2、基于RGB颜色空间的简单阈值肤色识别 在human skin color clustering for face detection一文中提出如下简单的判别算式: R>95 And G>40 And B>20 And R>G And R>B And Max(R,G,B)-Min(R,G,B)>15 And Abs(R-G)>15 算法非常之简单,同样主要把复杂的判断条件放到后面去判断,能有效的降低程序的执...
基于肤色模型,肤色分割通常采用阈值法或概率判决法。阈值法直接设定Cb和Cr的阈值范围,如: 基于肤色模型的人脸识别技术利用了肤色在色彩空间中的统计特性,通过构建肤色概率模型实现人脸区域的初步定位。尽管这种方法对于复杂背景和光照变化敏感,但通过适当的预处理、后处理及模型优化,可以有效提升识别准确率。 4.部分核心程...
肤色识别算法通常基于机器学习技术,通过训练大量不同肤色类型的图像,使算法能够在实时场景中准确识别肤色。 二、特征增强算法 特征增强是直播美颜的关键,它通过强调人物面部特征,使主播在直播中呈现更加立体、精致的形象。该算法利用人脸检测与关键点定位技术,找到面部各要素的位置,如眼睛、嘴巴、鼻子等。接着,利用图像处...
我这边设置的是当Cb和Cr分量在这个阈值之间时,输出为全1,即白色,其他情况输出为全0,即为黑色,我使用前面的200x200的图片做实验,效果不怎么好,最后借用业界前辈CrazyBingo大神的摄像头驱动,试了一下这个肤色识别算法,最后得到的效果还是可以的。
文中各算法出现的顺序并不代表算法的优越性,仅仅是作者随机排布的而已。 1、二次多项式混合模型 二次多项式混合模型首先有SORIANO提出,此后CHIANG对此进行了改进。改进后的模型由两个R-G平面的二次多项式和一个圆方程构成: 在以上三个方程的基础上,肤色区域可以通过一下规则实现: ...
在同样的光线条件下,面部识别系统只能检测到浅肤色的参与者;只有戴上白色面具,才能检测出深肤色的参与者。“在人工智能工具确定人脸的身份或者辨别表情信息前,最基本的前提是,检测出人脸。但是,面部识别系统在检测黑皮肤个体上,屡次失败。我只能安慰自己,算法不是种族主义者,是自己的脸太黑了。”Joy说道。
在人脸识别系统中,人脸检测属于重要的组成部分,因此检测部分具有非常关键的作用,人脸检测系统的检测算法非常多,可以归纳为两大类:第一类检测算法是基于像素特征,而像素特征包括轮廓、肤色等;第二类检测算法是基于生物特征,生物特征包括图像中像素间的微观特征,包括像素的特征矩阵、均值等,相应算法包括神经网络、Ada Boost...
基于肤色特征的色情图像识别算法
基于肤色模型和SURF算法的人脸识别研究