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视频图像的人脸识别技术发展,促进了数字视频监控等系统的广泛应用。本文对基于特征、模板、统计理论等视频图像的人脸检测基本方法进行了介绍,对人脸检测系统的图像采集、图像处理、特征定位、人脸识别处理等设计进行了阐述,对人脸检测方法的改进进行了尝试。 相似文献
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提出了基于Adaboost的快速人脸检测方法。根据人脸生理学特点,针对PaulViola方法提出了新的Haar-like特征,扩展了图像预处理及扫描方法,设计并实现了快速人脸检测系统。 相似文献
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基于计算机视觉类库OpenCV 实现人脸检测系统,采用级联分类器的方法对人脸进行检测。系统对不同图像有较强的适应性,能够比较精确地判断出人脸位置,尤其对有遮挡物人脸的检测效果较好,具有一定应用价值。 相似文献
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针对灰度图像的正面人脸,提出了一种基于BP神经网络的人脸检测算法,并在Delphi 7上实现,可有效运用于复杂背景下不同表情、肤色、姿态以及不同光照条件下的人脸检测,算法快速有效。 相似文献
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生物特征识别过程中的人脸识别,人脸数量的巨大,限制了这项技术的应用性.本文提出了一种基于云计算的大规模人脸特征图像匹配技术,运用广域云计算网络模型,对图像中存在的人脸特征信息进行有效地提取.在云计算的相关对比算法中,运用改进的ASM匹配模型进行人脸特征的提取与匹配.保证特征的进度,运用云计算强大的运算能力,完成海量图像的人脸图像匹配,克服了传统算法的弊端.实验证明,这种算法能够避免由于人脸的图像数量过大,造成的图像匹配耗时的缺陷,大幅提高了相关算法的应用性. 相似文献
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针对目前人脸表情识别鲁棒性较差的问题,提出了一种基于可变形部件模型的人脸检测模式识别算法。通过一种多视点人脸检测的树状结构模型,使用详细的面部标志性标签来模拟面部内部结构。本文使用潜在支持向量机(LSVM)从部分标记的图像中获取,增强数据挖掘和引导过程在训练期间的丰富模型,逐步学习潜在阳性和阴性样本的同时,建立基于弱标记数据的模型。最后在每一个模型的检测定位过程中,综合主滤波器以及部件滤波器的响应,通过位置关系对每一个扫描到的窗口评分,并将得分和阈值相比较,得到多角度融合模型的检测结果。在对人脸检测数据集提出的算法进行验证头部姿势变化和面部封闭情况下模型的准确性。研究结果表明,该模型能较好地处理表情丰富、部分遮挡的人脸等复杂情况下的识别,正检率达到97.1%,具有较强的准确性和适用性。 相似文献
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提出一种基于本体的语义信息检索方法,并对领域本体知识库的构建、生成、存储,以及文本预处理、语义推理等关键技术进行了研究,最后通过具体实例,分析了Jena推理机在本体中的推理机制。 相似文献
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基于肤色和图像似然度的人脸检测 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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人脸跟踪是视频检索、视觉监控等领域中的一项关键技术,随着机器视觉技术的发展,实现人脸跟踪的算法也是多种多样。将人脸跟踪问题近似于一个meanshift跟踪问题,选取面部的颜色特征作为跟踪模板,并在MATLAB中进行了仿真,得到了良好的实验效果。 相似文献