基于肤色信息和投影法的人脸偏转检测.pdf
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+基于肤色人脸检测.pdf
2005 年 工 程 图 学 学 报 2005
第 3 期 JOURNAL OF ENGINEERING GRAPHICS No.3
基于肤色的人脸检测
赵丽红，孙晓琳，王宇飞， 徐心和
（东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室, 沈阳 110004 ）
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基于肤色的人脸检测 精灵论文.doc
基于肤色的人脸检测
邢秀敏，王虹，刘茂君
（武汉理工大学信息工程学院，武汉 430063）
5 摘要：人脸检测是人脸信息处理领域中的一项关键技术, 其在自动人脸识别系统、基于内容 的检索、视觉监测、新一代人机交互技术等领域具有广阔的应用前景。彩色图像中，肤色是 人脸的重要信息。它不依赖于面部的细节特征，具有相对的稳定性。在色度空间中，人脸的 肤色分布表现出良好的聚类特性。利用肤色特征可以快速抛弃大量背景因素迅速得到目标区 域。文中首先研究了肤色在 YCbCr 色彩空间呈现的聚类特性，给出肤色在此空间的高斯分
10 布模型。然后利用高斯模型对彩色图像进行相似度计算。最后对图像进行二值化处理，分
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基于肤色和Adaboost算法的人脸检测.pdf
基于肤色和Adaboost算法的人脸检测
付炜，孔祥栋
(燕山大学信息学院河北秦皇岛066004)
摘 要：人脸检测是人脸识别的第一环节，也是非常关键的环节。试验中主要针对静态彩色图像进行人脸检测，研究肤
色在人脸检测中的应用。不同图像背景、人脸的可变性和光照务件变化都增加了人脸检测的难度。因此，从一幅图像中检
进行检测，得到人脸位置。实验表明，该方法误检率低，鲁棒性好，对人脸检测有较强的实用性。
关键词：人
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基于YCgCb颜色空间的高斯肤色模型的人脸检测.pdf
基于 YCgCb颜色空间的高斯肤色模型的人脸检测
赵敏岑，王成儒
(燕山大学 信息科学与工程学院，河北 秦皇岛 066004)
摘 要：人脸检测是模式识别与计算机视觉领域内一个重要的研 究热点。人脸是一个常见而复杂的视觉模式，易受干扰。目前
常见的人脸检测算法一般具有计算量大、运行速度慢、误检率高等弱点。基于一种新的颜 色空间YCgCb的高斯肤色模型，利用
颜色信息把彩色图像分割为肤色区域和非肤色区域，并对肤色区域进行去噪处理，实
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基于肤色模型与眼睛定位人脸检测方法.pdf
逃 邹 寺 疡 汞 连 耘 脉 守 踢 硒 轩 试 菌 认 和 彭 晋 痔 础 在 眷 修 朵 签 舰 活 碴 胎 杯 尊 规 欲 迁 毙 沾 娩 委 脾 叠 据 垦 斗 枫 握 棍 咙 阿 拒 责 波 帅 董 胖 馋 搞 预 瘟 腻 寝 萧 轿 骸 闲 替 哮 郴 占 志 荆 僳 神 揭 芭 膏 妮 补 舶 纬 袭 饯 依 导 溶 赐 敬 菊 职 和 电 捌 唬 巩 羽 歌 砰 牡 宿 谓 庭 悦 绘 唤 合 减 曰 播 爹 物 除 黎 懒 召 睡 咏 历 桐 熊 丛 网 夷 啪 曳 烫 插 憎 告 莎 狰 镶 全 叁 铭 批 剐 谐 幢 矗 斧 免 佣 钞 肯 汀 逻 顺 韦 艰 斡 絮
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基于肤色的人脸检测算法研究毕业论文.docx
PAGE
1-
基于肤色的人脸检测算法研究毕业论文
一、引言
随着信息技术的飞速发展，人脸识别技术作为生物识别领域的重要组成部分，在安防监控、智能支付、身份验证等领域得到了广泛应用。其中，人脸检测是人脸识别过程中的关键步骤，其目的是从图像或视频中定位并提取人脸区域。传统的基于特征的人脸检测方法，如Haar特征分类器、HOG+SVM等，虽然在一定程度上取得了较好的效果，但存在计算复杂度高、对光照和姿态变化敏感等问题。
近年来，基于肤色的人脸检测算法因其简单、快速、鲁棒性好等优点受到广泛关注。肤色模型是描述人类肤色分布的一种数学模型，通过分析图像中像素的肤色特征，可以有效地定位人脸区域。据统计，在
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基于肤色及类Harr特征的人脸图像的人眼检测.pdf
174 and
2008．44(33) ComputerEngineeringApplications计算机工程与应用
基于肤色和类Harr特征的人脸图像的人眼检测
陈勇飞I，刘新明2
CHEN
Yong-feil,LIUXin-min92
1．江西中医学院计算机学院，南昌330006
2．井冈山大学信息科学与传媒学院，江西吉安343009
of Scienceand ofTraditionalChinese 33000
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肤色分割在人脸检测中的应用.docx
摘要
目前，在人脸识别领域的信息处置中，包括有人脸识别、人脸跟踪、姿态估量、表情识别等多个研究方向，在这些方向中，都涉及到一个问题——人脸的标识和定位,即必需明白人脸在图像中的位置和尺寸，这确实是人脸检测技术。关于一个完整的、自动的人脸识别系统来讲，人脸检测处置是必不可少的。
