基于肤色分割和改进的AdaBoostSVM算法的人脸检测

Matlab 基于肤色和眼睛定位的人脸检测算法

基于肤色及AdaBoost算法的改进的人脸检测方

基于肤色和Adaboost算法的人脸检测

提出一种基于RGB、HSI空间和KL变换的人脸区域检测算法，根据待检测图像上每点的 颜色值来判断它属于人体区域还是背景区域，从而检测出人脸所在的位置。实验表明，该种方法 避免了在RGB、HSI和KL三

一篇很好的关于使用Adaboost算法的人脸检测方法

基于自适应肤色分割和几何匹配的人脸检测

皮肤颜色为人脸检测提供了重要依据。提出了一种基于人脸肤色信息和模板匹配相结合的方法实现人脸检测。

描述了一种基于肤色分割的彩色图像的人脸检测方法，该方法较之其他方法更为简易，易于运算

人脸检测是人脸识别的初步工作，肤色具有较高的稳定性，利用肤色对图像进行初步的检测从而确定人脸范围

Face Detection Algorithm Based on Difference and Skin Image

基于肤色和harr特征的人脸检测,是个pdf文件，值得参考，适合入门。

该程序可以进行图像处理，利用肤色聚类，色彩空间的转换，将人脸从复杂的背景中分离出来，为人脸识别做前期的准备工作。

本文提出了一种基于肤色信息和眼睛粗略定位的人脸检测算法。该算法先对 Anil K.Jain的 Cb 、 Cr 椭圆聚类方法进行了改进,用改进的算法进行肤色提取,经过肤色区域的分析,对人脸区域进行预检测

为解决当被检测图像中具有复杂背景或者含有多人脸时,不能够快速准确的进行人脸检测的问题,本文提出一种基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测方法。首先利用肤色分割方法对样本图像实现图像的预处理,

基于adaboost算法和肤色分割的人脸检测方法研究