基于颜色模型和纹理特征的肤色识别系统的研究

本文是基于颜色模型和纹理特征的肤色识别系统的研究。利用皮肤的纹理特征和颜色模型相结合,优化了一般的基于颜色模型的肤色识别系统的检测效果。仿真实验证明,该系统具有较好的肤色检测效果。     

基于肤色模型的人脸检测算法

在此研究了彩色图像中的人脸检测算法,在肤色模型方面讨论了肤色在不同的色彩空间中的表现,通过对一定数量的样本建立了一个图像库,选择色彩空间并建立了肤色模型,然后通过形态学等处理后得到候选区域。然后对候选区域使用特征脸的方法进行验证。通过这样的方法在保证了精度的同时克服了特征脸方法原有的搜索速度慢的特点。最后本文对所使用的方法作了一个总结并对下一步的工作进行了展望。     

基于椭圆模型的肤色检测研究

本文利用肤色在YCbCr颜色空间内具有很好的聚类属性。做分段的非线性变换到YCtbCtr空间,除去亮度Y的影响,并构造椭圆模型从而使肤色的聚敛性更好,经过试验我们得到了较好的结果。     

基于肤色和图像似然度的人脸检测

提出了一种基于肤色分割和图像似然度的检测人脸方法，该方法能在复杂的背景下较好地检测出人脸。首先利用颜色信息把图像分割成肤色区域与非肤色区域，然后对肤色区域做预处理后，进入图像似然度检测阶段．最终实现人脸检测。     

基于肤色建模与人眼定位的人脸检测方法

根据肤色在Ycrcb色彩空间中具有很好的聚类性,通过形态学算法对肤色建模之后的图像进行预处理,消除噪声,再对肤色进行分割,从而可以对人脸图像有一个大致的定位,并通过平均眼睛模板匹配法定位出人的眼睛,在此基础可以比较精确的定位出人脸位置。实验结果表明,该方法用于人脸检测取得较为良好的效果,具有较好的鲁棒性。     

基于中值背景模型的运动目标自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,本文提出了一种基于中值模型和自适应阈值的运动检测算法。利用自适应阈值对差分图像的三个颜色通道进行二值化处理,实现了运动目标的精确检测,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新。实验结果表明,算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标,且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性。     

基于RGB-H-CbCr新颜色空间的肤色检测算法研究

针对以往肤色检查算法很少考虑亮度,仅靠色度信息检测肤色,忽略了由于不同人种和亮度差异而导致的肤色像素在颜色空间上的分布不同,本文提出了一种基于RGB-H-CbCr新颜色空间的肤色检测算法。该算法综合了肤色像素在RGB、YCbCr和HSV三种颜色空间上的分布特征,构建出RGB-H-CbCr新颜色空间肤色模型,来辨别肤色和非肤色点。文中利用Matlab分别对不同人种的肤色图像进行实验仿真,实验结果表明该方法能有效检测人体肤色,能有效提高肤色检测的正检率。     

基于肤色的人脸检测方法中的常见色彩模型分析

肤色特征的描述对复杂背景下的实时人脸检测有着重要的意义,如何有效利用肤色特征进行人脸检测取决于肤色模型的创建,介绍了计算机的基本色彩空间及此基础之上的基于肤色的人脸检测方法中常用的色彩模型。     

一种融合方法的皮肤检测技术

皮肤检测技术发展迅速,并且能够应用于检测和跟踪人体部位、计算机视觉和可视化等多个领域。然而,皮肤检测的主要困难仍然是不同程度的皮肤色调、光照条件和颜色接近肤色的背景等等。本文研究了一种新奇的基于融合策略下的动态皮肤检测,它是由一个平滑动态二维直方图、高斯混合模型和基于脸部皮肤色调颜色计算的实时动态阈值这三种检测方法融合在一起的。本研究通过人脸检测来强化肤色模型,这是因为人脸是不同色调的皮肤颜色的一个突出特征,尤其是在包含不同种族的多个人脸图像中。定性和定量实验结果表明,该方法由于其较低的计算成本和较高的精确度,比目前先进检测技术更稳定有效。     

肤色分割预处理对人脸检测性能的影响

为了提高人脸检测速度,本文提出了一种肤色分割预处理方法,以肤色区域为基础进行去噪声处理、提取边界,然后由边界的连通性和闭合性得到初始矩形边界,最后进行归并处理得到人脸区域,将其代替原来的整幅图像作为后面人脸检测算法的输入,以减小搜索区域,提高检测速度.实验证明,该方法用于人脸检测技术能有效改善检测性能.     

