改进的AdaBoost检测算法在身份识别中的应用

传统的Ada Boost人脸检测算法训练时间长对设备要求高,在复杂背景下存在漏检误检。提出一种基于小波重构和特征提取的Ada Boost人脸检测算法,并应用到身份验证中。采用小波重构方法,实现对人脸信息有用特征的重构,进行去噪处理提高人脸识别的准确性。采用人脸特征关联性方法将不同的人脸特征子集进行分类处理,采用特征提取算法实现对Ada Boost算法的改进。仿真结果表明,采用改进的人脸检测算法进行身份验证,能检测到一定范围内的非正脸图像特征,有效提取人脸的局部信息特征点,提高身份验证对象的检测精度和正确识别率。     

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。     

一种基于行人检测的口罩佩戴检测算法

<正>当前新冠疫情防控形势依然严峻,佩戴口罩被证明可以有效抑制疫情传播,因此在人员密集的公共场所佩戴口罩十分重要。基于计算机视觉的口罩佩戴检测算法可以自动检测人员是否佩戴口罩,相比人工检测能够大大提高效率。这些算法主要分为两大类：一类是主动场景下,通常是采集单一人脸图像使用图像分类算法判断是否佩戴口罩;另一类是被动场景下,通常采用目标检测算法定位图中所有人脸并分类从而判断每个人脸是否佩戴口罩。     

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。     

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.     

一种基于YCgCr色彩空间的人脸检测方法

人脸检测是计算机视觉研究的重要研究方向之一,提出了一种基于新色彩空间YCgCr的人脸检测算法。首先比较了YCgCr间和YCbCr色彩空间,得出YCgCr色彩空间的在人脸处理方面更有优势,然后通过二维高斯分布提取肤色区域,对二值化的图像应用区域增长算法求取最大联通区域,得到准确的面部图像,实验结果表明该算法是快速而有效的。     

基于主元分析构造强分类器的人脸检测算法

本文研究了基于特征脸的人脸检测算法,针对其分类能力差的特点,基于主元分析提取特征向量空间构造弱分类器,结合AdaBoost算法构造强分类器,提出了一种人脸检测算法。利用MIT+CMU人脸数据库测试该算法的性能,结果表明本算法在运行时间与检测正确率方面明显优于基于神经网路的算法和支持向量机算法。     

一种改进的基于Ada-Boost的人脸检测算法

提出了一种改进的基于Ada-Boost的人脸检测算法。该算法在第一阶段使用基于Ada-Boost算法的分级分类器检测人脸,由于受到噪声与亮度的影响,一些非人脸区域可能被误判别为人脸。因此在YCbCr空间中采用肤色模型,去除非人脸区域。在第三阶段,采用SVM更精确地提取人脸区域。实验结果表明,改进的算法在实时性与误检率方面都优于Ada-Boost算法。     

一种鲁棒性强的光照人脸预处理算法

为解决变光照下人脸识别率低问题,提出一种鲁棒性强的光照人脸处理算法(ISSR)。首先对亮度图像进行粗估计,然后通过非线性运算在反射图像中对粗估计的亮度图像进行补偿,最后采用支持向量机建立人脸识别分类器,并采用Yale、CMU-PIE和AR人脸库进行仿真测试。结果表明,相对于其它光照处理算法,ISSR算法增强了人脸图像的质量,提高不同光照条件下的人脸图像识别正确率,鲁棒性更强。     

基于Android平台的快速人脸识别系统设计

针对在Android平台对于人脸识别系统检测人脸时因特征点提取过多而造成的识别速度慢的问题,本文结合Adaboost分类器、Haar-like特征的人脸检测和显示形状回归算法的特征提取方法,减少对于人脸边缘轮廓的特征点提取,只对检测到的人脸区域内的嘴、鼻子、眼睛、眉毛处提取特征点,以避免特征点提取过多而引发的"维数灾难"问题。实验表明,本文提出的方法可以快速、实时的识别到人脸,有效的通过查询数据库验证用户信息。     

