一种基于肤色检测和Haar级联分类器的实时人脸检测系统

人脸检测是一种在数字图像中找到人脸位置和大小的技术。常用于人脸识别、人脸追踪、面部动作捕捉、相机自动对焦等应用中。本文设计并实现了一种基于肤色检测和Haar级联分类器的系统来进行实时人脸检测,先通过肤色检测过滤掉图像中的非皮肤像素区域,后通过Haar级联分类器对剩余像素区域中的人脸进行检测。实验结果表明本系统能够实时地对视频画面中的人脸进行检测,且人脸检测算法计算时间明显小于传统的检测算法。

基于肤色与Haar-like扩展集的驾驶员人脸检测算法

针对疲劳驾驶预警系统中人脸检测准确率低、误检率高的问题,提出一种基于肤色与Haar-like扩展集的驾驶员人脸检测算法。首先根据驾驶员人脸肤色在YCbCr色彩空间的聚类性、脸部特征及驾驶环境,筛选人脸肤色作为候选区;然后在传统基于Haar-like特征的AdaBoost算法中,加入两组新的符合人脸特征分布的Haar-like特征进行驾驶员人脸检测。以MIT人脸库和拍摄的驾驶员人脸图像作为训练与检测样本,与传统AdaBoost算法进行对比实验。结果表明,该算法对正面人脸和侧面人脸(倾斜角度小于45°)检测准确率分别提高1.25%和5.00%,误检率降低2.81%和4.50%,人脸检测准确率得到较大提高。

视频图像中人脸自动检测与统计算法

针对视频中人脸检测由于成像角度、天气状况、遮挡等因素造成检测准确率偏低以及深度学习模型计算复杂度高的问题,文中提出了一种基于椭圆肤色模型与AdaBoost的人脸检测算法。算法通过选取Haar-like特征作为弱分类器,以裁剪过的CAS_PEAL数据集中的人脸图像作为训练集,利用AdaBoost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器,最后将若干强分类器以级联的结构组成最终的分类器模型。为解决将非人脸区域检测为人脸的问题,引入椭圆肤色模型,利用椭圆肤色模型对视频帧进行处理使得图像中与肤色相似的区域进入后续的人脸检测过程以降低误检率。实验结果表明,算法能以平均26 ms(单人脸视频)和平均34 ms(多人脸视频)的检测速度进行实时的人脸检测,且达到了87.2%的检测准确率,具有较大的应用推广价值。

基于肤色分割和AdaBoost算法的彩色图像的人脸检测

文章提出了肤色分割和AdaBoost算法结合的人脸检测算法。首先,对彩色图像进行肤色分割,通过人脸肤色的统计特征得到候选人脸区域;然后,基于AdaBoost算法,使用由强分类器组成的级联分类器对候选人脸区域进行扫描,最终得到精确定位的人脸。实验证明,该方法具有肤色检测快速和AdaBoost算法误检率低的优点,可以有效的运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况。

基于不同光照条件的人体手势识别新方法

针对不同光照条件下基于摄像头的人体手势识别所存在的识别率、实时性和鲁棒性等问题,提出一种基于不同光照条件的人体手势识别新方法。首先利用传统图像处理技术与光线补偿、色彩平衡、对比度受限自适应直方图均衡(CLAHE)进行视频帧预处理,然后运用基于Haar分类器的前期检测与基于YCr Cb肤色模型的后期验证进行手势识别分类,并提取质心特征进行方向跟踪判断,最终完成静态与动态实时人体手势识别任务。实验结果表明,在几种不同光照条件下,实时识别率达90%以上,且在手势扭曲、侧对与旋转一定程度下仍具良好识别效果。

复杂背景下具有偏转角度的正面人脸检测

美国的Voila博士提出的基于Haar-like特征的人脸检测算法是一种具有巨大发展潜力的新算法,快速而准确。通过研究,认为这一算法还存在两个有待改进的地方:一是在检测率和误检率之间难以权衡,二是可检测人脸姿态受训练样本制约。对此提出了改进措施,设计了一个可以检测相对于垂直方向有±45°偏转的正面人脸的检测算法,与基于Haar-like特征的人脸检测算法相比,具有更好的鲁棒性和更低的误差率。

基于肤色与改进的Adaboost的人脸检测

针对传统的Adaboost算法检测速度块,准确率低的问题,提出一种基于肤色与改进的Adaboost算法以提高人脸检测的正确率。该算法首先利用肤色特征快速排除绝大部分背景区域,然后在肤色区域中利用快速积分图提取人脸的Haar特征,接着使用阈值设定的方法对传统的Adaboost算法进行改进,并将每次检测的最优分类器级联形成最终的强分类器,通过强分类器对Haar特征判别,检测出人脸部分。实验证明该算法有效的提高了人脸检测的准确率。

基于图像处理的皮肤健康检测研究

为了满足目前对于皮肤健康检测的新需求,提出一种基于图像处理的皮肤健康检测算法。利用一种优化的Haar分类器和基于相对位置的分割算法,对自拍图像进行处理获得待检皮肤图像。针对光泽、色斑和皱纹三种健康指标,先后利用单尺度Retinex和Bp神经网络对上述指标进行检测分析。实验结果表明,该算法能够较快的完成图像分割与检测功能,并且能够较好的表示出皮肤健康情况。