【摘 要】
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本文首先介绍了一种肤色的混合高斯模型,并将其用于肤色分割;其次介绍了基于矩形特征的强分类器,结合以上技术我们提出了一个改进的人脸检测方法。在得到人脸候选区域的处理过程中,我们将积分图像的概念应用到肤色分割和差分图像上,避免了使用形态学进行图像修复所带米的效率问题。由于利用运动信息进行分割具有其局限性,我们对系统结构进行了改进,将运动分割模块后移,利用前一帧的检测结果和帧间的运动信息对当前帧的检测结
【机 构】
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信息工程大学 信息工程学院,河南郑州 450002
【出 处】
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中国第二十届电路与系统学术年会暨2007年港澳内地电子信息学术研讨会
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本文首先介绍了一种肤色的混合高斯模型,并将其用于肤色分割;其次介绍了基于矩形特征的强分类器,结合以上技术我们提出了一个改进的人脸检测方法。在得到人脸候选区域的处理过程中,我们将积分图像的概念应用到肤色分割和差分图像上,避免了使用形态学进行图像修复所带米的效率问题。由于利用运动信息进行分割具有其局限性,我们对系统结构进行了改进,将运动分割模块后移,利用前一帧的检测结果和帧间的运动信息对当前帧的检测结果进行补充。实验结果表明:在保证检测速度的同时,改进的系统对运动、静止人脸都可以进行有效的检测。
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