融合YCbCr肤色模型与区域标记的人脸检测算法研究

由于肤色在YCbCr空间中有较好的聚类性,选取YCbCr肤色模型进行人脸检测。首先将视频序列图像转换到YCbCr空间,通过YCbCr肤色模型进行肤色分割,提取肤色区域,排除大部分非肤色区域的干扰;然后采用形态学处理,进行区域标记,排除不连通区域,同时结合人脸面积排除非人脸面积区域。最后,结合人眼、嘴巴等特征进行定位,从而准确定位人脸。实验表明,该方法具有一定的鲁棒性。

基于双肤色模型及AdaBoost算法的人脸检测

针对复杂背景和可变光照条件下,彩色静止图像的人脸检测问题,综合利用YCbCr和HSI颜色空间下的肤色模型,先进行肤色分割,定位出候选人脸,再用AdaBoost级联分类器进行检测验证,有利于提高检测效率,降低误检率。

基于肤色模型和改进Adaboost算法的人脸检测

为提高人脸检测的精度,提出一种基于YC_bC_r肤色模型和Adaboost算法的人脸检测方法。利用YC_bC_r颜色空间的肤色阈值模型确定待检测区域。再利用Adaboost算法准确定位出人脸位置,并对Adaboost算法的训练过程提出一种新的权值更新方法,防止权值过分增大,避免了Adaboost算法训练过程中出现的"退化"现象。