基于肤色分割和AdaBoost算法的人脸检测

针对复杂背景和可变光照下的静态彩色图像人脸检测,提出了一种基于肤色分割和AdaBoost算法的人脸检测方法。首先把彩色图像转换到YCbCr空间。接着应用自适应光线补偿算法对图像进行光线补偿。再结合形态学、几何约束等方法排除背景干扰、进行肤色区域分割。其次应用改进的AdaBoost算法对分割出的区域进行验证,进而精确定位人脸。实验表明:该方法检测率高、适应性好、鲁棒性强,对人脸检测有较强实用性。

基于Gabor滤波与边缘特征的场景文字检测

为了解决场景文字检测受到背景复杂、光照不均等环境因素及文字本身属性变化的影响,提出一种基于Gabor滤波与边缘特征的场景文字检测方法。有效地融合了图像的纹理特征与边缘信息来得到文本候选区;经过形态学处理与投影运算对文字区域进行定位;最后通过一种特殊的二值化处理实现文字的提取。实验表明,该方法能检测各种场景下的文字。