分享到:

基于肤色分割的人脸检测算法研究

介绍了目前人脸检测领域检测速度最快的Boosted Cascade人脸检测算法。该算法在进行人脸检测时没有考虑到肤色因素,在具体识别过程中,有些可利用肤色信息很快排除的区域,在Boosted Cascade算法中却没有被排除掉。  (本文共3页) 阅读全文>>

江西师范大学
江西师范大学

基于肤色分割的人脸检测与定位算法研究

人脸检测就是从各种不同的背景中检测是否存在人脸,并确定人脸的位置、大小等信息。在基于内容的检索、数字视频处理、视觉检测等方面,人脸检测的应用已远远超出人脸识别的范畴。人脸检测的算法总结起来可以分为:基于肤色的检测方法、基于形状的检测方法和基于特征的检测方法。本文首先研究了阈值分割技术,提出了改进的基于熵的二维阈值分割算法和改进的基于最大类间方差的二维阈值分割算法,并给出了实验验证结果;然后在此基础上,针对复杂背景下的正面单人脸图像,研究了基于阈值分割的肤色分割算法及其改进算法,提出了改进的光线补偿算法、改进的基于二维最大熵的肤色分割算法、改进的基于二维OSTU法的肤色分割算法、基于YIQ色彩空间和二维OSTU法的肤色分割算法、基于积分图和粒子群优化的二维OSTU肤色分割算法和基于双色彩空间的肤色分割算法,同时在MATLAB2010环境中对所有算法进行了实验验证;最后在肤色分割的基础上,提出了基于面部矩形特征的人脸定位算法和基于改...  (本文共70页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

人脸检测与人脸特征点定位方法的设计与实现

人脸检测和特征点定位的技术主要是利用计算机系统对人脸图像的特征进行提取和识别,从而辨别身份的技术。由于人脸是复杂变化的立体图像,难以用数学形式进行描述和分析,而且由于人脸图像受到光照、年龄、遮挡物的影响,因此在不同的条件下,人脸图像的存在较大的差别,由此可知人脸识别比一般的图像识别更为复杂。基于此本文收集和整理了国内外相关的研究对人脸检测的发展现状、研究成果以及未来的发展趋势进行了一定的了解,并确定了本文的研究课题和研究重点。本文以人脸检测与人脸特征点定位方法的研究作为研究对象,分析比较了目前在工程项目中实际运用的几种算法的优缺点,同时还深入研究了人脸检测与人脸特征点定位技术的发展过程和技术指标。基于上述原因,本文采用肤色分割与AdaBoost相结合的方法进行人脸定位,在提高检测率的同时降低了误检率。本文的研究主要分为六个部分:其中第一部分为绪论,主要是对本文进行一个大致的概括:对课题的研究背景、研究目的及意义和课题研究的来源进...  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>

西南交通大学
西南交通大学

基于Android平台的人脸检测与识别研究及实现

人脸识别作为众多生物特征识别的一种,具有易采集和易接受等特点,使得人脸识别的研究成为生物特征识别研究领域的热点。智能终端的普及和性能的提升使得基于移动终端的人脸识别技术成为可能。而移动支付、手机钱包等应用的出现,更加增进了人脸识别与智能终端相结合的需要。人脸识别的步骤主要包括人脸检测、人脸特征提取和特征识别,本文主要对这几个关键步骤的算法进行了研究与改进,并将其移植到Android平台上实现了人脸检测与识别系统。主要研究工作如下:(1)对传统的人脸检测算法进行了研究,选取适合本课题的人脸检测算法。采用YCbCr颜色空间的肤色分割方法对人脸进行分割,再根据人脸的特点筛选出人脸候选区域,最后用Adaboost算法对候选区域进行检测得到人脸并标记。通过实验验证,该方法结合了Adaboost算法和肤色分割检测方法的优点,不仅检测速度快,而且保持了较高的检测率。(2)提出了一种基于ELDP的改进算法MB-ELDP算法。该算法首先对整个人脸...  (本文共80页) 本文目录 | 阅读全文>>

华东理工大学
华东理工大学

基于OpenCV的人脸检测与跟踪算法研究

人脸检测与跟踪技术,作为计算机视觉领域的重要组成部分,在很多方面都有重要的应用,如社会安保、影音娱乐、视频会议、身份识别等。本文介绍了目前人脸检测和跟踪在国内外的研究和发展现状,详细分析了目前在人脸检测和人脸跟踪的现有算法,着重对人脸检测和人脸跟踪的经典算法进行了改进。本文主要内容包括:1在详细介绍和分析现有人脸检测算法的基础上,根据人类肤色在HSV色彩空间中的聚类性,提出了一种基于HSV色彩空间的肤色分割同Adaboost算法相结合的新算法。实验证明新的算法同不采用肤色分割的Adaboost算法相比较,不仅能够降低误检率,还能提高人脸检测的速度,并且检测速度提高和视频大小成反比。2在详细介绍和分析典型的人脸跟踪算法的基础上,针对经典的Camshift算法进行了研究和改进,提出了一种利用Kalman滤波来矫正Camshift算法在遇到干扰状态下的新算法。实验证明改进的算法同Camshift算法相比,新的算法能更准确的跟踪和预测目...  (本文共76页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

基于特征与模板的人脸检测技术研究

人脸检测与特征定位技术是一个涉及多学科,多领域的交叉性前沿课题。它在人工智能、模式识别、视频监控、身份安全认证、人机交互等领域具有广泛的应用前景,是所涉及学科目前的研究热点。本文详细阐述了如何在静态彩色图像中进行人脸正面图像的检测与定位。文中首先介绍和分析了近年来国内外有关人脸检测与识别技术的研究成果与技术报告,并针对相关检测算法进行了深入的探究。接着在相关研究成果的基础上提出了一种基于肤色特征和平均脸模板匹配相结合的快速人脸检测算法,并通过实验证明该算法的有效性,实用性,为今后的进一步研究奠定了一个良好的基础。本文所提出的人脸检测算法是一种层进式、由粗到精的检测方法,遵循先分割再搜索的检测模式。具体的思想是利用人脸肤色信息与面部特征信息相结合,即将传统的肤色分割方法与平均脸模板匹配等方法相结合,实现逐步排除,逐渐缩小搜索区域,最终实现彩色图像中正面人脸的检测与定位。这样的一个循序渐进的过程,体现出了层进的思想,具体的实现体现在...  (本文共84页) 本文目录 | 阅读全文>>