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肤色与梯度互补的人脸检测研究

计算机应用与软件 2013年第2期30卷 280-282,295页

作者：李岚朱林杰张云甘肃联合大学电子信息工程学院甘肃兰州730000 河南理工大学后勤集团河南焦作454000

用YcbCr色彩空间中的Cr、Cb通道和HSV色彩空间中的H通道相结合,确定一种混合的肤色模型,即三维直方图模型。肤色在三维直方图中的聚类进行投影,结果为一个椭球,从而检测出可能的人脸区域。根据人脸的边缘形状,建立梯度模型定位人脸位置... 详细信息

用YcbCr色彩空间中的Cr、Cb通道和HSV色彩空间中的H通道相结合,确定一种混合的肤色模型,即三维直方图模型。肤色在三维直方图中的聚类进行投影,结果为一个椭球,从而检测出可能的人脸区域。根据人脸的边缘形状,建立梯度模型定位人脸位置。利用两种模型的互补性,对算法进行线性组合,确定一个匹配度函数f(k)来衡量是否检测到目标人脸。实验结果表明该方法能够很好地排除人体其他部分裸露的肤色和背景中类肤色的干扰。其运算简单,检测速度快,对于侧面人脸和部分遮挡也有很好的效果。

关键词：肤色采样混合肤色模型梯度模型人脸检测

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一种不良图片快速过滤方法

微计算机信息 2008年第12期24卷 191-193页

作者：杨虹王一丁中国科学院研究生院信息与工程学院北京100080

本文提出了一种不良图片快速过滤的方法,该方法通过建立不同颜色空间上的混合肤色模型,用Adaboost算法进行人脸的准确定位,分析典型的肤色区域的几何特征等技术,能实现对包含不良信息图片的快速而准确的检测。实验结果显示,该方法对不... 详细信息

本文提出了一种不良图片快速过滤的方法,该方法通过建立不同颜色空间上的混合肤色模型,用Adaboost算法进行人脸的准确定位,分析典型的肤色区域的几何特征等技术,能实现对包含不良信息图片的快速而准确的检测。实验结果显示,该方法对不良图片的检测平均可以达到80%以上的准确率,对于能够检测出人脸区域的图片,准确率可以达到98%。

关键词：图片过滤混合肤色模型人脸检测特征判断

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一种基于SVM的网络不良图像过滤方法

计算机应用与软件 2012年第5期29卷 251-253,269页

作者：周建政陈法叶姚金良天格科技(杭州)有限公司浙江杭州310005 杭州电子科技大学浙江杭州310018

针对网络不良图像过滤的需求,提出一种基于SVM的不良图片快速过滤方法。该方法利用混合肤色模型实现裸露肤色区域的检测,提取人脸位置、形状和图像背景等特征,组成特征向量。用SVM分类器训练得到检测模型,利用这个模型进行判决,有效提... 详细信息

针对网络不良图像过滤的需求,提出一种基于SVM的不良图片快速过滤方法。该方法利用混合肤色模型实现裸露肤色区域的检测,提取人脸位置、形状和图像背景等特征,组成特征向量。用SVM分类器训练得到检测模型,利用这个模型进行判决,有效提高了不良图片的平均识别率。选取实际网络应用中的正常图像与不良图像,其中不良图像的识别率为83.9%,正常图像的识别率为93.4%,误检率为6.6%,平均识别率达到86.6%,实验显示该方法满足实际应用的需求。

关键词：图片过滤混合肤色模型人脸检测 SVM分类器

基于人脸检测的二维彩色图像中的人脸跟踪研究

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基于人脸检测的二维彩色图像中的人脸跟踪研究

作者：张宇伟上海师范大学

学位级别：硕士

人脸检测、跟踪、识别技术是人机自然交互领域中富有挑战性的课题,近年来又随着安全领域的强烈推动,己经成为各国研究机构竞相涉足的热点领域。本文对彩色序列图像中的人脸检测和跟踪技术进行了深入的研究,其具体内容为:对近年... 详细信息

