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1.
聚集人群是一种敏感场景,隐藏着突发和不易控制等因素,对人群聚集场景的检测有实际应用价值。通过缩小上下文信息模板搜索范围,采用双三次插值算法调整图像大小,利用上下文信息经感受野提取更多细节信息,基于深度残差101层网络模型提取人脸检测框,并通过非极大值抑制去除冗余的、保留最好的人脸检测框。实验结果表明,该算法平均误检率为0.022 6,与Hu算法相比,在不损失精度的同时,提高检测的平均速度为2.953 3s。  相似文献   
2.
由于肤色在YCbCr空间中有较好的聚类性,选取YCbCr肤色模型进行人脸检测。首先将视频序列图像转换到YCbCr空间,通过YCbCr肤色模型进行肤色分割,提取肤色区域,排除大部分非肤色区域的干扰;然后采用形态学处理,进行区域标记,排除不连通区域,同时结合人脸面积排除非人脸面积区域。最后,结合人眼、嘴巴等特征进行定位,从而准确定位人脸。实验表明,该方法具有一定的鲁棒性。  相似文献   
3.
提出了一种新的车牌倾斜校正方法,该方法首先根据沈算子检测出车牌边缘,然后将车牌区域平均划分为左右两个部分,分别计算这两个区域的重心,连接两个部分的重心,最后,计算出重心与水平方向的夹角,并按此夹角进行旋转。实验证明,这种方法简单、实用,对光照、污迹等不敏感,抗干扰能力强。  相似文献   
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