检索结果-南通市图书馆

计算机应用 2009年第7期29卷 1924-1926,1950页

作者：奉小慧王伟凝吴绪镇潘爵雨华南理工大学电子与信息学院广州510640

提出了一种基于多色彩空间的自适应嘴唇区域定位算法。该算法结合RGB色彩空间彩色梯度信息与HSV空间色调、饱和度分量的阈值分割,并根据嘴唇在脸部的位置特性进行自适应嘴唇基准线的自动定位,最终用投影法检测出嘴部所在的矩形区域。实... 详细信息

提出了一种基于多色彩空间的自适应嘴唇区域定位算法。该算法结合RGB色彩空间彩色梯度信息与HSV空间色调、饱和度分量的阈值分割,并根据嘴唇在脸部的位置特性进行自适应嘴唇基准线的自动定位,最终用投影法检测出嘴部所在的矩形区域。实验结果表明该算法简单易实现,具有较高的鲁棒性,能快速准确地框定嘴部区域,为后期的唇读特征提取奠定良好的基础。

关键词：唇读嘴唇定位彩色边缘检测投影定位

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基于视频与文本信息的说话者人脸标注

基于视频与文本信息的说话者人脸标注

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作者：刘广征哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

基于视频信息的说话者检测,就是不借助音频信息,单从说话者的嘴唇动作来判定谁在说话的检测方法。涉及到的相关技术有视频镜头分割、人脸检测与跟踪、嘴唇区域定位以及唇动判断。对于人名的标注,同时需要文本信息的辅助,考虑到字幕和剧... 详细信息

基于视频信息的说话者检测,就是不借助音频信息,单从说话者的嘴唇动作来判定谁在说话的检测方法。涉及到的相关技术有视频镜头分割、人脸检测与跟踪、嘴唇区域定位以及唇动判断。对于人名的标注,同时需要文本信息的辅助,考虑到字幕和剧本各自的特点,需要进行二者的融合。在字幕和剧本的融合中,本文引入了动态时间规整算法,采用这种算法的思想,以单词为特征进行融合,取得了不错的效果。对于人脸的监测与跟踪,考虑到检测的准确率、效率以及代码复用,本文采用OpenCV视觉库中的AdaBoost算法和MeanShift算法,这种组合方法经过相关研究的实验验证,取得了比较好的检测和跟踪效果,故而本文用这种方法进行人脸序列的提取。嘴部检测一直是唇读领域研究的内容,本文将其引入到说话者检测中的嘴唇区域定位过程中。考虑了相关文献中提出的方法,利用唇色这一天然特征来提取唇色相近区域,并在此基础上加以改进,进一步的确定嘴唇区域。经测试观察取得了良好的效果。之前的研究中,在说话者检测中采用的唇动判断方法,不像唇读中所使用的方法那么复杂,大都是对相邻帧的嘴部区域做帧间差,并设定阈值,以此来判断相邻帧之间是否有嘴唇的变化,判断为唇动。本文引入了机器学习的方法,通过提取嘴唇区域的多种特征,利用训练的分类器来进行唇动的判断。经实验验证,正确率及鲁棒性都有了很大提高。相关文献中采用的检测说话者的方法,是基于单帧图像来进行判断,即判断某一帧图像中人物是否在说话。对于在一个图像序列中,某个人脸序列只是唇动但没有说话的情况,这种方法无法进行区分。因而本文选择的判断方法是基于图像序列,即判断在一段时间内,视频中的人物有没有说话。本文提出的方法更符合实际情况,同时也取得了比较好的实验结果。

关键词：人脸检测与跟踪嘴唇定位唇动动态时间规整(DTW) 说话者检测

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基于彩色图像的人脸检测研究

基于彩色图像的人脸检测研究

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作者：高旭升西安工业大学

学位级别：硕士

在目前的人脸图像信息处理领域中，包含有人脸识别、人脸跟踪、姿态估计、表情识别等多个研究方向，然而，所有这些研究方向都涉及到一个人脸标识和定位的问题，即必须知道人脸在图像中的位置以及尺寸——人脸检测。因此，对于一个完整... 详细信息

在目前的人脸图像信息处理领域中，包含有人脸识别、人脸跟踪、姿态估计、表情识别等多个研究方向，然而，所有这些研究方向都涉及到一个人脸标识和定位的问题，即必须知道人脸在图像中的位置以及尺寸——人脸检测。因此，对于一个完整的、自动的人脸信息分析系统来说，人脸检测算法是必不可少的。人脸检测方法研究已经有二十多年了，然而，到目前为止，由于人脸检测问题自身的复杂性，使得虽然有众多研究人员潜心研究多年，仍旧未能得到彻底解决。本文结合研究生阶段所作的工作，对人脸检测问题作了一定的研究。主要工作如下：首先归纳和分析了当前人脸检测的典型算法，提出了一种由粗到细的人脸检测方法，以定位彩色图像中人脸数目、大小、位置均未知的人脸。该方法首先通过分析、比较肤色在色彩空间中的聚类性，建立了一种基于YCbCr高斯肤色模型和基于归一化rgb区域模型相结合的混合肤色模型，并对其进行了验证和分析;随后对二值化图像进行基于数学形态学和连通区域分析和处理后，生成了一系列的候选人脸对象;在筛选与验证阶段，本文主要利用了人脸的几何特征进行了粗步筛选，最后利用嘴唇的检测来确定是否为真正的人脸区域，得出最后结果。其次本文也对面部特征眼睛和嘴的定位作了深入的研究和试验。对于眼睛的定位，本文主要考虑了眼睛的色度和亮度信息，提出了一种基于色度和亮度相匹配的眼睛定位算法;而对于嘴唇的定位，主要考虑到嘴唇的颜色特征，通过对唇色信息提取来检测定位嘴唇，实验证明该方法速度快，检测率较高。本文的最后利用VC++编程工具对该算法进行了实现，并且在自己所建立的人脸测试图像集上做了许多实验。结果数据表明本文所提出的算法具有较高的检测正确率和低的错误报警率，同时也具有较快的检测速度。

关键词：人脸检测肤色模型眼睛定位嘴唇定位验证

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多角度人脸最佳视角选取方法

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电子器件 2011年第3期34卷 265-268页

作者：管业鹏司靖上海大学通信与信息工程学院上海20072 新型显示技术及应用集成教育部重点实验室上海200072

针对目前多视角人脸最佳视角方法计算复杂、鲁棒性低,提出了一种基于人脸视角评价因子的人脸最佳视角自动选取方法。根据人脸肤色具有良好的聚类特性,结合YCbCr和YCgCr色彩空间进行人脸检测,利用嘴唇色彩与人脸肤色的差异性,确定嘴唇区... 详细信息

针对目前多视角人脸最佳视角方法计算复杂、鲁棒性低,提出了一种基于人脸视角评价因子的人脸最佳视角自动选取方法。根据人脸肤色具有良好的聚类特性,结合YCbCr和YCgCr色彩空间进行人脸检测,利用嘴唇色彩与人脸肤色的差异性,确定嘴唇区域位置。由人脸区域与嘴唇区域进行人脸视角评价,从多目摄像机系统中自动选择人脸最佳视角。实验表明所提方法有效、可行。

关键词：人脸检测嘴唇定位最佳视角人脸肤色

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