人脸检测、跟踪、识别技术是人机自然交互领域中富有挑战性的课题,近年来又随着安全领域的强烈推动,己经成为各国研究机构竞相涉足的热点领域。本文对彩色序列图像中的人脸检测和跟踪技术进行了深入的研究,其具体内容为:对近年来的研究工作进行了系统的介绍;提出一种结合肤色分割和脸部特征验证的人脸检测方法。通过光线补偿预处理可以有效地改善图像质量;基于混合高斯肤色模型的肤色分割算法和利用二值形态学等操作能快速粗检出人脸候选区域,使得检测速度达到实时的要求;利用眼、嘴特征的几何信息和彩色信息做进一步细检,保证检测的精确性。在跟踪过程中,将视频序列帧分类为检测帧和跟踪帧,对于两种类型的帧图像作不同的处理;在检测帧中使用基于肤色与脸部特征结合的方法来保证人脸跟踪整体过程的精确性,在跟踪帧中仅采用肤色特征匹配的方法来保证人脸跟踪的快速性,并利用线性运动预测以减少计算量。实验结果表明,该跟踪算法对于人脸的平移、缩放、适度旋转都能很好的适应,具有较强的准确性和实时性。

关键词：人脸检测人脸跟踪光线补偿混合肤色模型运动预测特征匹配

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基于肤色分割的彩色图像人脸检测及特征定位

基于肤色分割的彩色图像人脸检测及特征定位

作者：汤秋艳沈阳理工大学

学位级别：硕士

人脸检测作为人脸信息处理中一项关键技术,已成为模式识别与计算机视觉领域内一项受到普遍重视、研究十分活跃的课题,在出入境安全检查、视频编码、视频检测与跟踪、表情识别、基于内容检索等方面都有着及其重要的作用。随着计算机技术... 详细信息

人脸检测作为人脸信息处理中一项关键技术,已成为模式识别与计算机视觉领域内一项受到普遍重视、研究十分活跃的课题,在出入境安全检查、视频编码、视频检测与跟踪、表情识别、基于内容检索等方面都有着及其重要的作用。随着计算机技术的高速发展彩色图像的人脸检测在近几年才逐渐成为一个研究热点。相对以往灰度图像处理而言,彩色图像的人脸检测有着更高的要求,如能够适应成像条件、光线和复杂场景变化,对图像中的人脸的姿势、遮挡、表情变化等进行有效地处理,因此对彩色图像人脸检测还是一个任重而道远的研究课题。本文采用肤色分割融合特征验证的算法对彩色图像进行人脸检测和眼睛、嘴的定位。首先,在图像预处理阶段对现有的光线补偿算法进行了改进,以更好地降低光照等因素的影响;其次,分析、比较肤色在不同色彩空间的聚类性,建立了一种可靠的混合肤色模型,并对其进行了验证和分析;再次,根据混合肤色模型提出一种基于区域增长的自适应阈值分割法进行肤色分割,对所得二值图像进行基于数学形态学、连通区域的分析和处理,生成一系列候选人脸区域;最后,利用人眼的检测来确定是否为真正的人脸区域,同时还对眼睛和嘴的定位作了深入的研究和实验。眼睛的定位,由于眼睛黑白相间的特殊性,提出了一种基于人眼相似度计算的眼睛定位算法。嘴唇的定位,主要考虑到嘴唇的颜色特征,通过对唇色信息的提取来定位嘴。利用VC++编程工具对该算法进行了实现,并且在所建立的人脸测试图像集上作了大量实验。结果表明所提出的算法对复杂背景图像中的人脸检测具有较高的检测准确率和低的误判率。

关键词：人脸检测混合肤色模型人眼相似度眼睛定位嘴巴定位

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配戴近视镜驾驶者的驾驶疲劳检测

配戴近视镜驾驶者的驾驶疲劳检测

作者：胡鑫哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

行车安全一直是国家和个人关注的焦点,随着汽车持有量的持续增加和公路级别的不断提高,全世界的公路交通事故频繁发生,交通安全问题日益严重。在这种情况下,疲劳检测应运而生,它是交通工程领域研究的前沿,体现了计算机科学、车辆工程、... 详细信息

