【摘 要】
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该文在分析总结以往的有脸检测算法的基础上,提出了静态图像中肤色和多个模板相结合的方法,在保证检测率的前提下以每幅小于1秒的速度完成静态复杂背景中的人脸检测.根据对现
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该文在分析总结以往的有脸检测算法的基础上,提出了静态图像中肤色和多个模板相结合的方法,在保证检测率的前提下以每幅小于1秒的速度完成静态复杂背景中的人脸检测.根据对现场拍摄的视频图像序列分析后提出了运动矢量聚类、运动边缘的椭圆环匹配等算法,利用运动信息进一步提高了算法的运算速度和检测的准确率,给出了很好的效果.针对检测和识别分离的问题,该文提出通过眼球中心的精确定位来对人脸进行归一以提高后端识别的效率,论文先以约束方程缩小检测区域再设计代价函数来寻找眼球中心的最优匹配点,得到了90﹪以上的精确定位率.最后我们还设计完成了人脸定位拍摄、基于人脸的智能签到两个实用系统来验我们的算法,通过在实际拍摄环境中对系统进行的测试表明该文的算法能基本达到实用的水平.
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