【摘 要】
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人脸检测是计算机视觉领域最具挑战的课题之一.对人脸识别、人脸图象压缩和通信等领域具有重要的意义.该文提出了运动人脸检测以及静态人脸检测的新算法,简述如下:(1)提出基
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人脸检测是计算机视觉领域最具挑战的课题之一.对人脸识别、人脸图象压缩和通信等领域具有重要的意义.该文提出了运动人脸检测以及静态人脸检测的新算法,简述如下:(1)提出基于光流场的运动多人脸检测的新方法.首先,提出了运动分割的一种新算法.定义了运动过零点边缘,并只计算运动过零点边缘上的光流场,从而有效地防止了光流场的溢出,同时保证了运动分割的精度;(2)提出基于Hough变换的运动多人脸检测的新方法.首先将人脸轮廓定义为由许多段小圆弧构成的曲线.Hough变换可以看作是投票点进行投票的过程;(3)提出了用遗传算法检测人脸轮廓的新算法.Snakes模型是提取物体轮廓的有效方法;(4)提出了可变长的弹簧式Snakes模型;(5)提出了基于多模板匹配的静态人脸检测的新算法.不同于传统的将人脸视作高维空间中的一个聚类的方法.研究人员认为即使人脸在单一姿态下,由其它原因,如光照造成的人脸间的差异也会使人脸在高维空间中以多个聚类的形式存在.
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