行车安全一直是国家和个人关注的焦点,随着汽车持有量的持续增加和公路级别的不断提高,全世界的公路交通事故频繁发生,交通安全问题日益严重。在这种情况下,疲劳检测应运而生,它是交通工程领域研究的前沿,体现了计算机科学、车辆工程、人工智能、自动控制等多学科领域理论技术的交叉和综合,是未来车辆安全技术发展的方向。近年来,国内外的疲劳检测技术有了很大的发展,并在向实用化转变,但是现有的疲劳检测技术仍然存在一些技术难题。本文从人的生理疲劳特征出发,利用机器视觉方法来监测人眼,使用PERCLOS和AECS准则估计驾驶员的疲劳状态,并在人脸人眼定位方法上进行了一些积极有益的探索。人脸定位是人眼精确定位的前提。以往的肤色模型在复杂背景和光照条件下鲁棒性较差,本文改进了混合肤色模型,使之适用于复杂背景和光照变化,提高了面部检测的稳定性。人眼精确定位是依靠视觉特征检测疲劳的关键,本文提出了基于对图像进行同态滤波后利用跨越式区域生长算法定位人眼的算法,实现了人眼区域的快速准确定位。疲劳检测准则PERCLOS是当前研究最多的准则,也是最准确的准则,但是它的实时性不高。由此,本文结合AECS疲劳检测准则提出了新的疲劳检测准则,在兼顾PERCLOS算法准确性的同时,还可以实时地判断驾驶员疲劳状态,弥补了PERCLOS准则实时性的不足。实验数据表明,系统能够实时地、准确地定位人眼及检测眼睛的开闭状态,并有效地检测驾驶员的疲劳程度。

关键词：疲劳检测混合肤色模型跨越式区域生长算法 PERCLOS AECS

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快速人脸检测与识别技术的研究

快速人脸检测与识别技术的研究

作者：黄建筑华侨大学

学位级别：硕士

随着信息技术高速发展,人脸检测与识别技术具有越来越广泛的应用价值和重要的理论研究价值,已成为图像处理、人工智能、模式识别等领域中研究最为热点的课题之一。在研究国内外相关文献及最新研究成果的基础上,本文对人脸检测与识别技... 详细信息

随着信息技术高速发展,人脸检测与识别技术具有越来越广泛的应用价值和重要的理论研究价值,已成为图像处理、人工智能、模式识别等领域中研究最为热点的课题之一。在研究国内外相关文献及最新研究成果的基础上,本文对人脸检测与识别技术进行系统性理论研究,主要包括两方面的内容:基于肤色信息的快速人脸检测算法和基于线性子空间分析的人脸识别算法及其相应的改进算法: 1.在人脸检测方面,本文主要利用肤色信息对彩色图像进行快速人脸检测。首先,对彩色图像进行必要预处理,采用自适应光线补偿算法;然后,用标准化rgb颜色空间的多项式模型对光线补偿后的彩色图像进行肤色区域粗检测;接着,将标准化rgb颜色空间的多项式模型和经过非线性修正后的YC’ C’颜色空间的高斯模型相结合构成混合肤色模型,对粗检测肤色区域做进一步精确肤色区域提取;最后,分析二值图像的连通区域,用椭圆面积准则验证人脸候选区域是否有人脸。 2.在人脸识别方面,对传统主成分分析和线性判别分析进行研究,主要对二维主成分分析和二维线性判别分析的人脸识别算法进行研究并提出相应的改进算法并进行仿真。本文提出在图像矩阵的行和列两个方向上同时进行特征提取的改进算法,即有基于加权(2D) -PCA人脸识别算法和(2D)-LDA人脸识别算法,这两种算法能够消除图像行、列各自的相关性,减少特征数量,减小存储空间,提高识别速率。 3.在人脸识别中,由于用于识别的人脸样本数一般远远小于人脸样本的维数,经常出现小样本问题。所以,本文提出了一种采用Gabor小波变换的人脸识别算法来解决人脸识别中小样本问题,即把人脸样本图像经过Gabor小波变换后得到的每幅图像都看成独立人脸样本,这样就可以在保持每类原样本数不变的情况下大大地增加了每类人脸的样本数,并和改进的LDA人脸识别算法相结合,构成Gabor+(2D)-LDA人脸识别算法。当每类训练样本数很少时,该算法能有效地提高人脸识别率,且识别性能比较稳定。

关键词：人脸检测混合肤色模型人脸识别主成分分析线性判别分析

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复杂背景下实时动态手势分割方法研究

复杂背景下实时动态手势分割方法研究

作者：芦俊池兰州理工大学

学位级别：硕士

手势识别,作为人机交互领域中一种重要的方式,在人机交互中发挥了至关重要的作用。作为手势识别的初始阶段,手势分割所得到的分割结果将直接影响后续手势识别工作的进行。因此,也更加突出了手势分割在整个手势识别过程中都起到了决定性... 详细信息

