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。     

几种人脸检测算法的对比研究

本文在对比大量的人脸检测算法的基础上．介绍了几种常用的人脸检测算法,并提出了一种基于人脸肤色模型和人脸结构特征相结合的人脸检测新算法．实验证明该新算法能有效提高人脸检测效率,并得出人脸检测算法的发展趋势是多种特征检测算法相结合。     

浅谈人脸检测技术

由于人脸检测其在安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用价值,近年来开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。本文从人脸检测问题的分类,特征提取与特征综合,性能评价等角度,将人脸检测方法主要划分为基于知识的人脸验证方法和基于统计的学习方法,指出统计学习方法的优点。     

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。     

一种基于二值模式特征的人脸检测算法

提出了一种改进的基于多区块局部二值模式(MB-LBP)特征的人脸检测算法.算法针对Ad aBoost算法训练过程中出现的权值分布扭曲的现象,对样本权值的更新规则进行了调整.实验结果表明,该方法有效地缩短了训练时间,而且避免了权值扭曲的现象.算法在保证检测率的同时降低了误检率.     

基于视频图像的人脸检测

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。     

基于Adaboost的快速人脸检测系统

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。     

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。     

基于可变形部件模型的人脸检测模式识别算法

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。     

基于Adaboost的人脸光照补偿方法

针对传统Adaboost人脸检测算法中光照不均匀、图像检测正确率低的问题,提出一种基于Adaboost算法的人脸光照补偿检测方法。介绍Adaboost人脸检测算法的处理流程以及直方图均衡化原理,并将Adaboost算法和直方图均衡化相结合,实现人脸检测。检测结果表明,与传统的Adaboost人脸检测方法相比,新方法对于光照不均匀图像的人脸检测有很好的效果。     

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。     

一种彩色图像的边缘检测算法

通过对灰度图像的边缘检测的研究,构造了一种新的基于色度差的边缘检测算法,并充分利用彩色图像的颜色信息,将此算法从灰度图像转化到RGB的颜色空间中。这种新方法旨在区别于传统意义上对图像的边缘检测要求的精准性,而把提取出彩色图像中直观形象的轮廓信息作为研究目的。实验仿真表明,该算法提取出的边缘能够较好地反映目标图像中具有代表性的信息。     

基于Sobel算子的边缘检测算法研究

本文针对传统Sobel算子对图像处理效果不理想现象的分析,以及对噪声敏感的缺点进行深入研究,提出将分母可更改的改进算法与四方向模版的Sobel算子的检测算法相结合,从而更好的实现图像的边缘检测。实验结果表明,该方法从图像中进行边缘检测的实际效果好,而且计算简单、实时性强,极大的提高了边缘检测的准确性。     

人脸检测技术研究

人脸检测技术已成为图像工程与模式识别领域研究的热点。文章首先简要介绍了人脸模式的特征,并着重分析了几种有代表性的人脸检测方法,然后讨论了国内外的研究概况,最后提出了该领域存在的问题及今后的发展趋势。     

基于颜色内容的图像检索原理与方法

本文介绍了基于颜色内容的图象检索技术原理,分析了颜色的特征、颜色直方图构造、颜色直方图匹配算法及其优化、索引编制和检索匹配的过程等问题。     

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。     

一种正则粒子滤波的人脸跟踪算法

本文针对人脸运动的非线性非高斯的特点,引入正则粒子滤波算法来进行运动预测估计,且根据预测精度对预测过程中目标运动速度和过程噪声方差进行自适应更新。实验结果表明,在人脸的旋转、肤色和部分遮挡影响下跟踪精度较高,抵抗光照环境变化,以及人脸大小变化等的鲁棒性较强。     

基于显著区域选择和尺度空间主结构的视觉关注区域提取方法

基于显著区域选择和尺度空间主结构,提出了一种新颖的关注区域提取方法。模型中,关注区域提取方法分为三步：首先使用基于显著区域选择方法,利用对目标显著度贡献最大的特征估计图像中目标的大概位置;然后利用尺度空间主结构方法获得当前位置图像的重要结构区域范围以及合适的观测尺度;最后,将前两步中获得的区域范围合并起来作为最后的关注区域。实验结果和比较证明本文提出的模型能够获得较好的目标区域提取结果,更好地为识别模块服务。     

基于最优权值探测的图像可逆信息隐藏研究

提出一种基于最优权值探测的图像可逆信息隐藏算法。该算法改进了现有的预测方法,利用最优权值探测原理提高预测像素值的精确受,使预测误差差值直方图更加紧凑、峰值更高。实验结果表明,相比其它可逆嵌入算法．该算法在保证图像质量的同时,提高了嵌入容量。算法整体性能高。