检索结果-南通市图书馆

红外与毫米波学报 2000年第3期19卷 209-214页

作者：康学雷邵凌张立明复旦大学电子工程系工控实验室上海200433

提出了一种基于肤色区域和多种模板结合的人脸检测方法 ,该方法能在复杂背景下很好的检测出人脸位置并且不受人脸旋转或侧转的限制 ,本文方法比传统的方法检测速度快、漏检率低 ,可以在实时系统中应用 .

关键词：人脸检测肤色模板匹配图像识别模式识别

一种基于Real AdaBoost算法的EOM人脸检测方法

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模式识别与人工智能 2006年第6期19卷 812-817页

作者：陈华杰韦巍浙江大学电气工程学院杭州310027

提出一种基于Real AdaBoost算法的边缘方位匹配(EOM)人脸检测方法。该方法提取人脸图像的边缘方位特征,一定程度上克服光照等干扰因素的影响。采用Real AdaBoost算法通过多次迭代学习过程获取人脸的整体模式(全局特征点集)。在每次迭代... 详细信息

提出一种基于Real AdaBoost算法的边缘方位匹配(EOM)人脸检测方法。该方法提取人脸图像的边缘方位特征,一定程度上克服光照等干扰因素的影响。采用Real AdaBoost算法通过多次迭代学习过程获取人脸的整体模式(全局特征点集)。在每次迭代学习过程中,采用区域选择策略获取人脸的局部模式(局部特征点集),与传统的EOM方法相比,本文方法所获取的人脸模式更精确,正面人脸检测实验证实这一点。

关键词：人脸检测边缘方位匹配(EOM)方法 Real AdaBoost算法区域选择策略

人脸检测中盲解卷积的点传输函数和光学传输函数分析

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光子学报 2010年第9期39卷 1652-1657页

作者：沈壁川吴艳重庆邮电大学重庆400065

分析了高速实时人脸检测系统中的光学衍射、离焦和采样效应.通过理论分析,构造了表征光学成像系统空间和频率特性的近似点扩展函数和光学传输函数.在假设这些近似点传输函数已知的基础上,提出了两个盲解卷积滤波器,并且和拉普拉斯算子... 详细信息

分析了高速实时人脸检测系统中的光学衍射、离焦和采样效应.通过理论分析,构造了表征光学成像系统空间和频率特性的近似点扩展函数和光学传输函数.在假设这些近似点传输函数已知的基础上,提出了两个盲解卷积滤波器,并且和拉普拉斯算子以及最优聚焦算子的光学传输函数作了对比研究.该系统采用一个马达推动光学镜头来获得高清晰度图像,并在预处理级进行了内插滤波.演示系统在较高的准确率时检测帧率达到15.6fps,实验结果验证了理论分析.

关键词：人脸检测点传输函数光学传输函数衍射离焦盲解卷积

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显著性引导的低光照人脸检测

北京航空航天大学学报 2021年第3期47卷 572-584页

作者：李可夫钟汇才高兴宇翁超群陈振宇李勇周王师峥中国科学院大学微电子学院北京100049 中国科学院微电子研究所北京100029 中国科学院物联网研究发展中心无锡214000 国家电网有限公司大数据中心北京100031

针对卷积神经网络难以对低光照环境拍摄的图像进行人脸检测的问题。提出了一种将图像显著性检测算法和深度学习相结合的算法,并应用于低光照人脸检测。所提算法将图像的显著性信息与图像原始RGB通道融合,用于神经网络训练。在低光照人... 详细信息

针对卷积神经网络难以对低光照环境拍摄的图像进行人脸检测的问题。提出了一种将图像显著性检测算法和深度学习相结合的算法,并应用于低光照人脸检测。所提算法将图像的显著性信息与图像原始RGB通道融合,用于神经网络训练。在低光照人脸数据集DARK FACE上进行了充分的实验,结果表明:所提方法在DARK FACE数据集上获得了比当前主流人脸检测算法更好的检测精度,进而验证了所提算法的有效性。

