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一种改进的Mean Shift实时多人脸跟踪算法 被引量:6
1
作者 张涛 蔡灿辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第3期781-784,共4页
提出一个基于Mean Shift的实时多人脸跟踪算法。通过引入自适应目标跟踪窗口,改进了Mean Shift算法的目标连续跟踪性能;提出序贯跟踪法解决多人脸跟踪过程中目标发生粘连重叠的问题;引入多辅助信息解决了相邻两帧中人脸的对应问题。为... 提出一个基于Mean Shift的实时多人脸跟踪算法。通过引入自适应目标跟踪窗口,改进了Mean Shift算法的目标连续跟踪性能;提出序贯跟踪法解决多人脸跟踪过程中目标发生粘连重叠的问题;引入多辅助信息解决了相邻两帧中人脸的对应问题。为进一步提高整个算法的跟踪速度和鲁棒性,引入卡尔曼滤波器对目标进行预测。实验结果表明该算法具有很好的实时性和跟踪效果。 展开更多
关键词 Mean SHIFT算法 多人脸跟踪 卡尔曼滤波器 多辅助信息
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基于深度学习的自然场景下多人脸实时检测 被引量:3
2
作者 李昊璇 吴东东 《测试技术学报》 2020年第1期41-47,共7页
为了解决人脸检测的实时性与有效性,提出了基于YOLOv3算法的人脸检测模型.该模型以Darknet 53为主干网络,用3种不同尺寸的特征图进行预测,对Bounding box的中心坐标、置信度以及类别损失函数进行设计,最后直接回归被检测人脸的信息.实... 为了解决人脸检测的实时性与有效性,提出了基于YOLOv3算法的人脸检测模型.该模型以Darknet 53为主干网络,用3种不同尺寸的特征图进行预测,对Bounding box的中心坐标、置信度以及类别损失函数进行设计,最后直接回归被检测人脸的信息.实验中对数据进行了批量归一化处理,加速了Loss收敛.实验采用Wider Face的自然场景下的人脸数据集,将YOLOv3算法模型与不同算法模型比较,结果显示基于YOLOv3算法的人脸检测模型能够保证人脸检测的实时性,同时实现了自然场景下多人脸检测的任务. 展开更多
关键词 多人脸检测 YOLOv3 深度学习 卷积神经网络 批量归一化
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一种复杂环境下的动态多人脸自动检测与实时跟踪方法 被引量:3
3
作者 樊慧慧 王金海 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第10期3183-3186,共4页
针对复杂环境下,基于肤色信息的Cam Shift(continuously adaptive Mean-Shift)算法跟踪运动人脸的实时性欠佳,且同一时刻只能跟踪一个人脸的问题,提出了一种适于复杂环境下多人脸目标的自动检测与实时跟踪的方法。该方法利用Ada Boost... 针对复杂环境下,基于肤色信息的Cam Shift(continuously adaptive Mean-Shift)算法跟踪运动人脸的实时性欠佳,且同一时刻只能跟踪一个人脸的问题,提出了一种适于复杂环境下多人脸目标的自动检测与实时跟踪的方法。该方法利用Ada Boost(adaptive boosting)算法进行背景消除,提取可能包含活动人脸的区域进行人脸验证,采用多线程的Cam Shift算法,即MT-Cam Shift跟踪算法,实现人脸相互交错及人脸数目发生变化时的多人脸跟踪,从而实现动态多人脸的自动检测与实时跟踪。在任意复杂环境下,该方法的正确检测率可达89.86%,误检率可降至2.78%;其检测跟踪周期为35.88-42.84 ms,有效地达到了25 fps的实时刷屏要求。实验结果表明,该方法可实时稳健地在复杂环境下实现多人脸的自动检测与实时跟踪。 展开更多
关键词 复杂环境 动态多人脸 自动检测 多线程 实时跟踪
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基于HOG-SIFT融合优化的多人脸特征提取方法 被引量:2
4
作者 汪璠 沈世斌 +3 位作者 章悦 谢非 陆飞 刘益剑 《南京师范大学学报(工程技术版)》 CAS 2020年第3期43-49,共7页
针对昏暗光线及复杂背景下人脸特征提取效果易受环境因素干扰影响的问题,在进行人脸图像预处理过程中引入双边滤波处理,进一步研究基于自商图像理论的人脸图像光照干扰抑制方法;结合HOG特征较好的全局性以及SIFT特征对复杂背景影响较好... 针对昏暗光线及复杂背景下人脸特征提取效果易受环境因素干扰影响的问题,在进行人脸图像预处理过程中引入双边滤波处理,进一步研究基于自商图像理论的人脸图像光照干扰抑制方法;结合HOG特征较好的全局性以及SIFT特征对复杂背景影响较好的适应性,提出一种基于HOG-SIFT融合优化的多人脸特征提取方法.试验结果表明,该方法可有效实现昏暗光线环境及复杂背景下多人脸特征提取功能. 展开更多
关键词 人脸识别 特征提取 多人脸特征 复杂背景
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基于SURF特征点的多人脸跟踪方法研究 被引量:2
5
