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1.
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
2.
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
3.
通过对复杂背景下的人脸图片进行自适应光照补偿,建立高斯肤色模型,并利用改进的Otsu算法进行人脸肤色检测.实验证明,该方法效率高,对背景、尺寸、旋转角度等细节具有很好的适应性,在人脸实时检测中具有很好的应用价值. 相似文献
4.
人脸检测是人脸信息处理领域的一项关键技术。本文通过选取YcbCr颜色空间,建立高斯肤色模型,然后对其验证和分析,随后对二值化图像进行阈值分割、数学形态学处理等一系列去噪处理来实现人脸检测中肤色分割过程,从而将非肤色成份尽可能排除,将可能的候选的人脸区域分割出来,为日后的人脸定位节省了大量的时间,对人脸识别的研究具有积极意义。 相似文献
5.
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
6.
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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8.
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机采集人脸图像,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部一系列相关技术处理,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别,达到识别不同人身份的目的.在该项目实现过程中,本文首先调用了OPENCV自带关于人脸识别的函数facedetect 来进行初步人脸识别得到的初步效果,用肤色做出了静态人脸识别,在图片上显示了人脸,并用椭圆形框对其识别. 相似文献
9.
提出了基于肤色建模和眼睛亮度检测的方法对彩色图像中的人脸进行检测。在检测前,先对图像进行光线补偿,再通过肤色模型获得可能的脸部区域,最后根据眼睛在人脸固有位置亮度检测人眼,最终确定人脸区域。通过实验测试说明,该方法对人脸的检测达到了较好的效果。 相似文献
10.
针对疲劳驾驶预警系统中人脸检测准确率低、误检率高的问题,提出一种基于肤色与 Haar-like 扩展集的驾驶员人脸检测算法。首先根据驾驶员人脸肤色在 YCbCr色彩空间的聚类性、脸部特征及驾驶环境,筛选人脸肤色作为候选区|然后在传统基于 Haar-like 特征的 AdaBoost 算法中,加入两组新的符合人脸特征分布的Haar-like 特征进行驾驶员人脸检测。以 MIT 人脸库和拍摄的驾驶员人脸图像作为训练与检测样本,与传统AdaBoost算法进行对比实验。结果表明,该算法对正面人脸和侧面人脸（倾斜角度小于 45°）检测准确率分别提高 1.25%和 5.00%,误检率降低 2.81%和 4.50%,人脸检测准确率得到较大提高。 相似文献
11.
李伟 《兰州石化职业技术学院学报》2007,7(1):27-29
人脸识别技术,是近几年在全球范围内迅速发展起来的计算机安全技术.以高端智能手机的安全应用为载体,结合主元分析(PCA Principle Component Analysis)法和多权值函数神经网络在人脸识别中的优势, 利用非线性多权值函数神经网络实现多主元提取,以及多权值函数神经网络识别.给出了完成人脸图像的检测、特征向量提取、人脸图像识别相对应的硬件系统架构、人脸识别算法流程和算法实现类图. 相似文献
12.
对人脸检测所面临的问题进行探讨,分析有关人脸检测问题的研究方法,并对其进行分类和评价。从基于模板的方法、基于肤色模型的方法、基于统计理论的方法三方面进行了阐述。分析各种方法的优缺点,并提出了关于人脸检测问题的进一步研究方向。 相似文献
13.
近年来,随着深度学习的迅猛发展,人脸检测算法准确度已有很大提升。模型越复杂,检测速度越慢,设计一种准确度与速度兼顾的人脸检测模型尤为必要。基于FaceBoxes人脸检测算法框架,提出一种基于深层卷积主干网络的改进方法,并在人脸检测基准数据集中进行测试实验。其在FDDB数据集上的实验结果显示,检测正确率达95%,比传统方法提高1.67%。该算法在保证实时性的同时提升了检测准确率,可应用于追求更高准确率的人脸检测系统。 相似文献
14.
A color based system using multiple templates was developed and implemented for detecting human faces in color images. The
algorithm consists of three image processing steps. The first step is human skin color statistics. Then it separates skin
regions from non-skin regions. After that, it locates the frontal human face(s) within the skin regions. In the first step,
250 skin samples from persons of different ethnicities are used to determine the color distribution of human skin in chromatic
color space in order to get a chroma chart showing likelihoods of skin colors. This chroma chart is used to generate, from
the original color image, a gray scale image whose gray value at a pixel shows its likelihood of representing the skin. The
algorithm uses an adaptive thresholding process to achieve the optimal threshold value for dividing the gray scale image into
separate skin regions from non skin regions. Finally, multiple face templates matching is used to determine if a given skin
region represents a frontal human face or not. Test of the system with more than 400 color images showed that the resulting
detection rate was 83%, which is better than most color-based face detection systems. The average speed for face detection
is 0.8 second/image (400×300 pixels) on a Pentium 3 (800 MHz) PC.
Project (No. 60203013) supported by National Natural Science Foundation of China 相似文献
15.
提出了一种基于粗糙集-LVQ神经网络的入侵检测模型。首先将粗糙集作为前置处理系统对属性进行约简,再根据粗糙集处理后的学习样本集,构建LVQ神经网络结构,实现对入侵进行检测。实验结果表明该方法优于其他同类方法。 相似文献
16.
宋晓秋 《绵阳师范高等专科学校学报》2013,(11):79-82
文章提出了一种新的将肤色算法与AdaBoost算法结合起来的人脸检测算法．算法主要是将用肤色检测算法得到的肤色特征,做为一种新的矩形特征加入到AdaBoost算法的训练过程中．新算法提高了人脸检测的正确率,降低了误检率,新算法的鲁棒性更强． 相似文献
17.
对当前入侵检测技术进行了分析并讨论了现有入侵检测系统的不足，论述了神经网络应用于入侵检测中的优势。由于RBF网络具有最佳逼近性质，给出了一种基于RBF神经网络的智能人侵检测系统模型。 相似文献