tag 标签: 人脸检测

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    时间: 2019-12-25 22:47
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    上传者: 二不过三
    人脸的特征检测是计算机视觉、计算机图形学中的一个研究热点和难点。本文对人脸的特征检测技术进行了研究,提出了一个新的基于分层约束的人脸检测的系统框架。本文首先在对人脸检测、人脸识别以及人脸Morphing技术的相关文献进行综述的基础上,提出了基于分层约束的人脸局部特征检测的算法;算法将人脸局部特征搜索分为三个层次,首先是图像中的人脸检测,找到在图像上人脸的大概位置;其次用较粗糙的人脸全局模板做人脸检测,找到人脸各个器官的大概位置;然后再用精细的局部特征模板进行细节定位。在人脸局部细节较精确的检测结果基础上,我们提出了人脸变形算法,通过在源图像和目标图像上分别进行对应特征点自动搜索,大大减少了人工的交互量;为了使变形过程尽可能自然、和谐,我们还对网格做了进一步细分,对于细分过的点的对应关系,我们采用了球面调和映射来完成,使得morphing过程人脸的局部细节变化尽可能的自然。本文提出的基于分层约束的人脸检测算法框架具有广泛的应用前景,可以应用于身份认证、人脸表情分析、自然和谐的人机交互等方向。……
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    时间: 2019-12-25 22:47
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    上传者: wsu_w_hotmail.com
    文章提出了一种基于人脸检测技术的人脸跟踪算法。该算法利用前一帧的人脸检测结果预测当前帧中人脸可能的尺度与位置范围,在限定的范围内采用模板匹配与人工神经网分类的方法定位人脸,从而实现快速而可靠的人脸跟踪。由于使用了人脸检测技术,该方法可以自动定位初始人脸。实验表明该方法在具有复杂、动态变化背景的图象序列中是很有效的,速度为5-11Hz,可用于实时性系统。……
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    时间: 2019-12-25 22:03
    大小: 239.09KB
    上传者: 二不过三
    详细说明:人脸检测程序源码,测试环境vc6本源码仅供学习和交流之用-facedetectionproceduressource,thetestenvironmentvc6onlysourcelearningandtheexchangeofuse!!……
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    时间: 2020-1-3 18:22
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    上传者: 978461154_qq
    根据视频序列图像的运动连续性特点,初步对人脸所在区域进行定位,针对人脸检测系统实时性的需要,改进了Adaboost学习算法.提出一种新的视频环境下人脸检测方法.实验证明该方法能够精确定位人脸,有较强的实用性.视频图像的人脸检测方法苗毓虹,姜军,张桂林,熊飞(华中科技大学图像识别与人工智能研究所,湖北武汉430074)摘要:根据视频序列图像的运动连续性特点,初步对人脸所在区域进行定位,针对人脸检测系统实时性的需要,改进了Adaboost学习算法。提出一种新的视频环境下人脸检测方法。实验证明该方法能够精确定位人脸,有较强的实用性。关键词:人脸检测变化检测Adaboost肤色模型随着智能化技术和监控技术在各个领域的广泛应对变化的区域做后续处理工作,去除小的变化区域,找用,人脸检测作为自动人脸识别的关键环节受到越来越到图像中最大的连通区域并进行标记。多的重视。人脸检测是指在图片中确定人脸位置的过程,其定位的准确性将直接影响到人脸识别的结果。目前人脸检测有三种类型…:肤色区域分割、基于启发式模型和基于统计模型的方法。肤色分割的局限性在于受复杂背景和光照的影响较大。基于启发式模型的方法首先抽取特征,然后检验是否符合人脸的先验知识。统计模型是把人脸看作一类模式构造分类器,通过判别图像(a)当前图片(b)目标区域……