作者 稂龙亚 钱雪忠 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第2期178-181,共4页
针对视频序列中多目标人脸跟踪问题,提出一种基于SURF(Speed-Up Robust Features)特征和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过融合该方法,创新性地设计了一种多人脸跟踪系统框架,在目标出现明显的姿态、尺寸变... 针对视频序列中多目标人脸跟踪问题,提出一种基于SURF(Speed-Up Robust Features)特征和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过融合该方法,创新性地设计了一种多人脸跟踪系统框架,在目标出现明显的姿态、尺寸变化,或者遭遇局部遮挡、光照不充分等复杂环境干扰下,能够实现对目标人脸稳定跟踪。通过多组实验数据的对比,证明了该跟踪方法比Mean shift算法、传统KLT算法具有更好的鲁棒性,能获得更精确的运动信息;验证了多人脸跟踪系统能够在复杂环境下实现对多人脸的有效跟踪。 展开更多
关键词 SURF算法 KLT算法 特征点匹配 特征点提取 多人脸跟踪
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基于SIFT特征匹配的多人脸图像拼接方法研究 被引量:1
6
作者 薛瑞 王明月 +3 位作者 吴鸿焕 周建秋 王阿川 章梦杰 《黑龙江科技信息》 2014年第7期162-162,共1页
针对日常生活中多张人脸图像的合成问题,提出了基于SIFT特征匹配的多人脸图像的拼接方法。首先应用SIFT算法实现了多张人脸图像的拼接,最后采用VC++6.0实现了多人脸图像的拼接,获得了所需视野大小的全景图像。从实验结果可以看出,本文... 针对日常生活中多张人脸图像的合成问题,提出了基于SIFT特征匹配的多人脸图像的拼接方法。首先应用SIFT算法实现了多张人脸图像的拼接,最后采用VC++6.0实现了多人脸图像的拼接,获得了所需视野大小的全景图像。从实验结果可以看出,本文所研究的方法具有很好的效果,完全可用于课堂考勤的多人脸检测与识别中。 展开更多
关键词 多人脸图像 无缝拼接 特征匹配
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基于虹软算法的多人脸目标识别系统实现 被引量:4
7
作者 李殊哲 丁德红 《电脑知识与技术》 2020年第31期215-218,共4页
为实现多人脸目标的识别,使用FileWatcher监测文件夹下新生成的图片,从这些新的图片中,利用改进后的虹软算法实现人脸检测,再提取其人脸特征值,最后与注册过的人脸特征值进行对比。该系统采用.Net Frame框架,简化了原demo中对识别没有... 为实现多人脸目标的识别,使用FileWatcher监测文件夹下新生成的图片,从这些新的图片中,利用改进后的虹软算法实现人脸检测,再提取其人脸特征值,最后与注册过的人脸特征值进行对比。该系统采用.Net Frame框架,简化了原demo中对识别没有帮助的数据处理程序,纠正了代码中导致内存泄漏的函数,实现了多线程并发的多目标识别。 展开更多
关键词 虹软算法 多人脸目标 文件监控
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面向课堂环境的多人脸检测 被引量:3
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作者 张锦 刘熔 +2 位作者 田森 成斌杰 高泽文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第S01期59-63,共5页
针对目前课堂环境下的多人脸检测研究不够深入,特别在拍摄角度变化等多个因素影响下人脸识别率较低的问题,提出了真实课堂环境下基于全卷积头部检测器(FCHD)人脸检测的改进算法。首先,针对课堂环境下多人脸数据集的不足构建了两类课堂... 针对目前课堂环境下的多人脸检测研究不够深入,特别在拍摄角度变化等多个因素影响下人脸识别率较低的问题,提出了真实课堂环境下基于全卷积头部检测器(FCHD)人脸检测的改进算法。首先,针对课堂环境下多人脸数据集的不足构建了两类课堂数据集,通过10人以下、11~20人、21~30人、31~40人以及41人以上不同的数据进行分析;然后,对比评估了传统的人脸检测算法以及基于深度学习的算法;最后,提出基于FCHD算法进行锚点设计的改进,针对课堂多人脸数据集的特点,通过不同锚点的设计以及神经网络的微调提升多人脸检测的准确率。实验结果表明,所提算法对于10人以下的人脸检测平均准确率能达到90%,能够较好地解决多人脸识别领域中存在的人脸偏移、遮挡、角度等问题。 展开更多
关键词 课堂环境 多人脸 数据集构建 锚点 人脸检测
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基于视频的多人脸检测、跟踪与识别方法的设计
9
作者 代帜 杜宏博 《贵州师范学院学报》 2017年第6期32-35,共4页
针对人流量密集场所人员身份检测效率与识别效率低的现象,提出一个基于视频的多人脸检测、跟踪与识别的设计。基于Adaboost-ASM人脸检测算法,对Ada Boost算法中弱分类器加权参数进行改进,提出多线程的MT-Cam Shift跟踪算法,采用f-k优化... 针对人流量密集场所人员身份检测效率与识别效率低的现象,提出一个基于视频的多人脸检测、跟踪与识别的设计。基于Adaboost-ASM人脸检测算法,对Ada Boost算法中弱分类器加权参数进行改进,提出多线程的MT-Cam Shift跟踪算法,采用f-k优化近邻与PCA人脸识别算法的结合进行人脸识别。以解决目前公共场所多人脸检测误检率高、实时跟踪错误率高的问题。 展开更多
