基于数理形态学的近红外光图像实时人脸检测

该新型算法首先使用基于Harr特征和Adaboost算法的人脸检测方法寻找人脸候选区域,并对候选区域进行归一化处理;然后利用人眼瞳孔在近红外光图像中会生成白色光斑的特点,使用基于数理形态学的Quoit滤波器精确定位眼睛.为了减小不同瞳孔大小带来的影响,使用了多尺度的Quoit滤波器以提高准确性.实验表明,这种方法不仅准确性高而且速度快,达到了实时人脸检测的要求.

基于Adaboost算法的人眼定位

提出一种新型的基于Adaboost人眼定位算法。该算法首先使用基于Harr特征和Ad-aboost算法的人脸检测方法寻找人脸候选区域,并对候选区域进行归一化处理。然后使用基于Harr特征和Adaboost算法进行人眼定位。为了减少左右眼差异带来的影响,使用左眼检测器和右眼检测器。实验表明,这种方法具有准确性高和速度快的特点,达到实时人脸检测的性能要求。

基于多尺度LBP的人脸识别算法

为了减少局部光线、噪声、姿态变化等影响,提出使用多尺度的LBP特征提取方法。利用AdaBoost分类器,结合最优匹配分组方法确定图像的身份识别结果。在CAS-PEAL人脸数据库上的实验表明,多尺度的LBP特征具有更好的识别性能。