一种高效的人脸马赛克方法

针对现有人脸检测方法速度缓慢的问题,在详细介绍结合类Haar特征和级联AdaBoost人脸检测算法原理及训练流程的基础上,提出一种改进的人脸检测算法。该算法可以动态调整Haar检测函数的阈值和选取扩展的Haar特征,并运用OpenCV中图像处理的基本算法实现较高准确度和较快速度的人脸检测,可高效用于马赛克处理。实验结果表明,该算法人脸检测率达到95.41%,处理图片时间约2.4ms/frame,计算复杂度低,且稳定性较好,可广泛用于人脸检测中。

利用Matlab实现人脸检测与人脸马赛克

人脸检测是基于人的脸部特征信息进行身份检测的一种生物检测技术。马赛克,即用模糊的连续四方片状阴影对图片处理。本文利用Matlab软件,通过图像分割、腐蚀膨胀、图片放缩等基本方式对给定图片进行人脸检测,如确认为人脸则将其用矩形框出,并将框内的人脸自动打码,实现人脸检测和人脸马赛克。实验表明,本方法能成功检测出人脸,检测准确率高达96.05%;借助Matlab软件进行计时,每张600×400的照片完成人脸检测并马赛克过程不超过24s。