关键词 多人脸检测 Adaboost—ASM人脸检测算法 CAMSHIFT算法 f—k优化近邻法
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基于单阶段的多人脸动态检测系统
10
作者 巩稼民 张凯泽 +2 位作者 杨红蕊 赵梦凯 杨立春 《现代电子技术》 2021年第17期49-55,共7页
针对当前人脸签到效率偏低的问题,提出了一种基于单阶段的多人脸动态检测方案。首先输入包含人脸的图片,经过MobileNet卷积提取特征,接着送入FPN网络提取多尺度候选框,最后输入到上下文模块完成检测和分类。在实验对比过程中,将改进的... 针对当前人脸签到效率偏低的问题,提出了一种基于单阶段的多人脸动态检测方案。首先输入包含人脸的图片,经过MobileNet卷积提取特征,接着送入FPN网络提取多尺度候选框,最后输入到上下文模块完成检测和分类。在实验对比过程中,将改进的单阶段网络与传统的目标检测网络以及卷积神经网络进行对比,改进后的方案因其出色的结构有效地减少了时间成本,在CPU环境中,在720P以及VGA视频总用时相比HOG方案快了至少2倍;在GPU环境中,对720P以及VGA视频相比CNN方案,检测速率分别提高了17.8%和1.3%。另外,在精度方面,检测的难度越大,提出的方案越有优势。当每帧人脸介于3~5个之间时,相较于HOG、Haar以及CNN方案,分别提高了约20.7%,18.4%和11.7%;当每帧人脸介于6~10个之间时,相较于HOG、Haar以及CNN方案分别提高了约52.5%,53.0%和34.4%。 展开更多
关键词 动态检测 多人脸检测 单阶段检测 特征金字塔网络 上下文模块 卷积神经网络 智能签到
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基于特征组合的多人脸跟踪算法
11
作者 骆绍烨 刘丽桑 《延边大学学报(自然科学版)》 CAS 2018年第1期63-68,共6页
提出了一种融合肤色特征、ORB特征和运动状态估计的多人脸跟踪算法.该算法以多线程跟踪为基础,根据不同跟踪算法的适用特点,在未受肤色干扰时依靠基于分块加权的改进Camshift算法跟踪,在受干扰时则结合包含尺度变化的ORB特征匹配算法进... 提出了一种融合肤色特征、ORB特征和运动状态估计的多人脸跟踪算法.该算法以多线程跟踪为基础,根据不同跟踪算法的适用特点,在未受肤色干扰时依靠基于分块加权的改进Camshift算法跟踪,在受干扰时则结合包含尺度变化的ORB特征匹配算法进行跟踪.算法同时利用Kalman滤波器修正跟踪误差,以提高跟踪效果.实验表明,基于特征组合的多人脸跟踪算法具有较好的跟踪准确性和实时性. 展开更多
关键词 多人脸跟踪 特征组合 CAMSHIFT ORB KALMAN滤波
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基于眼睛梯度对特征的人脸检测方法 被引量:4
12
作者 石跃祥 蔡自兴 +1 位作者 B.Benhabib 王学武 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第26期27-29,99,共4页
该文提出了一种利用眼睛灰度变化梯度对特征来检测人脸的方法。在分析人脸图像中发现,眼球的灰度级较低,而眼球周围白色区域的灰度级较高,两个区域在其交界处灰度级产生强烈突变。该文利用图像灰度变化梯度值构造梯度和特性值,通过寻找... 该文提出了一种利用眼睛灰度变化梯度对特征来检测人脸的方法。在分析人脸图像中发现,眼球的灰度级较低,而眼球周围白色区域的灰度级较高,两个区域在其交界处灰度级产生强烈突变。该文利用图像灰度变化梯度值构造梯度和特性值,通过寻找相等的梯度和特性值来实现从图像中找出对应眼睛的位置,定位可能的人脸区域,再计算其对称性后确定人脸特征的存在,更进一步验证检测的人脸区域。实验证明,此方法能迅速准确地从复杂背景图像中检测出人脸,而且对多人脸图像同样有效。 展开更多
关键词 梯度特征 人脸检测 复杂背景 多人脸
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基于眼睛特征的人脸检测方法 被引量:4
13
作者 王学武 石跃祥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第1期239-240,243,共3页
由于眼球的灰度级较低,而眼球周围白色区域的灰度级较高,因此在其交界处灰度级产生强烈突变。利用这一特征先从图像中找出可能的眼睛对,定位可能的人脸区域,通过计算其对称性来确定各种人脸特征的存在,更进一步验证可能的人脸区域。实... 由于眼球的灰度级较低,而眼球周围白色区域的灰度级较高,因此在其交界处灰度级产生强烈突变。利用这一特征先从图像中找出可能的眼睛对,定位可能的人脸区域,通过计算其对称性来确定各种人脸特征的存在,更进一步验证可能的人脸区域。实验证明,此方法能迅速准确地从复杂背景图像中检测出人脸,而且对多人脸图像同样有效。 展开更多
关键词 眼睛特征 人脸检测 复杂背景 多人脸