手势识别,作为人机交互领域中一种重要的方式,在人机交互中发挥了至关重要的作用。作为手势识别的初始阶段,手势分割所得到的分割结果将直接影响后续手势识别工作的进行。因此,也更加突出了手势分割在整个手势识别过程中都起到了决定性的作用。论文主要从基于视觉的手势分割方法出发,通过理论与实验相结合的方式,实现将手势图像或是手势视频序列中的目标手势从复杂背景中分割出来的目的。具体研究工作如下:1.通过对现有RGB,HSV和YCb Cr等常用颜色空间的研究,提出了一种基于YCb Cr颜色空间和K-means聚类算法的手势分割方法。实验结果表明,该方法能够将手势从较为复杂的背景中分割出来,并且能够获得良好的手势分割效果,而且该方法对复杂光照具有良好的鲁棒性。该方法适用于有复杂颜色背景和光照干扰的静态手势分割。2.针对现有肤色模型中存在的缺点和表现出的不足之处,本文在上述研究的基础上,提出了一种基于混合肤色模型和FCM算法的手势分割方法。实验结果表明,该方法算法简单、高效、易于实现,可用于复杂背景下的动态手势识别领域。该方法适用于有复杂颜色背景和自然环境干扰下的静态手势分割。3.为了改进复杂背景下动态手势分割的分割精度与实时性的问题,提出一种基于改进Kalman滤波与加权肤色模型的动态手势分割方法。实验结果表明,利用本文提出的方法可以有效的将手势从复杂背景下的动态手势视频序列中分割出来,而且手势分割精度较高。该方法适用于颜色干扰和变化光照影响的视频序列中动态手势分割。4.针对现有动态手势分割方法存在的不足之处,提出了一种基于不等概率背景差分和改进FCM算法的动态手势分割方法。实验结果表明,利用本文提出的方法可以有效的将动态手势视频序列中的目标手势分割出来,实现复杂背景下实时动态手势分割的目的。该方法适用于有非目标人手和人脸干扰,以及变化光照影响的动态手势分割。考虑到手势识别在人机交互中的实际应用意义,提高复杂背景下动态手势分割精度和分割算法实时性仍需进一步的研究。

关键词：手势分割混合肤色模型加权肤色模型改进FCM算法不等概率背景差分

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网络不良图片过滤技术研究

网络不良图片过滤技术研究

作者：顾井南北方工业大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的不断发展,网络已经成为人们获取信息的主要途径之一。图像作为最直观的信息传递方式,也越来越受到网民的欢迎和重视,但也同时成为不法分子获利的一个主要手段。因此,网络图像的过滤也逐渐成为科学研究的一个热点问题。... 详细信息

随着互联网技术的不断发展,网络已经成为人们获取信息的主要途径之一。图像作为最直观的信息传递方式,也越来越受到网民的欢迎和重视,但也同时成为不法分子获利的一个主要手段。因此,网络图像的过滤也逐渐成为科学研究的一个热点问题。本文介绍了一种基于实际网络环境的不良图像快速过滤算法。全文包括3大部分：肤色检验颜色模型的选取;图像中人脸的检测;在检测到人脸情况下的性别判定。共提出了3个创新点,肤色模型的选取,人脸检测中的超分辨算法和基于人脸的性别判定。首先,在对图像进行肤色检测的模块中,本文提出了一种HSV, YUV和YIQ空间上的混合肤色模型的方法,并给出了实验分析,取得了较为理想的实验结果。然后,在人脸检测模块中,提出了PCA(主成份分析)与MAP(最大后验概率)相结合的人脸超分辨算法,是本文的核心与创新内容。最后,在性别判定模块中,本文引入了PCA-SIFT算法,通过模糊矢量量化网络进行分类。在40：1的实际非对称网络图像数据环境下进行试验,正常图像的识别率达到96.3%,误识率为3.5%,不良图像的识别率为69.2%,平均识别率达到95.8%。实验结果表明了基于混合模型的过滤算法具有较高的平均识别率,但存在过滤速度慢,不良图像识别率不高等情况。如何改进检测率与提高算法速度是今后进一步研究的课题。

关键词：混合肤色模型人脸检测超分辨性别判定