光电工程
光電工程
광전공정
OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING
2009年
3期
140-145
,共6页
复杂背景%阈值分割%肤色分割%人耳检测%边缘区域
複雜揹景%閾值分割%膚色分割%人耳檢測%邊緣區域
복잡배경%역치분할%부색분할%인이검측%변연구역
本文在借鉴人脸检测算法的基础上,对现有的人耳检测方法进行研究,针对人耳区域小、共性特征少、复杂背景下难以检测等特点,提出了一种分阶段优化的静态彩色复杂背景下的人耳检测方法.首先采用肤色分割将检测范围缩小至肤色区域;接着利用侧脸的先验知识再次筛选;然后对图像进行边缘提取,在边缘图像中利用人耳含有丰富边缘信息的特点进行区域搜索以确定人耳.在该方法中,彩色图像的肤色信息和灰度图像的多尺度边缘以及人耳自身特征被结合起来,对解决人耳共性特征在复杂背景下难以被提取的问题具有较好的效果.实验结果表明,该算法在复杂背景下是有效的.
本文在藉鑒人臉檢測算法的基礎上,對現有的人耳檢測方法進行研究,針對人耳區域小、共性特徵少、複雜揹景下難以檢測等特點,提齣瞭一種分階段優化的靜態綵色複雜揹景下的人耳檢測方法.首先採用膚色分割將檢測範圍縮小至膚色區域;接著利用側臉的先驗知識再次篩選;然後對圖像進行邊緣提取,在邊緣圖像中利用人耳含有豐富邊緣信息的特點進行區域搜索以確定人耳.在該方法中,綵色圖像的膚色信息和灰度圖像的多呎度邊緣以及人耳自身特徵被結閤起來,對解決人耳共性特徵在複雜揹景下難以被提取的問題具有較好的效果.實驗結果錶明,該算法在複雜揹景下是有效的.
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