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基于综合肤色检测和二值形态学的人脸定位研究
基于综合肤色检测和二值形态学的人脸定位研究
肤色检测
人脸检测
二值形态学
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基于综合肤色检测和二值形态学的人脸定位研究,学习人脸检测很好,一篇不错的核心期刊
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一种基于肤色的人脸检测与定位方法
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运用的是MATLAB编码 主要基于的人脸的肤色的检测,标定出人脸的区域
基于肤色的人脸检测算法研究
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提出一种基于RGB、HSI空间和KL变换的人脸区域检测算法,根据待检测图像上每点的 颜色值来判断它属于人体区域还是背景区域,从而检测出人脸所在的位置。实验表明,该种方法 避免了在RGB、HSI和KL三个独立空间分别进行人脸检测所出现的人脸误测问题。通过大量的实 验和检测,将三种方法有机的结合起来,较好地区分人脸区域和背景区域,具有很好的鲁棒性。
基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法
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摘 要: 提出了一种基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法。使用基于"基准白色"的色彩平衡方法归一化彩色图像,将图像在HSV 空间进行肤色分割,确定候选人脸,采用形态学滤波器对其降噪。在获得虹膜位置的基础上,使用Susan 算子定位两个眼角点,从而实现眼睛的精确定位。实验证明提出的方法能够很好的检测人脸、定位人眼,尤其对存在人脸旋转和光照异常的人脸图像有很高的精确度和鲁棒性。 1 引言
基于肤色的人脸检测与人眼定位
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基于肤色的人脸检测与人眼定位是一篇很好的文章,描述了人脸的检测方法
基于二值形态学人脸识别算法.pdf
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基于二值形态学人脸识别算法.pdf
基于改进的二值形态学人脸识别算法.pdf
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基于改进的二值形态学人脸识别算法.pdf
基于肤色的人脸检测和面部特征定位技术研究
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文章提出一种新的光照补偿方法:该方法利用“灰度世界假设”理论对图像是否存在色彩偏移进行判断,如果存在则进行光照补偿;同时引入一个对数函数对“参照白”光照补偿方法进行了改进。 选用YCbCr色彩空间建立肤色模型,并对肤色进行相似度计算和二值分割,对得到的二值图像进行数学形态学滤波以去除噪声的影响,输出候选人脸区域。
基于肤色和眼睛定位的人脸检测算法
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本文提出了一种基于肤色信息和眼睛粗略定位的人脸检测算法。该算法先对 Anil K.Jain的 Cb 、 Cr 椭圆聚类方法进行了改进,用改进的算法进行肤色提取,经过肤色区域的分析,对人脸区域进行预检测,确定人脸可能区域,然后再根据眼睛的粗略定位进一步确定人脸区域。
基于肤色模型的人脸检测研究
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现有的人脸检测方法,对复杂光照环境下获得的彩色人脸图像的检测效果仍不太理想。在仔细研究目前人脸检测方法的基础上,对基于肤色分割结合模板匹配的人脸检测方法进行改进,提出基于“光照预处理+肤色模型+模板匹配”的人脸检测问题解决思路。实验结果表明,该方法对实际场景中正面和准正面的人脸图像,平均准栓率达到84%,同时对光照变化不敏感,而且对姿态和表情的变化也具有较好的鲁棒性。
视频序列中基于肤色的人脸检测和定位
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随着计算机科学技术的迅速发展,模式识别技术研究的逐步成熟,计算机的应用已经在越来越多的领域中发挥着重要的作用。在人脸的识别方面,要求计算机能构自动分辨出人脸,并进一步能够进行特定的人脸匹配,辨别出人的身份。人脸的识别势必要求先检测出人脸,目前已提出的一些人脸检测的方法有利用人脸的拓扑结构、人脸的形状、人脸的肤色来进行。 由于人脸没有很明显的特征,各个人的人脸之间又有很大的差异,要找出对所有人脸都适
论文研究-基于肤色的人脸检测 .pdf
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基于肤色的人脸检测,邢秀敏,王虹,人脸检测是人脸信息处理领域中的一项关键技术, 其在自动人脸识别系统、基于内容的检索、视觉监测、新一代人机交互技术等领域具有�
Matlab 基于肤色和眼睛定位的人脸检测算法
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本文提出了一种基于肤色信息和眼睛粗略定位的人脸检测算法。该算法先对 Anil K.Jain的 Cb 、 Cr 椭圆聚类方法进行了改进,用改进的算法进行肤色提取,经过肤色区域的分析,对人脸区域进行预检测,确定人脸可能区域,...
