【摘 要】
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本文针对彩色图像的人脸检测跟踪问题,提出了一种比较新颖的方法。整个算法包括以下三个主要模块。 首先基于颜色和形状分割出人脸候选区域,其中,皮肤检测采用HSCC颜色空间方
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本文针对彩色图像的人脸检测跟踪问题,提出了一种比较新颖的方法。整个算法包括以下三个主要模块。 首先基于颜色和形状分割出人脸候选区域,其中,皮肤检测采用HSCC颜色空间方法,这种方法结合HSV,YCrCb两种颜色空间中的色度分量H,S,Cr,Cb,用模糊隶属度函数来决定像素点的可能程度,这种方法能有效地从彩色图像中检测出各种不同肤色的人脸,同时减少图像背景的影响。 接着通过从定位人脸相似区域中抽取眼睛,嘴巴,鼻子等脸部特征来证实人脸。对脸部特征抽取,我们应用脸部区域内的灰度信息。通过观察可知,眼睛和嘴巴等脸部特征相对其它的脸部区域较暗,我们可以通过积分投影和人脸分布特征初步定位眼睛、嘴巴、鼻子等的大致位置,然后根据眼睛特征,用方差投影精确定位人眼,最后再根据人脸分布特征依次定位人脸各器官。 在可靠地检测出人脸后,就可以进行人脸跟踪。跟踪过程通过主动轮廓来实现,轮廓用“蛇”(snake)来表示。蛇的外部能量由颜色信息决定,它推动蛇的元素snaxel内外移动。 本算法简单使用,实验表明了该算法的有效性和鲁棒性。
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