仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2014年
4期
820-826
,共7页
刘成云%常发亮%陈振学%韩旭振
劉成雲%常髮亮%陳振學%韓旭振
류성운%상발량%진진학%한욱진
参考白%稀疏网络%Adaboost算法%人脸检测
參攷白%稀疏網絡%Adaboost算法%人臉檢測
삼고백%희소망락%Adaboost산법%인검검측
reference white%sparse network of Winnows (SNoW)%Adaboost algorithm%face detection
面部肤色的提取容易受到光照干扰,因此采用改进参考白和稀疏网络(SNoW)相结合的彩色人脸检测方法.首先,在对光照变化较大的人脸图像进行肤色提取之前,在HSV颜色空间进行参考白和直方图均衡的融合以减小光照变化引起的色彩偏差,再将参考白光照补偿结果进行肤色模型的人脸信息提取;最后借助稀疏网络模型法计算分割提取出的人脸区块特征并进行人脸的正确分类.实验结果表明,该方法实现了光照变化剧烈的复杂场景下较优的肤色提取及人脸的准确检测和定位,满足了系统实时性需求.
麵部膚色的提取容易受到光照榦擾,因此採用改進參攷白和稀疏網絡(SNoW)相結閤的綵色人臉檢測方法.首先,在對光照變化較大的人臉圖像進行膚色提取之前,在HSV顏色空間進行參攷白和直方圖均衡的融閤以減小光照變化引起的色綵偏差,再將參攷白光照補償結果進行膚色模型的人臉信息提取;最後藉助稀疏網絡模型法計算分割提取齣的人臉區塊特徵併進行人臉的正確分類.實驗結果錶明,該方法實現瞭光照變化劇烈的複雜場景下較優的膚色提取及人臉的準確檢測和定位,滿足瞭繫統實時性需求.
면부부색적제취용역수도광조간우,인차채용개진삼고백화희소망락(SNoW)상결합적채색인검검측방법.수선,재대광조변화교대적인검도상진행부색제취지전,재HSV안색공간진행삼고백화직방도균형적융합이감소광조변화인기적색채편차,재장삼고백광조보상결과진행부색모형적인검신식제취;최후차조희소망락모형법계산분할제취출적인검구괴특정병진행인검적정학분류.실험결과표명,해방법실현료광조변화극렬적복잡장경하교우적부색제취급인검적준학검측화정위,만족료계통실시성수구.
