针对人脸识别的预处理,采用图像处理技术解决了人脸检测问题。首先建立输入图像的肤色模型,然后进行开运算处理,以消除图像噪声利于后面的眼睛定位。再对二值图像做灰度投影实现人脸粗分割,定位双眼。最后对细化分
人脸识别是模式识别与计算机视觉、生物识别技术的交叉学科,而人脸检 测是人脸识别系统的关键环节。根据生物识别领域内最新研究表明,非线性样 本的处理和降维是人脸识别研究现今面临的两个主要问题。 核函数作为
人脸特征提取是人脸检测的关键环节,有效的人脸特征将使得人脸检测更精确。Haar-Like特征作为一种矩形特征,虽然简单、计算迅速,但只能描述特定方向的图形结构。提出的类人脸特征是一种反映人脸灰度分布模
可以实现多人脸图像的检测,代码有注释,便于新手理解和学习。首先对人脸肤色的色素进行统计,如何在RGB空间下进行建立人脸肤色模型,最后使用MATLAB对其实现,准确度高,代码亲测可以实现。
基于肤色的简易人脸检测,Matlab源代码,简单好用
针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题,将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来,提出一种新的人脸检测方法,即首先
一般人脸检测率要受到光照的影响,而Gabor小波具有良好的生物视觉特性,对光照不敏感;在用AdaBoost算法训练分类器时,如果人脸在图像中位置相对固定,则分类器的分类能力会增强。为了解决光照问题对
基于matlab的人脸检测KL的人脸识别基于肤色分割和特征提取-fdv41.zip基于MATLAB的彩色图像皮肤区域分割算法研究与实现人脸检测系统
一种基于肤色与改进的LBP的人脸检测方法
MCT算法的C++版实现,基本参照论文Face Detection with the Modified Census Transform的算法。使用了两种分类器:Adaboost和Winnow分类器,