基于深度学习的人脸识别跟随六足机器人

本文介绍了一种基于深度学习的人脸识别算法进行人脸检测达到智能跟随的六足机器人。该机器人系统包括人脸捕捉单元、主控制单元和行为运动控制单元。所述人脸捕捉单元是利用摄像机获取人脸图像或视频并传输给机器人主控制单元。而主控制单元运用改进的VGG-Net人脸识别算法进行人脸检测,再根据检测结果发出信号到行为运动控制单元完成智能跟随,通过驱动直流电机实现六足机器人的运动。     

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。     

基于树莓派和Open CV的深度学习人脸检测和性别年龄预测方法的研究

随着人工智能的发展,图像处理和计算机视觉技术已经应用在了多个领域。人脸检测识别和人脸特征分析,仍然是计算机视觉图像处理中很重要的一部分。本文主要研究在树莓派开发平台下,以开源计算机视觉库Open CV为主进行人脸的检测识别。基于深度学习,以Open CV机器学习模块中的DNN为主,基于深度残差网络DRN来构建人脸检测算法模型。在人脸检测基础上以基于Caffe框架的CNN预训练模型对年龄性别进行预测和分类。使用树莓派作为硬件主体来搭建Open CV人脸检测环境,通过神经网络模型来进行人脸检测和性别年龄预测的训练,得到一个理想化的人脸检测和年龄性别预测方法。     

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。     

DCT特征与SVM分类在人脸检测中的应用

人脸检测作为人脸识别系统的重要一环,越来越受到技术研究和商业应用的关注。针对人脸检测中时间和检测率不能很好保证的情况,提出了使用DCT变换和支持向量机的人脸检测算法。利用离散余弦变换的系数作为支持向量机的输入特征值,证明该方法能提高人脸检测的准确性,并缩短检测时间。     

基于CLM的人脸特征点检测

人脸分析在人机交互中发挥着重要作用,人脸特征点检测是人脸检测、人脸特征提取以及人脸分析的重要组成部分之一,因而鲁棒的人脸特征点检测算法受到广泛关注。人脸特征点检测经常使用的方法有ASM和AAM,CLM分别继承了ASM和AAM的一些特征,速度和效果也得到了提升。主要介绍CLM模型的构建和CLM模型的搜索方法,其中CLM模型由形状模型和面片模型组成,形状模型用PCA建立,面片模型由SVM训练获得。     

给定人脸模型的三维重建算法研究

由于在人脸变形、人脸动画以及人脸识别等领域,广泛应用到三维人脸模型的重建,因此重建三维人脸模型的精确程度,直接决定了所有这些领域的人脸模型逼真程度的好坏。在三维人脸模型的重建中,三维重建算法的选择非常重要。这篇文章主要介绍了:如果在给定一个人脸模型同一场景下和任意角度的两张照片情况下,如何利用八点算法的改进算法、并根据提供的八对匹配点,更精确地重建出一个三维人脸模型。     

基于PCA和神经网络的人脸识别算法研究

在MATLAB环境下,取ORL人脸数据库的部分人脸样本集,基于PCA方法提取人脸特征,形成特征脸空间,然后将每个人脸样本投影到该空间得到一投影系数向量,该投影系数向量在一个低维空间表述了一个人脸样本,这样就得到了训练样本集。同时将另一部分ORL人脸数据库的人脸作同样处理得到测试样本集。然后基于最近邻算法进行分类,得到识别率,接下来使用BP神经网络算法进行人脸识别,最后通过基于神经网络算法和最近邻算法进行综合决策,对待识别的人脸进行分类。     

基于Gabor和支持向量机的遮挡人脸识别

提出一种针对部分遮挡的人脸图像进行分类识别的新算法。采用Gabor小波变换对人脸图像进行特征提取,从而得到图像的Gabor特征矩阵。并利用支持向量机的方法实现遮挡人脸的分类识别。经仿真实验证明该算法有效。     

基于积分投影的眼睛定位系统设计

眼睛定位是很多人脸检测算法的关键步骤,是近二十年来图像处理、模式识别和计算机视觉领域中极富挑战性的研究课题之一。眼睛定位常用的精确检测方法主要有：霍夫变换法、变形模板法、边缘特征分析法和对称变换法等。文中采用一种基于积分投影的方法进行眼睛位置的有效快速定位,并分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位。