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基于Camshift的改进人脸跟踪算法 被引量:1
14
作者 董琳 赵怀勋 《电子设计工程》 2011年第20期113-117,共5页
文中利用目标加速度运动位移方程,预测下一时刻目标可能移动的位置,使用预测位置误差方程,估测运动目标搜索范围,并且通过启动多个Camshift跟踪器的方法,改进Camshift算法。仿真实验表明,该方法有效地克服了Camshift算法自身的缺陷,即... 文中利用目标加速度运动位移方程,预测下一时刻目标可能移动的位置,使用预测位置误差方程,估测运动目标搜索范围,并且通过启动多个Camshift跟踪器的方法,改进Camshift算法。仿真实验表明,该方法有效地克服了Camshift算法自身的缺陷,即使是加速运动的目标,也可准确地预测运动目标的位置,并且有效提高了对遮挡目标跟踪和多个人脸目标跟踪的鲁棒性。 展开更多
关键词 CAMSHIFT算法 运动目标跟踪 多人脸跟踪
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聚类与跟踪相结合的人脸数据集生成方法研究 被引量:1
15
作者 王畅 金璟璇 金小峰 《延边大学学报(自然科学版)》 CAS 2019年第3期221-227,共7页
为提高人脸数据集生成的准确率和效率,提出了一种将人脸跟踪与人脸聚类相结合的人脸数据集生成方法.首先,对KCF算法进行改进,并将改进的KCF算法用于人脸跟踪,得到不同时间片段的人脸图像集;其次,从每个人脸图像集中通过人脸图像优选算... 为提高人脸数据集生成的准确率和效率,提出了一种将人脸跟踪与人脸聚类相结合的人脸数据集生成方法.首先,对KCF算法进行改进,并将改进的KCF算法用于人脸跟踪,得到不同时间片段的人脸图像集;其次,从每个人脸图像集中通过人脸图像优选算法选出高质量的人脸图像;再次,将优选出来的人脸图像进行人脸聚类,以完成视频中每个人的人脸数据集的生成;最后,通过实验对比基于人脸跟踪、基于人脸聚类和基于本文方法的人脸数据集生成效果.实验结果表明,本文方法与基于人脸跟踪的人脸数据集生成方法相比,纯度提升约15%;与基于人脸聚类的人脸数据集生成方法相比,效率提升约50%. 展开更多
关键词 人脸数据集 多人脸跟踪 人脸聚类 图像优选
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懒人就该这样旅行 穷游行程助手
16
作者 山和大海 《计算机应用文摘》 2015年第12期39-39,共1页
说到旅行,相信大家都显得兴致高昂,而要是说准备旅游行程,很多人脸上立马就会堆满愁容。是的,要想有一个惬意的旅程,有大量繁琐的工作需要完成。或许正是看到了这样一个市场需求,穷游网推出了一款可以定制旅行计划的APP-《穷游行... 说到旅行,相信大家都显得兴致高昂,而要是说准备旅游行程,很多人脸上立马就会堆满愁容。是的,要想有一个惬意的旅程,有大量繁琐的工作需要完成。或许正是看到了这样一个市场需求,穷游网推出了一款可以定制旅行计划的APP-《穷游行程助手》。 展开更多
关键词 旅行 行程 市场需求 多人脸 定制
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Multi-face detection based on downsampling and modified subtractive clustering for color images 被引量:10
17
作者 KONG Wan-zeng ZHU Shan-an 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第1期72-78,共7页
This paper presents a multi-face detection method for color images. The method is based on the assumption that faces are well separated from the background by skin color detection. These faces can be located by the pr... This paper presents a multi-face detection method for color images. The method is based on the assumption that faces are well separated from the background by skin color detection. These faces can be located by the proposed method which modifies the subtractive clustering. The modified clustering algorithm proposes a new definition of distance for multi-face detection, and its key parameters can be predetermined adaptively by statistical information of face objects in the image. Downsampling is employed to reduce the computation of clustering and speed up the process of the proposed method. The effectiveness of the proposed method is illustrated by three experiments. 展开更多
