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第09章 人脸的检测与定位
- 人脸的检测与定位(在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究。)-Face Detection and Location (pretreatment, using a special facial features enhanced facial skin and the contr
facemodel
- 利用肤色模型和图像处理的相关知识，实现人脸的定位和检测-use of color image processing model and the related knowledge and to face the positioning and testing
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- 对由光源颜色变化引起的图像色彩偏差,进行了校正,并在YCbCr颜色空间建立了Cb-Cr色度查找表和亮度信息联合的肤色模型,应用预处理技术,去除部分非人脸区域,减少人脸检测的搜索空间,并采用模板匹配方法在人脸候选区域检测人脸.实验表明,该方法能够有效的从复杂环境的彩色图像中检测出左右旋转不超过45°的人脸,且不受人脸表情、尺度和数目的影响,且错误率较低.
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- 在数字图像中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键问题。用一种基于主动轮廓线模型的方法定位虹膜的位置，先用灰度投影法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心，该圆心只要能落在瞳孔内部即可。然后以该伪圆心为中心，在其周围等角度间隔地取N个点作为初始的snake基准点，按照snake 的运行机制不断进化，直到虹膜的内边界为止。最后，计算进化后的snake形心和snake上的控制点与该形心的距离，取其平均值作为瞳孔的半径，动态轮廓模型的形心作为瞳孔的圆心，即可准确定位出虹膜内边界的位置。实验表明，与常见的定位方
chafen
- 用图像差分，肤色模型实现了从待检测图像中抠出人脸
001
- 基于AR模型的间谐波检测算法的研究Based on the model of inter-AR harmonic detection algorithm research
change_detection_based_on_gauss_theory_in_RS_image
- 本文着重阐述了通过广义高斯模型理论在高分辨率遥感影像中进行变化检测的技术，能够获得良好的检测效果。
单高斯目标检测
- 基于OPENCV的单高斯模型，通过摄像头获取视频帧，得到背景图片。
aam
- AAM模型的源码，人脸检测与识别方面的东西-AAM model of the source, face detection and identification of things
detection
- 基于肤色模型的人脸检测程序，通过高斯模型建立相似度函数，再经过最佳阈值法来进行二值化，在经过形态学处理得到人脸区域。-Skin color model based on face detection process, the establishment of the similarity function by the Gaussian model, and then through the optimal threshold method for the two values, obtaine
tuoyuan
- 椭圆肤色模型检测人脸肤色，在VC环境中编译的，-human detect
AVehicleContourbasedMethodforOcclusion
- 摘要：在交通场景下进行多目标跟踪时，如何正确检测出车辆间的相互遮挡是影响车辆跟踪结果的关键。针对问题，运用投 影理论分析交通场景的三维几何投影特征．用长方体投影轮廓模型对车辆进行建模，重构其乏维投影轮廓，以进行遮挡的检 测和分离。与以往的方法相比，它在估计出的车辆外形轮廓基础t-进行遮挡检测，不需要匹配操作，计算量较小，并能解决 基于匹配的方法无法对付的初始遮挡问题。用实验验证了该算法的有效性。-In multi—object tracking of traf氍c scene。how
hausdorff
- 摘 要： 提出了一种基于改进 Ha u s d o r f f距离的人脸相似度匹配的方法， 该方法首先将人脸划分为脸型、 双眼、 鼻、 嘴等几个特征点 集， 分别计算各部分的改进 Ha u s d o r f f 距离， 然后进行加权计算相似度。利用该方法， 在 A S M( 主动形状模型) 定位人脸的基础上进 行了人脸检索。 实验表明， 利用人脸相似度计算方法对人脸特征库进行搜索， 达到 了较好的效果。同时结合 A S M 自动人脸检测， 本 方法可以全自动完成人脸匹配， 应
face
- 人脸检测算法，基于C++的,实现了基于肤色、灰度、图像模型-face detection based on C++
shuohuarenshibie-MATLAB-duandianjiance-yujiazhong-
- 说话人识别代码,端点检测,预加重,MFCC..采用的模型是神经网络~-Speaker identification code, endpoint detection, pre-emphasis, MFCC .. neural network model is adopted ~
hsv_face_detect
- 基于肤色的HSV颜色模型下的人脸检测，内含实验图像、报告、参考资料等-HSV color model based on skin color of face detection, includes test images, reports, reference materials, etc.
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- 大名鼎鼎的方帅的博士学位论文---目前,计算机智能视频监控在理论和应用上都面临着很多难题,国内外大批学者投身于该领域的研究和探索,并且取得了大量的成果.本文是在这些成果的基础上,对计算机智能视频监控系统的关键技术进行研究.主要贡献可概括如下:首先,对目标检测技术进行了研究,并提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法.利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将这两种背景模型综合考虑对目标进行了有效的检测.接着,研究了复杂背景下多目标跟踪问题,提出了基于蒙特
bg-identity
- 是一个高质量的用于模型识别和故障检测的bg程序-Is a high quality model identification and fault detection for the bg process
gaosicbcr
- 单高斯模型，进行基于肤色的人脸检测，这是一个m文件，-Single Gaussian model for skin detection
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- 对拍摄得到的驾驶员视频帧图像, 使用复合肤色模型检测人脸 通过自适应边缘检测、 图像增强等方法处理得到 特征图像, 经特征区域筛选, 依据人脸先验知识匹配得到最佳人眼对 提取眼部特征向量, 结合 LVQ神经网络进行模式 识别检测眼部状态, 为判断驾驶员是否处于疲劳状态提供判据。-Video shot by the driver of the frame, the use of composite skin model of face detection through adaptive