一种改进的伪Zernike矩快速计算方法

为了有效地利用伪Zernike矩进行图像分析和模式识别,针对传统伪Zernike矩快速计算方法在计算伪Zernike矩时复杂度大的问题,提出一种改进的伪Zernike矩快速计算方法.该方法利用C lenshaw递推公式实现了伪Zernike矩多项式求和的快速计算.初步实验结果表明:在计算指定阶伪Zernike矩时,文中方法比传统伪Zernike矩快速计算方法需要更少的CPU时间;在人脸特征的提取及识别方面,文中方法的识别率比传统的主成分分析方法约高5%,而特征提取需要的平均时间为1.2 s.

复杂背景下基于模糊集的快速人脸检测

针对如何在复杂背景下快速定位人脸并对其进行确认的问题,提出了一种基于模糊集的快速人脸检测方法。该方法利用肤色模型对图像进行肤色检测,获得肤色分割区域后,并利用数学形态学算子对分割区域进行处理并获得人脸候选区域,再结合模糊集理论,融合人脸的特征进行模糊事件的判断,确定人脸候选区域是否包含真正的人脸。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性和高的正确检测率,并能满足实时应用的要求。