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肤色知识
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In order to improve the speed and robustness of detecting human faces in grayscale scene image,an ap-proach that combined2DPCA with knowledge and skin distribution is proposed in this paper.A new detection rule and segmented model of skin is presented by analyzing face model used in painting face and skin distribution.Moreover,in order to shorten the time of face detection,hierarchical detection processes are adopted and using the extended projec-tion in the process of rough face detection.What's more adaptive...

In order to improve the speed and robustness of detecting human faces in grayscale scene image,an ap-proach that combined2DPCA with knowledge and skin distribution is proposed in this paper.A new detection rule and segmented model of skin is presented by analyzing face model used in painting face and skin distribution.Moreover,in order to shorten the time of face detection,hierarchical detection processes are adopted and using the extended projec-tion in the process of rough face detection.What's more adaptive threshold selection is realized by maximum between-class variance.Experimental results show that this new algorithm is efficient and right.

为了提高人脸检测速度及鲁棒性,该文提出了一种基于肤色、知识和2DPCA相结合的人脸检测算法。通过对人们实际中绘画人脸模型以及肤色在H-S空间分布的分析,扩充了原有的粗检测规则,建立肤色分割模型;为了进一步加快检测的速度,该方法采用了先利用肤色分割和知识粗检测,后利用2DPCA的多级检测步骤,且在粗检测中采用了几何广义投影法,从而明显地提高了检测速度,同时利用最大类间方差法实现了阈值的自适应选择。实验结果表明了该算法的有效性和正确性。

 
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