基于肤色和主成分分析的人脸识别算法研究

本文采用了基于YCgcb颜色空间与人脸模板匹配算法相结合的算法进行人 脸检测。基于YCgCb颜色空间的人脸检测算法是一种基于知识的人脸检测算法，此算法直观，并且不受形状、人脸大小的影响，算法简单易懂，并且YcgCb颜色空间的聚类性相比于其他的颜色空间的聚类性要好。

基于肤色的人脸检测算法研究

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。

用于人脸识别的人脸图像标准化算法.pdf

人脸图像的标准化，作为人脸图像预处理过程，是计算机人脸识别中很重要的一个环节. 论文给出了一种改进的人脸图像标准化算法. 该算法首先利用人脸图像的垂直灰度投影曲线确定脸的左右边界； 接着根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼、 嘴的位置；然后依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁和缩放；最后获得人脸的标准图像. 采用 ORL 人脸数据库进行仿真实验，结果表明，该算法基本消除了背景、头发、服装等干扰，保留了人脸识别所需的主要信息，更利于后续的特征提取与识别，解决了常规方法不适合侧面人脸图像或者闭上双眼的人脸图像的问题，是一种有效方法.

基于肤色模型与眼睛定位的人脸检测方法.pdf

基于肤色模型与眼睛定位的人脸检测方法.pdf