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基于局部线性映射神经网络和亮度补偿的彩色人脸检测 被引量:5

LLM neural networks and compensation for light condition based color face detection
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摘要 人脸识别是一个具有广阔应用前景和极富挑战性的研究课题。作为自动人脸识别系统的第一步,快速有效的人脸检测至关重要。利用颜色信息进行人脸检测,具有直观、简单、快速的特点,非常适用于作为自动人脸识别系统的人脸粗定位环节。该文提出一种基于局部线性映射( L L M)神经网络和亮度自适应补偿的人脸区域检测算法,根据待检测图像上每点的颜色值判断它属于人体区域还是背景区域,从而框出可能的人脸区域。实验表明,此算法对于实验室背景下的人脸检测取得了较好的效果。一方面可以较好地区分人脸区域和背景区域,甚至与人脸颜色比较相近的背景区域,同时对实验室环境下各种光照条件的变化具有很好的鲁棒性。 A utomatic face recognition is one of the most challenging task in fields of computer vision and pattern recognition with broad application prospective, and face detection is the first critical step in full automatic face recognition system. Based on local linear map (LLM) neural networks and adaptive compensation for light condition a face detection algorithm is proposed. The algorithm can locate the face area in color camera images of complex laboratory scenes according to the color value of every pixel. Experimental results show that the algorithm can rapidly distinguish the face areas from most background areas and has a good robustness to the change of light condition.
出处 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第7期37-40,共4页 Journal of Tsinghua University(Science and Technology)
基金 国家‘八六三’高技术项目 国家自然科学基金
关键词 人脸检测 局部线性映射 亮度补偿 神经网络 c olor based face detection LLM (local linear map) neural networks adaptive compensation for light condition 
  • 相关文献

参考文献5

  • 1卢春雨.人脸识别若干问题研究与系统实现[博士学位论文].北京:清华大学自动化系,1998..
  • 2Sung K K,IEEE Trans Pattern Anal Machine Intell,1998年,20卷,39页
  • 3Jeng S H,Pattern Recognition,1998年,3卷,273页
  • 4卢春雨,博士学位论文,1998年
  • 5Yang G Z,Pattern Recognition,1994年,27卷,53页

同被引文献26

  • 1周彩霞,匡纲要,宋海娜,易江义.基于差影法粗分割与多模板匹配的人脸检测[J].计算机工程与设计,2004,25(10):1648-1650. 被引量:9
  • 2周激流,何其超.人脸正面模式自动识别方法研究[J].四川大学学报(自然科学版),1993,31(1):70-75. 被引量:9
  • 3杨光正,黄熙涛.镶嵌图在人面定位中的应用[J].模式识别与人工智能,1996,9(3):213-220. 被引量:10
  • 4[1]Cai J, Goshtasby A. Detecting Human Faces in Color Images. Image and Vision Computing, 1999,18(1): 63-75
  • 5[2]Yang G Z, Huang T S. Human Face Detection in a Complex Backgro- und. Pattern Recognition, 1994, 27(1): 53-63
  • 6[3]Brunelli R, Poggio T. Face Recognition: Features Versus Templates. IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1993, 15(10): 1042-1052
  • 7[4]Rowley H A, Baluja S, Kanade T. Neural Network-based Face Detection. IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1998, 20(1): 23-38
  • 8Rowley H, Baluja S, Kanade T. Neural Network-Based Face Detection[J]. IEEE Trans on PAMI. 1998,20(1) :23- 37.
  • 9Cai J, Gshtasby A. Detecting Human Faces in Color Images. Image Vision Computing [J]. 1999,18:63 - 75.
  • 10崔屹.图像处理技术与应用[M].北京:电子工业出版社,1997..

引证文献5

二级引证文献38

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