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介绍了AdaBoost人脸检测算法以及人脸符合的几何规则。考虑到使用AdaBoost人脸检测算法存在计算量比较大的问题,因此文中提出基于几何形状的AdaBoost人脸检测算法,改进了人脸检测分类器训练方法,降低了误检率,提高了人脸检测的计算速度。 相似文献
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使用Adaboost算法实现人脸检测会出现一定的误检率。针对这一问题,设计了一种在误检情况下的识别系统,对待识别图像先使用 grabcut前景检测算法进行前背景分割,在一定程度上消除环境因素的影响,然后对分割结果进行人脸检测和识别。该系统检测部分使用haar级联分类器,识别部分使用特征脸算法。实验结果表明,结合grabcut和Adaboost算法系统在识别率和检测率方面均有一定提高,且识别速度较快。 相似文献
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针对AdaBoost人脸检测算法分类器训练时Haar特征数目过多,导致训练过程过于耗时的问题,提出了一种基于“大T”型区域的AdaBoost人脸检测算法。通过提取500张人脸样本中的主要特征区域,投影到20×20的模板中,对重叠区域取其并集求得“大T”型特征筛选区域,以此模板优化Haar特征,使用于分类器训练的Haar特征集中于人脸面部的关键区域。实验结果表明,在LFW、PKU数据库中进行人脸检测,在不降低原始AdaBoost算法检测率的同时,对PKU数据库中的多人脸检测算法的漏检率有所改善,同时优化了算法训练时间。 相似文献
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提出了一种基于多示例的Boosting级联算法,通过使用多示例、大的训练集以及对应的闽值调整方法,提高了人脸检测速度和精度。实验证明,该方法在进行人脸检测时达到了非常高的检测率,并且速度比其它算法提高了1～2倍。 相似文献
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文章通过Kalman滤波器预测由Camshift算法检测到的人脸窗1：7在下一帧图像可能出现的位置,进行下一帧图像的人脸跟踪．其中,Kalman滤波器的使用克服了单纯使用Cam-shift跟踪在遮挡或者丢失跟踪物体的不足,可以大大提高人脸跟踪的正确率． 相似文献
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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
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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
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人脸检测主要运用于机场、火车站等人口密集场所。目前常用的人脸检测算法有MTCNN、YOLOV3、faster-RCNN、SSD等,但已有算法难以兼顾检测速度和检测准确性。 通过改进多任务级联卷积神经网络（MTCNN）人脸检测算法,将MTCNN、YOLOV3、faster-RCNN等3个模型进行整合,减少内存与显存之间的数据搬运;然后动态修改Minsize值,减少图像金字塔中图片生成数量,并根据图像相似度对输入图片进行不同处理以提高效率。改进后的MTCNN算法比传统MTCNN算法识别速度提高将近40%,且正确率达到97%,可更好满足现代社会对于人脸检测的应用需求。 相似文献
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介绍了一种简单、快速的实时视频人脸对象跟踪算法．在使用肤色检测算法进行人脸区域定位的基础上,采用差分运动估计,确定最大的搜索区域,在此区域使用两个正交的边缘梯度跟踪模型和内部肤色像素统计直方图跟踪模型跟踪人脸．本算法较好地解决了跟踪的连续性、实时性和精确度间的矛盾．实验结果表明本算法能够对人脸进行实时跟踪,具有一定实际应用价值． 相似文献
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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
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由于光照变化、物体遮挡和复杂背景条件等众多因素的影响,目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。首先对视频目标检测算法中的孪生网络系列算法进行分析比较;然后将孪生网络与深度学习相结合,提出并构建全新的孪生网络跟踪器;最后将视频输入到设计好的孪生网络跟踪器中,通过网络对每一帧图像中物体的类别与位置进行准确地实时框选标注。分别将该算法和当前广泛应用的YOLOv3算法在OTB数据集上进行验证测试。测试数据表明:该算法的视频目标检测成功率和准确率均优于YOLOv3算法。 相似文献
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近年来,随着DSP技术的快速发展,数字视频处理技术得到了越来越广泛的应用。边缘检测是是数字视频处理中的一项关键技术,而且是进行对象检测和识别的基础。首先分析了当前发展比较成熟的几种边缘检测算法,然后针对基于DSP的数字视频处理系统的特点选用Canny边缘检测算法,并在基于DM642的数字视频处理系统上实现,给出了仿真的结果。 相似文献
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主要研究人脸检测算法,分析了现有人脸检测算法的特点和不足之处。采用基于YCbCr空间的高斯肤色模型,利用颜色信息把彩色图像分割成皮肤区、头发区和背景区。对皮肤区进行去噪处理,实现脸部区域的具体定位,然后对人脸上的眼睛、嘴巴和鼻子定位。给出了人脸检测的模块设计和算法流程。 相似文献
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在视频镜头边界检测中,由于人眼视觉具备的主观性和视频帧图像结构与边界的不确定性,比较适合采用模糊理论,本文基于模糊集中的包含度理论提出双阈值化的视频镜头边界检测方法：首先基于包含度公式定义视频镜头边界检测函数,然后利用包含度理论提出视频边界镜头渐变和突变的通用检测算法,最后提出双阈值优化选取办法,实验结果表明本文方法具有较好的检测渐变和突变镜头能力。 相似文献