关键词 Multi-face detection Skin color Modified subtractive clustering Downsampling
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AN LBP-BASED MULTI-SCALE ILLUMINATION PREPROCESSING METHOD FOR FACE RECOGNITION 被引量:1
18
作者 Jiang Guoxing Cheng Yanfang 《Journal of Electronics(China)》 2009年第4期509-516,共8页
It is one of the major challenges for face recognition to minimize the disadvantage of il- lumination variations of face images in different scenarios. Local Binary Pattern (LBP) has been proved to be successful for f... It is one of the major challenges for face recognition to minimize the disadvantage of il- lumination variations of face images in different scenarios. Local Binary Pattern (LBP) has been proved to be successful for face recognition. However, it is still very rare to take LBP as an illumination preprocessing approach. In this paper, we propose a new LBP-based multi-scale illumination pre- processing method. This method mainly includes three aspects: threshold adjustment, multi-scale addition and symmetry restoration/neighborhood replacement. Our experiment results show that the proposed method performs better than the existing LBP-based methods at the point of illumination preprocessing. Moreover, compared with some face image preprocessing methods, such as histogram equalization, Gamma transformation, Retinex, and simplified LBP operator, our method can effectively improve the robustness for face recognition against illumination variation, and achieve higher recog- nition rate. 展开更多
关键词 Face recognition Illumination preprocessing Local Binary Pattern (LBP)
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Multi-modal face parts fusion based on Gabor feature for face recognition 被引量:1
19
作者 相燕 《High Technology Letters》 EI CAS 2009年第1期70-74,共5页
A novel face recognition method, which is a fusion of muhi-modal face parts based on Gabor feature (MMP-GF), is proposed in this paper. Firstly, the bare face image detached from the normalized image was convolved w... A novel face recognition method, which is a fusion of muhi-modal face parts based on Gabor feature (MMP-GF), is proposed in this paper. Firstly, the bare face image detached from the normalized image was convolved with