基于肤色模型的人脸检测
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基于肤色模型的人脸检测算法,比较适合初学者使用
基于列车司机肤色的人脸识别定位(Matlab程序含GUI界面).rar
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基于肤色的人脸识别定位Matlab程序,包含GUI界面,提出利用候选人脸图像区域和模板质心作为配准的原点,抑制人脸图像噪声的干扰。最后构建了基于肤色分割和模板验证的人脸检测试验系统,并对该系统采用自制人脸图像...
visual c++基于肤色的人脸定位程序
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基于肤色的人脸定位 采用visual c++ 对话框实现
基于肤色模型和模板匹配的人脸检测研究_刘喜荣
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基于肤色模型和模板匹配的人脸检测研究,文字描述详细,对于完成人脸识别有着指导意义,适合初学者
基于肤色的人脸检测算法研究 (2012年)
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文章提出了一种基于肤色的彩色图像人脸检测算法。该算法会对输入图像进行尺寸归一化及光线补偿,综合利用2种色彩空间对预处理后的图像进行二值化操作。在肤色分割的基础上去除噪声,并结合多种有用信息,对肤色区域进行了判定,最终识别出人脸区域。它的主要优点有对人脸的姿态不敏感、检测速度快等。在多人脸检测方面,该算法运用区域分割的方法对多个人脸进行有效检测。实验结果表明,该算法是可行有效的。
基于肤色的人脸检测算法研究 (2002年)
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提出一种基于RGB、HSI空间和KL变换的人脸区域检测算法,根据待检测图像上每点的颜色值来判断它属于人体区域还是背景区域,从而检测出人脸所在的位置。实验表明,该种方法避免了在RGB、HSI和KL三个独立空间分别进行人脸检测所出现的人脸误测问题,通过大量的实验和检测,将三种方法有机的结合起来,较好地区分人脸区域和背景区域,具有很好的鲁棒性。
基于肤色的实时人脸检测算法研究
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研究了一种基于肤色的人脸检测算法的设计与实现过程。在YIQ颜色空间中,进行了有效的肤色提取,把提取到的肤色与背景图像信息转为二值图像进行形态学降噪处理,再采用质心定位法进行准确的眼睛定位,最后对检测到的人脸图像进行缩放、旋转、移位校正,以提高输出人脸图像的质量。实验结果表明,本文所提的算法具有很高的准确率与检测速度,能够适用于实时人脸检测系统。
20090101.rar_20090101_matlab 人脸_人脸识别_基于肤色 人脸 检测 定位_肤色 人脸
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这是一个用vc++实现的基于肤色的人脸识别系统,包括人脸的检测、定位,特征提取、识别。
基于肤色分割的人脸检测算法研究 (2007年)
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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。针对该算法的缺陷提出了一种改进算法,即利用Boosted Cascade人脸检测算法,检测出人脸的候选区域,通过人脸肤色模型进行验证,如果候选区域的像素符合人脸的肤色模型的
基于YCbCr高斯肤色模型的人脸检测技术研究
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基于YCbCr高斯肤色模型的人脸检测技术研究 研究生论文
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将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先利用肤色和形态学操作分割肤色区域,再根据人脸区域的统计特性筛选出人脸候选区域,然后用AdaBoost级联分类器对候选...
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基于自适应肤色分割和几何匹配的人脸检测
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