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:李一波[1] 黄增喜[1] 张海军[1] 穆志纯[2]
机构地区:[1]沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳110136 [2]北京科技大学信息工程学院,北京100083
出 处:《模式识别与人工智能》2010年第4期552-559,共8页Pattern Recognition and Artificial Intelligence
基 金:国家自然科学基金资助项目(No.60573058)
摘 要:近几年对人耳这种生物特征的研究大都只能依靠手工定位和分割人耳,这大大减缓人耳识别技术的实用化进程.文中提出一种人耳自动检测方法.该方法首先利用YCbCr肤色模型和Gentle AdaBoost级联分类器检测出人耳块,然后运用改进的GVF Snake方法提取外耳轮廓.该方法通过构造耳形图,提取非常接近于人耳实际边缘的初始轮廓线,不但节省迭代时间,还提高GVF Snake提取人耳边缘的准确率,在USTB人耳库上获得约97.3%的正确检测率.实验结果表明,该方法具有较好的检测效果和鲁棒性.In recent years the biological characteristic research of human ear can only rely on manual and then uses the improved GVF Snake method to extract the external ear contour. The method extracts the initial contour very close to the actual edge of human ear by building up the ear-shaped map. Accordingly, it not only saves iteration time, but also improves the accuracy of external ear detection in way of GVF Snake. About 97.3% of the correct detection rate is obtained on USTB ear database in our experiment. The experiment results show that the approach has better detection performance and robustness.
关 键 词:人耳自动检测 肤色模型 GENTLE AdaBoost GVF SNAKE 耳形图
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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