a family of Gabor kernels, and then according to the face structure and the key-points locations, the calculated Gabor images were divided into five parts: Gabor face, Gabor eyebrow, Gabor eye, Gabor nose and Gabor mouth. After that multi-modal Gabor features were spatially partitioned into non-overlapping regions and the averages of regions were concatenated to be a low dimension feature vector, whose dimension was further reduced by principal component analysis (PCA). In the decision level fusion, match results respectively calculated based on the five parts were combined according to linear discriminant analysis (LDA) and a normalized matching algorithm was used to improve the performance. Experiments on FERET database show that the proposed MMP-GF method achieves good robustness to the expression and age variations. 展开更多
关键词 Gabor filter multi-modal Gabor features principal component analysis (PCA) linear discriminant analysis (IDA) normalized matching algorithm
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Novel similarity measures for face representation based on local binary pattern
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作者 祝世虎 封举富 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2009年第2期223-226,共4页
The successful face recognition based on local binary pattern(LBP)relies on the effective extraction of LBP features and the inferring of similarity between the extracted features.In this paper,we focus on the latter ... The successful face recognition based on local binary pattern(LBP)relies on the effective extraction of LBP features and the inferring of similarity between the extracted features.In this paper,we focus on the latter and propose two novel similarity measures for the local matching methods and the holistic matching methods respectively.One is Earth Mover's Distance with Hamming and Lp ground distance(EMD-HammingLp),which is a cross-bin dissimilarity measure for LBP histograms.The other is IMage Hamming Distance(IMHD),which is a dissimilarity measure for the whole LBP images.Experiments on FERET database show that the proposed two similarity measures outperform the state-of-the-art Chi-square similarity measure for extraction of LBP features. 展开更多
关键词 similarity measurement local binary pattern Earth Mover's Distance IMage Euclidean Distance
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