仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2012年
5期
1117-1121
,共5页
刘春生%常发亮%陈振学%李爽
劉春生%常髮亮%陳振學%李爽
류춘생%상발량%진진학%리상
高斯模型%Adaboost%肤色分割%肤色建模%人脸检测
高斯模型%Adaboost%膚色分割%膚色建模%人臉檢測
고사모형%Adaboost%부색분할%부색건모%인검검측
针对传统高斯肤色模型在肤色和光照变化较大情况下不能有效提取肤色区域的问题,提出一种改进的高斯肤色模型,并将其应用于人脸检测中.模型参数采用一种自适应更新的参数选择方法,通过对相似度人脸和灰度人脸在对应像素点加权相乘的方式,得到将肤色相似度信息和灰度分布信息有效结合的人脸肤色模型,并结合Adaboost算法设计了人脸检测方法.在FERET(facial recognition technology database)、LFW( labeled faces in the wild)、GTFD( Georgia Tech face database)和多人脸图库上的实验结果表明,该模型的肤色提取正确率比传统高斯肤色模型提高了27.1％,提出的人脸检测方法的检测率比Adaboost算法提高了5,5％.
針對傳統高斯膚色模型在膚色和光照變化較大情況下不能有效提取膚色區域的問題,提齣一種改進的高斯膚色模型,併將其應用于人臉檢測中.模型參數採用一種自適應更新的參數選擇方法,通過對相似度人臉和灰度人臉在對應像素點加權相乘的方式,得到將膚色相似度信息和灰度分佈信息有效結閤的人臉膚色模型,併結閤Adaboost算法設計瞭人臉檢測方法.在FERET(facial recognition technology database)、LFW( labeled faces in the wild)、GTFD( Georgia Tech face database)和多人臉圖庫上的實驗結果錶明,該模型的膚色提取正確率比傳統高斯膚色模型提高瞭27.1％,提齣的人臉檢測方法的檢測率比Adaboost算法提高瞭5,5％.
침대전통고사부색모형재부색화광조변화교대정황하불능유효제취부색구역적문제,제출일충개진적고사부색모형,병장기응용우인검검측중.모형삼수채용일충자괄응경신적삼수선택방법,통과대상사도인검화회도인검재대응상소점가권상승적방식,득도장부색상사도신식화회도분포신식유효결합적인검부색모형,병결합Adaboost산법설계료인검검측방법.재FERET(facial recognition technology database)、LFW( labeled faces in the wild)、GTFD( Georgia Tech face database)화다인검도고상적실험결과표명,해모형적부색제취정학솔비전통고사부색모형제고료27.1％,제출적인검검측방법적검측솔비Adaboost산법제고료5,5％.