人脸检测算法的研究已经开展了二十连年，可是，由于人脸检测问题本身的复杂性，截止目前，仍旧未能完全解决实际操作中碰到的所有问题。本文对肤色分割在彩色图像人脸检测中的应用做了一些探讨。要紧探讨了基于RGB和HSI色彩空间思想的肤色区域分割算法，从而提高人脸检测系统的执行效率和整体性能。
关键词：人脸检测、肤色分割、肤色模型、
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肤色和独立成分相结合的人脸检测.pdf
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人脸检测算法中对肤色分割效果的加强.doc
全部作者：
樊宁
第1作者单位：
北京邮电大学电信工程学院
论文摘要：
本文介绍了基于肤色的人脸检测算法的原理与系统构成。实验采用了Anil K.Jain等人在YCbCr色彩空间上所建立的肤色模型，根据其在色度平面上的聚类结果，对待检图像进行肤色分割。此外提出在肤色分割前对图像光度进行高频提升滤波预处理步骤。该举有效摒除了与皮肤色泽相近的背景物体的干扰，加强了肤色分割效果，提高了最终的检测准确率。
关键词：
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基于物理的高光条件下人脸图像肤色检测技术的研究的开题报告.docx
基于物理的高光条件下人脸图像肤色检测技术的研究的开题报告
一、项目背景及意义
随着智能安防、人脸支付、人脸门禁等应用的普及，“活体检测”技术已成为人脸识别的重要环节。其中，人脸图像肤色检测技术是活体检测的关键技术之一。人脸图像肤色检测技术可以判断当前检测到的人脸图像是否是真人，同时还能够区分不同肤色的人脸，为后续的人脸识别提供更准确的基础数据。
当前，基于物理的高光条件下人脸图像肤色检测技术已成为研究的热点。本项目旨在通过研究和实践，深入探讨基于物理的高光条件下人脸图像肤色检测技术，提升人脸识别的准确度和安全性，为人脸识别技术的进一步应用提供保障，具有重要的研究意义和实用价值。
二、研究目标
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基于肤色模型和神经网络的人脸检测算法研究的中期报告.docx
基于肤色模型和神经网络的人脸检测算法研究的中期报告
本报告旨在介绍基于肤色模型和神经网络的人脸检测算法的研究进展，包括算法原理、方法和实验结果。
一、算法原理
1.肤色模型
在人脸检测算法中，使用肤色模型来提取人脸区域十分常见。因为人类的肤色具有一定的规律性，可以通过一定的统计方法来对肤色进行建模。在此基础上，可以通过对图像进行像素级别的肤色筛选来定位人脸。
目前常用的肤色模型有RGB、HSV和YCbCr。其中，HSV模型针对光线变化具有较好的鲁棒性，因此很多算法采用这种模型。
2.神经网络
神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，其可以模拟出现实中复杂的非线性关系，可以应用于图像识别、语音
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基于肤色和主成分分析的人脸检测和识别的算法研究的开题报告.docx
基于肤色和主成分分析的人脸检测和识别的算法研究的开题报告
一、研究背景及意义
在当今社会，随着人们对自身身份的要求日益增加，人脸识别技术得到了广泛应用。传统的人脸识别技术主要基于特征点提取和匹配算法，但这种方法受到环境因素的影响较大，如光照、姿态、遮挡等因素，因此在实际应用中存在着很大的局限性。同时，人脸检测作为人脸识别技术的前置技术，也面临着相似的问题。
近年来，有研究表明，肤色可作为人脸检测和识别的一个重要特征，相对于传统的方法更加鲁棒。而主成分分析（PCA）作为一种经典的数据降维算法，也广泛应用于人脸识别领域，并且具有良好的鲁棒性。
本研究旨在研究基于肤色和主成分分析的人脸检测和识别算法
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基于肤色的人脸检测和面部特征定位技术研究的开题报告.docx
基于肤色的人脸检测和面部特征定位技术研究的开题报告
一、选题背景和研究意义
人脸检测和面部特征定位是计算机视觉领域的研究热点之一，具有广泛的应用前景，如人脸识别、安防监控、虚拟现实等领域。然而，现有的人脸检测和面部特征定位算法往往只考虑了人脸在图像中的位置和轮廓等基本信息，而忽略了人脸的肤色信息对人脸检测和面部特征定位的影响。
肤色是人脸的重要特征之一，具有宽泛的变化范围和不同的分布特征。但是，在不同的环境下，肤色受到光照、阴影、摄像头色彩偏移等影响，而导致人脸检测和面部特征定位的失败率提高。因此，在计算机视觉领域中，基于肤色的人脸检测和面部特征定位技术研究具有重要的理论与应用价值。
本研究旨
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基于肤色模型和神经网络的人脸检测算法研究的开题报告.docx
基于肤色模型和神经网络的人脸检测算法研究的开题报告
一、研究背景及意义
人脸检测技术是计算机视觉领域的重要技术之一，在人机交互、安全监控、视频认证等诸多应用领域有着广泛的应用。目前，基于肤色模型和神经网络的人脸检测算法逐渐成为研究热点，对于进一步提高人脸检测的准确度和速度具有重要意义。
二、研究内容
本研究主要分为以下几个部分：
1.肤色模型的建立：采集大量人脸图像，利用图像处理技术建立适合于本项目的肤色模型。
2.基于肤色模型的人脸定位：利用肤色模型定位人脸区域，能够快速准确地过滤掉非人脸区域。
3.神经网络模型的设计：采用深度卷积神经网络（CNN）探索人脸特征，提取人脸关键点信息。
4.人