融合改进参考白和稀疏网络的彩色人脸检测

被引:9
作者
刘成云
常发亮
陈振学
韩旭振
机构
[1] 山东大学控制科学与工程学院
基金
教育部留学回国人员科研启动基金;
关键词
参考白; 稀疏网络; Adaboost算法; 人脸检测;
D O I
10.19650/j.cnki.cjsi.2014.04.015
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
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。
引用
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页码:820 / 826
页数:7
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