关键词：人脸检测显著性引导深度神经网络低光照计算机视觉

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面向视频监控的快速多人脸检测与分割

兵工学报 2006年第2期27卷 252-257页

作者：宋红石峰北京理工大学计算机科学工程系北京100081

在人脸检测的智能视频监控系统的背景下,提出了一种基于多源信息融合技术和人脸结构知识的多人脸快速自动检测算法。该算法综合了图像中的运动和肤色信息,并利用相关的先验知识得到人脸候选区域。提出了一种简单、快速的区域分割算法:... 详细信息

在人脸检测的智能视频监控系统的背景下,提出了一种基于多源信息融合技术和人脸结构知识的多人脸快速自动检测算法。该算法综合了图像中的运动和肤色信息,并利用相关的先验知识得到人脸候选区域。提出了一种简单、快速的区域分割算法:中点导引生长算法,该算法可以有效地将候选人脸区域用矩形分割表示;最后对每一个候选区域根据人脸形状信息和特征进行验证。实验证明该算法检测速度快、效率高,是一种建立实时视频监控系统的实用方法,可以作为人脸跟踪研究的基础。

关键词：信息处理技术视频监控人脸检测区域分割人脸验证

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粗粒度部分动态可重构的人脸检测

应用科学学报 2012年第3期30卷 299-305页

作者：肖建刘波梅晨朱敏杨军刘雷波魏少军东南大学国家专用集成电路系统工程技术研究中心南京210096 南京邮电大学电子科学与工程学院南京210046 清华大学信息科学技术学院北京100084

人脸检测系统应用在嵌入式环境中需满足多种约束,高计算密集性、控制密集性是实时实现困难的主要原因.文中提出一种基于名为"REMUS-Ⅱ"的粗粒度动态可重构架构的人脸检测系统,把层叠型AdaBoost检测算法划分成多个非连续子任务,通过邮箱... 详细信息

人脸检测系统应用在嵌入式环境中需满足多种约束,高计算密集性、控制密集性是实时实现困难的主要原因.文中提出一种基于名为"REMUS-Ⅱ"的粗粒度动态可重构架构的人脸检测系统,把层叠型AdaBoost检测算法划分成多个非连续子任务,通过邮箱通信调度、配置流和数据流优化方法来提高指令级并行度和任务级并行度.实验结果表明,检测分辨率为640×480的图片可获得17帧/s的平均检测速度,正面人脸检测率保持在95%以上.在TSMC 65 nm CMOS工艺、200 MHz工作频率下,REMUS-Ⅱ面积约为24 mm^2,功率约为194 mW.

关键词：粗粒度可重构动态人脸检测 AdaBoost

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基于人脸检测与SIFT的播音员镜头检测

软件学报 2009年第9期20卷 2417-2425页

作者：杨武夷曾智张树武李和平中国科学院自动化研究所北京100190

播音员镜头的检测是新闻视频结构化的关键步骤之一.提出了一种基于人脸检测与SIFT特征点匹配的播音员镜头自动检测算法.该方法首先利用人脸检测器过滤出具有人脸的候选镜头,然后利用颜色直方图判断镜头是否可能相似,再利用SIFT特征点匹... 详细信息

播音员镜头的检测是新闻视频结构化的关键步骤之一.提出了一种基于人脸检测与SIFT特征点匹配的播音员镜头自动检测算法.该方法首先利用人脸检测器过滤出具有人脸的候选镜头,然后利用颜色直方图判断镜头是否可能相似,再利用SIFT特征点匹配从候选镜头关键帧中找出相关的镜头组,最后利用各镜头组的信息判断出哪些是播音员镜头.对比传统的方法,该方法除了训练一个通用的人脸检测器外,不需要模板,也不需要针对某类新闻节目训练特别的分类器,可以直接利用算法对新类型的新闻节目提取播音员镜头.实验结果表明,该算法能够广泛地适应于各种不同种类的新闻节目、不同视觉质量的视频,可以有效地应用于新闻视频分析.

