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基于肤色检测的人眼定位的源程序
基于肤色检测的人眼定位的源程序,简单实用快速。
2021-12-21 10:05:14
4.1MB
肤色检测,人眼定位,人脸检测
1
论文研究-基于PCA的坐姿行为识别.pdf
为了对坐姿下的几种行为进行识别,在分析常有坐姿的基础上,提出了通过PCA对八种不同姿势进行分类识别的方法。结合背景帧信息通过背景轮廓消减法提取运动目标区域,利用肤色在YCbCr空间聚集在一片固定区域且在CbCr平面上投影为一个近似椭圆的特性,在运动目标区域提取肤色区域,并对检测出的肤色灰度图进行PCA运算,实现了姿势识别。实验结果表明,所提出的利用PCA进行姿势识别的方法正确率达到84.92%,能够准确地识别坐姿行为,并且对运动阴影、光线变化具有良好的鲁棒性。
2021-12-20 13:42:10
330KB
行为识别
坐姿
运动目标检测
肤色提取
主分量分析
1
对图像的光照补偿、肤色检测,人脸检测
能较好地实现图像的预处理,包括光照补偿,肤色检测,人脸检测。
2021-12-20 11:25:45
6KB
光照补偿,肤色检测,人脸检测
1
基于肤色聚类的人脸分割
该程序可以进行图像处理,利用肤色聚类,色彩空间的转换,将人脸从复杂的背景中分离出来,为人脸识别做前期的准备工作。
2021-12-07 11:22:03
68KB
MATLAB
1
【图像处理基础】基于matlab GUI图像处理(反色+亮度+二值化+空间肤色检测)【含Matlab源码 1008期】.zip
完整代码,可直接运行
2021-12-01 17:03:11
638KB
matlab
基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测
为解决当被检测图像中具有复杂背景或者含有多人脸时,不能够快速准确的进行人脸检测的问题,本文提出一种基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测方法。首先利用肤色分割方法对样本图像实现图像的预处理,排除样本图像的复杂背景和人体非肤色区域,简化后续的人脸检测工作。然后对AdaBoost算法的弱分类器使用双阈值判决方法,以减少弱分类器个数,提升训练速度;改进权值更新规则,防止训练过程中出现过分配现象。最后对基于肤色分割得到的区域图像利用改进后的Adaboost算法进行最后的精确人脸检测。仿真试验表明,两种算法结合后在训练速度上提升,在检测速度和检测率上有明显提高。
2021-11-25 18:42:05
1.2MB
肤色分割;双阈值;权值更新;预处理;过分配;人脸检测
1
二值化处理+肤色检测(5种方法).py
对图片进行二值化处理,并进行肤色检测。有5种检测方法:HSV颜色空间H范围筛选法、椭圆肤色检测模型、YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu法阈值分割算法、BGR空间的手势识别、Cr,Cb范围筛选法。
2021-11-21 19:00:51
6KB
二值化处理
椭圆肤色检测模型
YCrCb颜色空间的Cr分量+O
HSV颜色空间H范围筛选法
1
人脸检测——基于肤色区域分割
利用基于肤色的不同来划分出人脸区域,再根据特征的来定位人脸区域。
2021-11-20 22:13:12
3.58MB
facedetection
vc++
1
基于MATLAB的肤色分割和匹配的人脸识别研究.pdf
基于MATLAB的肤色分割和匹配的人脸识别研
2021-11-02 12:01:20
12.54MB
matlab学习资料
高斯混合模型(GMM)参数优化及编程实现
高斯密度函数估计是一种参数化模型。有单高斯模型(Single Gaussian Model, SGM)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)两类。本文详细介绍了这两种模型的原理,并介绍了实现方法,最后附了源码,以供参考.源码经过详细测试,没有任何错误
2021-09-24 21:57:56
161KB
高斯混合模型
GMM
肤色
EM
1
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