基于脸部检测和Fuzzy ART的乘客检测算法

研究了小汽车内的乘客检测和计数的方法,提出了一种基于脸部检测和Fuzzy ART神经网络的算法.采用光照校正、基于亮度补偿的椭圆肤色模型检测算法和数学形态方法以分割汽车内部的人脸区域和背景区域,使用Fuzzy ART神经网络分类器对脸部区域进行计数.在正常白天天气和光照条件下,该算法能够有效地检测出运动车辆中乘客的数量.

基于肤色分割的视频人体检测

针对视频图像中人体运动形态多变、方向不确定等问题,提出了一种基于肤色分割的视频人体检测算法。采用改进的帧间差分方法求得自适应背景,与背景差相结合进行运动目标粗分割,在粗分割范围内进行肤色分割。在肤色分割时,利用YCbCr色彩空间的自适应亮度分段椭圆肤色模型及形态学操作、约束性条件等后处理确定人脸区域,得到人体目标。实验结果表明,该方法能有效地检测视频中的人体目标,与同类方法相比,该方法的时间复杂度更低,因而能更好地满足视频处理的实时性要求。

表情识别的图像预处理和特征提取方法研究

表情识别是基于视觉信息将脸部的运动或脸部特征的形变进行分类,包括三部分:脸部定位、脸部特征抽取和表情分类.本文首先使用肤色模型进行脸部定位;对提取出来的人脸进行预处理,然后通过Canny算子和人脸形状模型相结合的Can-ny-AAM方法进行特征点定位;最后利用曲线拟合的方法进行特征提取.基于上述算法建立表情识别平台,经过大样本对实时表情识别验证,结果表明对于不同光照下的实时表情识别具有鲁棒性.

基于色彩聚类的肤色分割方法的研究

利用色彩聚类的原理,建立了HSV,Fussy HSCC及YCbCr变形颜色空间肤色模型,并对这3种方法进行了比较。