近年来,人脸检测作为一个热门的研究领域,诸多有效的检测方法层出不穷。在检测结果和检测速度方面较原来的检测方法都有很大的提升。在众多的检测算法中,FBLBP(Flexible Block-based Local Binary Patterns)算法在检测速度和准确度方面...近年来,人脸检测作为一个热门的研究领域,诸多有效的检测方法层出不穷。在检测结果和检测速度方面较原来的检测方法都有很大的提升。在众多的检测算法中,FBLBP(Flexible Block-based Local Binary Patterns)算法在检测速度和准确度方面均有优异的表现。但在多人脸环境,单一的人脸检测结果还不是很理想。在FBLBP算法的基础上融合肤色检测,即对图像进行肤色预处理,将图像中的肤色区域优先提取出来,然后使用改进后的FBLBP算法在肤色区域优先进行人脸检测,从而使人脸检测的速度和准确度有更大的提高。采用Matlab进行编程实验,使用收集的图片对FBLBP算法、融合肤色和改进后的FBLBP算法进行对比。实验结果表明,融合肤色和改进的FBLBP算法的速度和准确性均有所提高。展开更多
文摘近年来,人脸检测作为一个热门的研究领域,诸多有效的检测方法层出不穷。在检测结果和检测速度方面较原来的检测方法都有很大的提升。在众多的检测算法中,FBLBP(Flexible Block-based Local Binary Patterns)算法在检测速度和准确度方面均有优异的表现。但在多人脸环境,单一的人脸检测结果还不是很理想。在FBLBP算法的基础上融合肤色检测,即对图像进行肤色预处理,将图像中的肤色区域优先提取出来,然后使用改进后的FBLBP算法在肤色区域优先进行人脸检测,从而使人脸检测的速度和准确度有更大的提高。采用Matlab进行编程实验,使用收集的图片对FBLBP算法、融合肤色和改进后的FBLBP算法进行对比。实验结果表明,融合肤色和改进的FBLBP算法的速度和准确性均有所提高。