关键词：人脸检测颜色直方图 SIFT特征点播音员镜头检测视频分析

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基于模板匹配与支持矢量机的人脸检测

计算机学报 2002年第1期25卷 22-29页

作者：梁路宏艾海舟肖习攀叶航军徐光祐张钹清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

人脸检测是人脸识别与基于内容的图像及视频检索的一项重要任务 .由于非人脸样本相对于人脸样本的多样性和复杂性 ,使得人脸模式分类器的训练十分困难 .该文提出了一种将模板匹配与支持矢量机 (SVM)相结合的人脸检测算法 .算法首先使用... 详细信息

人脸检测是人脸识别与基于内容的图像及视频检索的一项重要任务 .由于非人脸样本相对于人脸样本的多样性和复杂性 ,使得人脸模式分类器的训练十分困难 .该文提出了一种将模板匹配与支持矢量机 (SVM)相结合的人脸检测算法 .算法首先使用双眼 -人脸模板对进行粗筛选 ,然后使用 SVM分类器进行分类 .在模板匹配限定的子空间内采用“自举”方法收集“非人脸”样本训练 SVM,有效地降低了训练的难度 .实验结果的对比数据表明。

关键词：人脸检测支持矢量机模式分类人脸识别计算机视觉模板匹配

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融合多尺度特征的轻量级人脸检测算法

模式识别与人工智能 2022年第6期35卷 507-515页

作者：王建宋晓宁江南大学人工智能与计算机学院江苏省模式识别与计算智能工程实验室无锡214122

受到移动设备计算能力和存储资源受限的局限,设计高效、高精度的人脸检测器是一个开放性的挑战.因此,文中提出融合多尺度特征的轻量级人脸检测算法(Lightweight Face Detection Algorithm with Multi-scale Feature Fusion,LFDMF),摒弃... 详细信息

受到移动设备计算能力和存储资源受限的局限,设计高效、高精度的人脸检测器是一个开放性的挑战.因此,文中提出融合多尺度特征的轻量级人脸检测算法(Lightweight Face Detection Algorithm with Multi-scale Feature Fusion,LFDMF),摒弃被视为人脸检测核心组件的多级检测结构.首先,利用现有的轻量级主干特征提取网络编码输入图像.然后,利用提出的颈部网络扩张特征图感受野,并将含有不同感受野的多尺度信息融至单级特征图中.最后,利用提出的多任务敏感检测头对该单级特征图进行人脸分类、回归和关键点检测.相比分而治之的人脸检测器,LFDMF精度更高、计算量更少.LFDMF按模型计算量高低可构建3个不同大小的网络,大模型LFDMF-L在Wider Face数据集上性能较优,中等模型LFDMF-M和小模型LFDMF-S以极低的模型参数量和计算量实现可观性能.

关键词：人脸检测多尺度特征单级特征图多任务敏感检测头

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基于深度信息的弱光条件下人脸检测

控制与决策 2014年第10期29卷 1866-1870页

作者：廖广军李致富刘屿胡跃明广东警官学院刑事技术系广州510320 华南理工大学自动化科学与工程学院广州510640 华南理工大学精密电子制造装备教育部工程研究中心广州510640 华南理工大学机械与汽车工程学院广州510640

为了解决弱光环境下人脸检测问题,研究基于深度信息的人脸快速定位方法.首先,使用2D Chamfer Match方法实现人脸的快速预定位,并对定位人脸进行区域增长和增强运算;然后,使用AdaBoost算法结合扩展的Harr特征训练出弱光条件下人脸检测的... 详细信息

为了解决弱光环境下人脸检测问题,研究基于深度信息的人脸快速定位方法.首先,使用2D Chamfer Match方法实现人脸的快速预定位,并对定位人脸进行区域增长和增强运算;然后,使用AdaBoost算法结合扩展的Harr特征训练出弱光条件下人脸检测的强分类器,以实现准确的人脸定位.实验表明,在弱光条件下,基于深度信息实现人脸定位和过滤,可以减小搜索范围,加快检测速度,具有较强的鲁棒性和时效性.

关键词：弱光条件人脸检测 2DChamferMatch 扩展Harr特征 AdaBoost算法