独立特征矩阵;最后,利用最小距离分类器进行样本的分类。在Yale人脸数据库上的实验结果表明,IFMPCA算法在人脸正确识别率方面优于传统PCA算法。 相似文献
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给出了一种基于Gabor小波的人脸识别系统的实现.该方法先利用模板匹配法定位人脸图像的眼睛,然后经过标准化使图像具有相同的基准,其余特征点的搜索采用弹性图匹配方法;特征点的粗略位置根据训练集的人脸结构知识定位,然后使用弹性图簇的数据结构求得特征点的精确位置,当各特征点的精确位置定位后,人脸的Gabor Jets就可求得;样本图像的相似程度可用与人脸特征点对应的GaborJets作度量函数表达. 相似文献
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针对眼睛检测在多姿态人脸中稳定性较好的特点,提出了一种基于肤色检测与AdaBoost人眼检测的多姿态人脸检测算法。首先,利用肤色模型快速排除大部分非肤色区域,然后在肤色区域使用单眼分类器检测眼睛,接着对检测到的单眼矩形进行配对以及角度矫正,最后进入双眼分类器作进一步验证,验证通过则利用统计数据实现人脸定位。实验表明,该方法具有较高的检测率,对于多姿态人脸的检测具有较好的鲁棒性。 相似文献
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利用对称差分、肤色模型和几何特征相结合可以快速实现视频图像中的人脸检测,具体做法是:先利用图像对称差分方法得到运动区域,再用肤色检测方法在运动区域中得到人脸候选区域,最后通过检测眼睛位置,利用人脸几何特征精确定位人脸.此方法提高了检测速度,降低了误检率,可以应用在视频监控等实时系统中. 相似文献