基于Haar级联分类器和LBPH算法的人脸识别

随着人们安全出入控制和金融贸易安全方面的需要不断增长,生物统计识别技术有着广阔的发展和应用需求。人脸识别作为最热门研究方向之一,需要有较强的检测率和识别的准确率,本文通过Haar级联分类器将捕捉到的人脸进行特征化,通过LBPH算法提取直方图特征,从而实现动态的人脸识别。实验表明:该算法可以在部分遮挡和微笑的情况下,能够对动态人脸进行有效识别。

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。

一种适用于PC机的视觉注意点定位算法

人眼观察屏幕时,其脸部姿态与屏幕视觉注意点具有内在对应关系。摒弃传感器、头盔等跟踪设备,提出并研究一种适用于日常PC机的视觉注意点位置获取方法。使用摄像头抓取人脸实时图像,经Haar级联分类器提取能够反映脸部姿态的特征:双眼、口、鼻等,通过BP神经网络训练出特征相对坐标与视觉注意点之间的对应关系。实验证明该方法在无需任何专门设备支持的条件下,即能够检测视觉注意点位置,检测精度达到0.1视距。为立体影像或虚拟场景的裸眼立体观察,提供了一种新的解决方式及方法。