【摘 要】
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为了提高在强光照等复杂环境下人脸图像检测的鲁棒性和准确率。提出在YCgCr彩色空间,通过改进的粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)与K均值聚类综合的方法进行肤色分割
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61561048);新疆维吾尔自治区科学基金资助项目(2015211C257)
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为了提高在强光照等复杂环境下人脸图像检测的鲁棒性和准确率。提出在YCgCr彩色空间,通过改进的粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)与K均值聚类综合的方法进行肤色分割,提升了聚类方法的全局检索能力;再对分割后的肤色区域进行二值形态学和人脸几何形状特征处理,去除人脸区域以外噪声,得出候选人脸区;最终通过改进AdaBoost算法对候选人脸区域进行检测验证。仿真实验表明,该算法人脸检测正确率高,鲁棒性和适应性好,具有很强的运用价值。
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