基于动态背景的视频图像运动检测

在动态变化背景下,实际视频图像运动检测受到光线很大的影响。本文把帧差绝对值法改进成三帧差法,并提出基于三帧差法和背景减除法相结合的运动目标检测和自适应背景更新方法——动态三帧差法。它采用了动态更新策略,能够在正确获得运动目标区域的同时有效地抑制背景渐变的干扰。通过动态背景下检测运动飞机的实验结果,证明该系统性能稳定,检测效果较好,满足实时系统的要求。     

基于自适应阈值的车道检测系统的研究

车道检测系统中的关键问题是图像分割,而图像分割的基础则是自适应阈值的确定。本文针对车道检测系统对比了不同的自适应阈值算法,并采用物理模型仿真的研究方法简要分析了这几种算法的特性,最终确定了一种各项性能指标均较优的自适应阈值算法。     

动态环境下企业组织自适应控制模型研究

作为处于一定动态环境中的开放系统,企业为了保持其自身的持续竞争优势及组织的灵活性,应与环境融合匹配。基于自适应控制机理构造了企业组织自适应控制模型,能够使企业在运营环境变化的情况下,通过修正模型的结构或参数,自动调整企业自身的各项运营参数与资源信息,以保持与运行环境的相适应,利于企业的长期持续的生存和发展。     

基于混合高斯模型与差分法的运动目标检测

视频监控涉及计算机视觉、模式识别和人工智能等多个领域,它是指在不同环境下对人和车辆进行的实时观察,根据观察对象的动作、行为进行分析,为用户提供信息。视频监控过程分为运动目标检测、目标跟踪、目标分类和目标分析。     

基于运动方向跟踪的手势控制平台算法实现

以计算机为代表的智能设备,在现代化生活中起到了不可替代的作用,随着人们对智能化的不断追求,能够让机器主动理解人类的语言与意图,日益成为人们研究的热点。本文提出的基于运动方向跟踪的手势控制平台便是其中的一个尝试。平台基于OPENCV函数库,由C语言编写而成。系统通过跟踪主体头部或手部的运动方向来完成对智能系统(如智能小车)的指挥。首先通过肤色检测提取视频指令中的手势信息,然后通过后端的图像处理,准确识别其中的控制信息,并通过串口控件发出指令。实验结果表明,该系统可以准确实时地识别人类的指挥意图,并作出准确的指挥动作。本文提出的系统具有很强的实用性,可以为人们的生活带来更加智能化的体验。     

基于灰色关联的运动训练背景下肌体行为特征检测

在复杂运动训练场背景下对运动员的肌体行为特征的准确检测是实现运动技术行为跟踪和识别的重要基础,在比赛监测和训练指导方法具有重要的应用价值。运动场景具有不确定性,图像背景具有跳变性,检测较为困难。提出一种基于灰色关联的运动训练场景背景下的运动员肌体行为特征检测算法,人体在进行复杂场景模式的训练和肌体作用下,特别是在如足球运动、跑步运动时,骨骼围绕着关节作为支撑进行矢状面内的运动,通过对人体肌体的驱动模式动力学进行建模分析,采用先分割再填充的方法,获得不重影、不抖动的图像,通过灰色关联分析准确识别运动训练背景下的人体肌体行为特征,编制运动员的肌体行为识别软件系统,通过运动录像解析系统准确及时地反馈运动信息,提高体育运动训练的科学化水平,促进训练和比赛质量的提高。实验结果表明,该算法能满足运动场景中的全方位多尺度信息采集的肌体动作识别的要求,误检率较传统算法低,性能较好。     

基于改进的混合高斯背景模型的运动目标检测研究

针对传统混合高斯背景建模（GMM）在一些复杂场景下未能有效地描述背景,目标容易出现错误的检测,本文提出一种改进算法。该算法先对视频帧进行分块处理,然后对单模区域和多模区域采用不同的更新速率进行更新,最后在空域上对检测结果进行数学形态学的处理,从而提取运动目标。实验结果表明,该算法能够提高背景建立和运动目标检测的速率,在多种场景下运动目标的检测都具有良好的鲁棒性。     

基于DM642的混合高斯模型运动目标检测系统设计与实现

运动目标检测是智能视频监控技术的重要环节,精确的分割出运动目标是后续监控技术得以实现的重要基础。该文以强大运算能力的DM642为核心搭建了运动目标检测系统硬件平台,实现和优化了基于混合高斯模型的检测算法。实验表明,该系统能有效地检测出运动目标,实时性较高。     

基于HOG特征和SVM的手势识别

手势识别具有比较丰富的应用领域,而领域的变化也会对识别的结果产牛较大的影响.在诸多手势识别方法中,基于计算机视觉的识别技术对环境最敏感,例如光线亮暗、复杂背景、手势旋转等.为克服环境带来的影响,借鉴了近年来在目标检测研究中应用较多的梯度方向直方图技术,将其用于手势识别中.这种方法使得基于视觉的手势识别对环境不再敏感,得...     

一种基于北景重建的运动目标检测方法

本文采用改进的背景差法,改变使用多帧序列图像求平均值产生背景图像的方法,利用序列图像的统计信息进行背景重建,对当前视频帧与背景帧的灰度差值图像使用Otsu方法进行二值化处理,产生标记图像以确定运动目标区域,进一步得到运动目标。