基于多色彩空间的自适应嘴唇区域定位算法

提出了一种基于多色彩空间的自适应嘴唇区域定位算法。该算法结合RGB色彩空间彩色梯度信息与HSV空间色调、饱和度分量的阈值分割,并根据嘴唇在脸部的位置特性进行自适应嘴唇基准线的自动定位,最终用投影法检测出嘴部所在的矩形区域。实验结果表明该算法简单易实现,具有较高的鲁棒性,能快速准确地框定嘴部区域,为后期的唇读特征提取奠定良好的基础。

基于改进的level set嘴唇轮廓定位方法

根据嘴唇的几何分布特性,提出一种基于多方向的水平集方法(Multi-Level set)来进行嘴唇轮廓的定位。Multi-Level set方法通过对嘴唇图像多个方向的滤波得到新的边缘检测函数来增强嘴唇轮廓的梯度信息,然后利用能量函数最小化来使初始曲线向嘴唇轮廓靠近,达到说话人嘴唇轮廓的精确定位。实验证明用Multi-Level set方法定位嘴唇轮廓的准确率比level set提高了7.32%。

多角度人脸最佳视角选取方法

针对目前多视角人脸最佳视角方法计算复杂、鲁棒性低,提出了一种基于人脸视角评价因子的人脸最佳视角自动选取方法。根据人脸肤色具有良好的聚类特性,结合YCbCr和YCgCr色彩空间进行人脸检测,利用嘴唇色彩与人脸肤色的差异性,确定嘴唇区域位置。由人脸区域与嘴唇区域进行人脸视角评价,从多目摄像机系统中自动选择人脸最佳视角。实验表明所提方法有效、可行。

基于机器视觉的驾驶员嘴唇特征点定位算法

为了有效监控机动车驾驶员的疲劳状态,通过边缘检测和红色像素点提取相结合的方法确定动态阈值,对彩色人脸图像中嘴唇进行分割和提取,再利用逼近算法对嘴唇的各个特征点进行定位,采用机器视觉监视嘴唇运动,对驾驶员的疲劳状态进行判定。试验结果表明:该定位算法可有效去除嘴唇周围的干扰,完整地将嘴唇从原图中提取出来,并准确进行嘴唇特征点定位;该算法对肤色深浅不同、光照不均匀、头部偏转角度不同等情况均有很好的鲁棒性。