基于YCbCr色彩空间下的人脸检测与识别

文章基于YCbCr色彩空间理论,建立二维高斯模型将样本图片转换成肤色似然图,并对其进行腐蚀、膨胀处理,得到人脸区域;将训练好的弱分类器组成强分类器,进一步组成级联分类器,结合Adaboost算法,最终确认样本图片的人脸区域。

一种DCT域的双色图像数字水印算法

充分考虑人类视觉系统和双色图像特点,采用YCbCr色彩模型,将双色图像Y分量取出并分块,将二值水印信息"逻辑"嵌入到每个分块中低频带系数中。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、噪声及亮度变化等常见攻击行为具有很好的稳健性,并且支持水印的盲检测。

手势识别图像匹配技术的应用与研究

手势识别的前提条件是场景中手势的正确定位,通过皮肤颜色这一特点可以实现手势的定位。运用和比较了基于YCbCr色彩模型和BP神经网络两种肤色检测的方法。然后,通过帧间差分动态检测的方法,检测出静态的有用手势,将运动的手势判定为无用手势。最后,通过模板匹配找出被识别图像匹配度最大的模板,并认定它的手势为被识别图像的手势。在模板匹配中,为了消除手势的抖动,减小抖动对识别的影响,引入了自适应,从而使匹配更加精确。