检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李全彬[1,2] 孙巧榆[3] 刘锦高[1] 李明[1]
机构地区:[1]华东师范大学电子科学技术系,上海200062 [2]徐州师范大学物理与电子工程学院,江苏徐州221116 [3]华东师范大学计算机科学技术系,上海200062
出 处:《计算机工程与应用》2009年第18期22-24,共3页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金No.60573125;No.60873264;上海市2007年科技攻关重点项目No.075115002~~
摘 要:复杂背景和光照多变的人脸检测是自动人脸识别系统需要解决的重要问题之一,首先利用YCbCr空间进行肤色分割,获取候选人脸区域,然后提取相应区块的LSMQT特征,并利用SNoW分类器进行特征分类,最终获取人脸在图像中的准确位置。实验证明,该方法对复杂背景和光照多变的图像中的人脸具有较高的正确检测率。Face detection in complicated backgrounds and different illumination conditions is one of the important problems to be solved in the automatic face recognition system.The image including faces is searched by using YCbCr color space firstly,then, the features of the segmented skin color areas are extracted tbrough LSMQT method,further, the SNoW classifier is introduced.Finally,the features and classifier are combined for the task of face detection.The results of experiments show that this method has a high face detection correct rate to the images with complicated backgrounds and different illumination conditions.
关 键 词:人脸检测 YCBCR颜色空间 连续均值量化变换 稀疏网络模型
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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