  • 所需E币: 3
    时间: 2020-1-3 18:23
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    上传者: 2iot
    针对人脸检测对实时性的要求,对正面直立人脸提出了改进的层次型AdaBoost检测算法,并基于软件测试的结果,确定出硬件结构.在基于FPGA实现时,大幅度提高了检测速度,并充分利用了资源.基于FPGA的快速入脸检测魏良,苏光大,邓亚峰(清华大学电子工程系,北京100084)摘要:针对人脸检测对实时性的要求,对正面直立人脸提出了改进的层次型AdaBoost检测算法,并基于软件测试的结果,确定出硬件结构。在基于FPGA实现时,大幅度提高了检测速度,并充分利用了资源。关键词:人脸检测AdaBoost层次型分类器流水线处理技术人脸检测是指对于给定的图像或视频,判断其中是为图像在点(龙’,,,’)处的值。否存在人脸,如果存在,则进一步确定人脸的个数、具体采用面积来归一化,避免了对弱特征进行尺度放缩位置以及大小的过程【11。时引起的误差,并且减弱了光照对检测的影响。作为一个模式识别问题,人脸检验包含两个方面的1.1.1弱特征……
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    时间: 2020-1-3 18:24
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    上传者: givh79_163.com
    提出了一个由粗到细的多阶段人脸检测算法,介绍了检测工作的三个部分:肤色区域分割预处理、应用人脸基本特征检测和定位的人脸细检、平均脸模板匹配的人脸验证.实验证明该算法能有效检测出复杂环境中的人脸.该算法对于人脸的平移、缩放、适度旋转都能很好地适应.一种覆杂背景下的快速人脸检测算法王金庭1,王虹1,杨敏2(1.湖北经济学院计算机科学与技术学院,湖北武汉430205;2.中国地质大学信息工程学院,湖北武汉430074)摘要:提出了一个由粗到细的多阶段人脸检测算法,介绍了检测工作的三个部分:肤色区域分割预处理、应用人脸基本特征检测和定位的人脸细检、平均脸模板匹配的人脸验证。实验证明该算法能有效检测出复杂环境中的人脸。该算法对于人脸的平移、缩放、适度旋转都能很好地适应。关键词:人脸检测彩色空间肤色模型图像分割模板匹配人脸检测是指在输入图像中确定人脸(如果存在)的不同肤色的人:亚洲人、高加索人和非洲人,本文选择在位置、大小等信息。一般室内外照明背景下的人脸图片,以便所建立的肤色在人脸检测定位方面,以前已经有人提出了一些解模型具有一般性。建立肤色模型的步骤如下:决方案。但在定位方法的简便性、算法的稳定性、定位结(1)手工剪裁出大量肤色区域。在本文中首先手工裁果的准确性以及适用条件等方面依然存在局限。例如参减了1000个各色人种的肤色区域,分别选自不同的性考文献【1】提出的人脸检测算法,虽然可以在复杂背景别、不同的身体区域(包括脸部、手臂、四肢和躯干部分)。下实现人脸检测,但其只能检测单人脸,而且人脸的姿(2)将皮肤区域中每个像素点的R、G、B转换成y,态又不能任意。又如……
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    时间: 2020-1-3 18:25
    大小: 276.31KB
    上传者: 微风DS
    介绍了一种基于TMS320C6711DSP芯片开发的实时人脸检测系统,阐述了系统的硬件结构和软件开发流程.实验结果表明,该系统稳定、高效、检测结果准确.基于TMS320C6711DSP的实时人脸检测系统术闰娟1,程武山2,孙鑫1(1.上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;2.上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620)摘要:介绍了一种基于TMS320C6711DSP芯片开发的实时人脸检测系统,阐述了系统的硬件结构和软件开发流程。实验结果表明,该系统稳定、高效、检测结果准确。关键词:DSP人脸检测差分图像肤色模型计算机人脸识别技术在生物测量、身份识别、安全或执行单元、寻址空间达到4GB的32位地址线和两组监控、图像与视频检索和智能人机接口等方面的应用越32位的通用寄存器。片内RAM支持快速存取数据,32来越受到研究人员的关注。人脸识别分为人脸检测、特位外部存储器接口支持SDRAM、SBSRAM、SRAM以及异征提取和人脸辨识三部分。人脸检测作为人脸识别技术步存储器,这样可以适应更大的外部存储器,从而提高的重要环节在机器视觉研究中具有重要的意义。集成电系统性能,使实现实时人脸识别系统成为可能。路和嵌入式技术的发展,使得实现实时人脸检测和识别1.2系统硬件构……
