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基于颜色分割和KL变换的人脸特征检测

清华大学学报（自然科学版） 2001年第4期41卷 218-221页

作者：彭振云陶霖密徐光祐张宏江清华大学计算机科学与技术系北京100084 微软中国研究院北京100080

提出一种利用 KL 变换在复杂背景上检测人眼的方法。通过颜色分割将人脸和背景分离后 ,利用 Hough变换和人眼的自然约束在肤色图上找到所有候选瞳孔 ,然后根据每对瞳孔的位置分割出候选眼部 E1 ,将候选眼部投影到特征眼空间得到构造眼部... 详细信息

提出一种利用 KL 变换在复杂背景上检测人眼的方法。通过颜色分割将人脸和背景分离后 ,利用 Hough变换和人眼的自然约束在肤色图上找到所有候选瞳孔 ,然后根据每对瞳孔的位置分割出候选眼部 E1 ,将候选眼部投影到特征眼空间得到构造眼部 E2 ,最后根据 E1 和 E2 的相关度确定眼睛位置。对 980幅在各种环境下拍摄的图像进行的测试结果表明 ,该方法对于不同的姿态、年龄、光照等条件下的照片均能达到相当高的识别正确率。

关键词：颜色分割 KL变换特征眼人脸标准特征检测肤色分割区域估计

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一种基于肤色和主元分析的人脸检测方法

计算机工程 2003年第10期29卷 112-114,119页

作者：何军戚飞虎上海交通大学计算机科学与工程系上海200030

提出一种基于人脸肤色统计模型和主元分析(PCA)的人脸检测和定位方法。对现有的高斯肤色模型进行改进，并提出一种新的简便有效的候选人脸区域定位方法，最后采用基于主元分析的人眼检测算法完成对候选区域的检验。实验证明该方法可以... 详细信息

提出一种基于人脸肤色统计模型和主元分析(PCA)的人脸检测和定位方法。对现有的高斯肤色模型进行改进，并提出一种新的简便有效的候选人脸区域定位方法，最后采用基于主元分析的人眼检测算法完成对候选区域的检验。实验证明该方法可以有效地运用于多人脸,不同尺寸和复杂背景的情况，具有良好的检测效果。

关键词：人脸检测肤色模型主元分析特征眼

融合肤色分割与KL变换的人脸特征检测方法研究

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云南大学学报（自然科学版） 2007年第S2期29卷 183-185页

作者：赵华明邱鹏瑞李柏村夏幼明王雅玡昆明冶金高等专科学校云南昆明650033 云南师范大学云南昆明650092

通过肤色分割将人脸和背景分离后,进行归一化和灰度化,利用KL变换和人眼的自然约束在肤色图上找到所有候选眼睛的瞳孔,然后根据每对瞳孔的位置分割出候选眼部,从而确定眼睛的位置.

关键词：肤色分割 KL变换特征眼特征检测

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人脸图像识别及算法分析

人脸图像识别及算法分析

作者：肖宇明西安科技大学

学位级别：硕士

近年来，由于人脸识别具有广泛的应用前景，其逐渐成为计算机视觉与模式识别领域的研究热点，人脸分析中包含的课题很多，如：人脸检测、人脸跟踪、人脸识别、表情分析等。本文以人脸识别及相应算法分析作为研究重点，提出了两种研究人... 详细信息

近年来，由于人脸识别具有广泛的应用前景，其逐渐成为计算机视觉与模式识别领域的研究热点，人脸分析中包含的课题很多，如：人脸检测、人脸跟踪、人脸识别、表情分析等。本文以人脸识别及相应算法分析作为研究重点，提出了两种研究人脸识别的新思路：1、基于“特征眼”小特征量的人脸识别算法。针对人脸眼睛的局部特征，本文设计了一种能够匹配人眼的haar特征模板，通过用本文模板对yale人脸图像库中样本图片进行人眼提取试验，证明了本文模板是有效的;然后通过二次线性插值算法对人眼区域进行统一化;将统一化的人眼图像数据各列首尾相接组成一个特征，通过主成分分析法提取人眼区域特征组成特征眼;将待测人眼映射到特征眼空间中并使用改进的级联Adaboost算法进行识别。经过试验分析证明本文算法能够在20个特征量的条件下达到90%左右的识别率，相当于传统主成分分析法中需要60个特征量才能达到的识别率，能够大大的降低算法时间复杂度，具有广泛的应用前景。2、基于三维图像的人脸识别算法。本文结合当下视频技术热点和三维图像的特点，本文提出了基于三维图像的人脸识别技术。由于三维图像不能直接转换为灰度进行计算，本文使用HSL色彩空间中的HS分量进行特征提取，既降低了计算维度，又避免了将图像转换为灰度图像。然后结合PCA方法计算待测图片的HS分量到样本的距离，通过计算两个分量距离的加权和，找出到样本的最小距离达到识别的目的。本文经过实验得出当权值取0.75时，采用本文的算法识别率达到95%以上。相比基于灰度的人脸识别方法本文提出的基于三维图像的识别算法具有更高的识别率，并且所需的训练样本也较少。随着三维图像采集设备的普及，本算法具有一定的理论意义及实用价值。

关键词：人脸识别 haar特征主成分分析三维人脸识别特征眼

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一种改进的人眼特征检测方法

辽宁石油化工大学学报 2010年第3期30卷 68-71页

作者：刘伟纪玉波辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院辽宁抚顺113001

眨眼是人眼的重要特征。尝试了一种将双眼作为整体,利用Haar小波变换确定位置,然后利用人脸模型,分割出两个单眼,最后使用PCA方法判断出眨眼的检测方法。这种方法将双眼作为整体检测克服了人眼单眼定位的误差,并在双眼整体检测结果上运... 详细信息

眨眼是人眼的重要特征。尝试了一种将双眼作为整体,利用Haar小波变换确定位置,然后利用人脸模型,分割出两个单眼,最后使用PCA方法判断出眨眼的检测方法。这种方法将双眼作为整体检测克服了人眼单眼定位的误差,并在双眼整体检测结果上运用PCA方法提取数据,检测眨眼,实验结果表明,此方法是可行和有效的。

关键词： Haar小波特征检测特征眼主元分析法