  • 所需E币: 3
    时间: 2020-1-3 18:25
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    上传者: rdg1993
    一种基于肤色的复杂背景人脸检测方法一种基于肤色的复杂背景人脸检测方法何为1’2,李见为1,蒋邦持2(1.重庆大学光电学院,重庆400030;2.重庆通信学院,重庆400035)摘要:针对复杂背景下的彩色人脸图像,利用肤色信息,从图像中分割出具有肤色的区域,整理得到待检测人脸区域,从中进行人脸特征的提取和验证,最终确定人脸。关键词:人脸检测边缘分割人脸模版人脸检测是人脸识别中一个重要的组成部分。近年出肤色块,在彩色空间进行边缘检测,并用检测到的边来,针对静态图人脸检测问题,国内外大量研究者提出了缘对肤色块进一步分割,用空间距离与YCbCr矢量距多种方法,在不同领域取得了一定进展。但是离能够适用离进行块分类合并,用形态学方法进行块边缘整理并填于各种复杂情况且有着较高准确率的实用要求,还有很充,得到人脸模版,利用眼睛、嘴等特征在色差CbCr分大的差距。当前人脸检测算法大致可以分为以下四类【1l:量上的分布特点进行特征的提取,最后进行相似性判断基于知识的方法、基于模板匹配方法、基于外观形状的方确定眼睛块,利用几何约束关系确定人脸。实验表明,该法、基于特征的方法。这些方法对正面简单背景下的正面……
  • 所需E币: 3
    时间: 2020-1-4 23:21
    大小: 588.34KB
    上传者: 二不过三
    人脸检测的C_C++源代码……
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    时间: 2019-6-11 23:09
    大小: 705.85KB
    上传者: royalark_912907664
    研究的是基于Android平台人脸识别算法的应用,针对人脸识别方法进行研究,以提高识别的准确率和速度为目的,选用Haar特征提取的方法作为人脸检测的主要方法,选用Adaboost算法作为人脸识别的主要算法。在研究过程中出现的难点有人脸的检测受到外界影响,人脸的检测误差率较大,采用增加分类器将多个弱分类器级联为强分类器以优化算法,本设计已经测试在Android手机上测试成功,同一人不同脸的近似度在90%左右。
  • 所需E币: 3
    时间: 2019-6-9 08:26
    大小: 922.71KB
    上传者: royalark_912907664
    本文研究一种多角度人脸检测与识别方法,采用一种改进的Haar-like特征,调用OpenCV计算机视觉库实现人脸的多角度检测和人脸图像的存储。通过分析PCA和2DLDA的相关理论,结合两者优势设计并实现一种多角度人脸识别方法,提出了一种解决人脸角度因素对人脸识别系统影响的方法。
  • 所需E币: 3
    时间: 2019-6-1 08:47
    大小: 1.43MB
    上传者: royalark_912907664
    文中针对目前机器人视觉系统中存在的人脸检测技术工作效率和检测准确率难以满足大流量人群的检测需求,提出了一种以人工神经网络为基础的快速人脸检测实现方案。该方案以机器人视觉系统为基础,通过数字图像处理技术,对图像进行数字化处理并完成图像分割。在研究数字图像人脸特征的基础上,通过人工神经网络对其进行学习,结合正面人脸检测、侧面人脸检测和半侧面人脸检测的方法,完成基于机器人视觉系统的人脸检测。文中所研究的内容对于人脸检测技术,在机器人视觉系统中的广泛应用具有重要意义。
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