基于结构和统计信息融合的人脸检测

• 作者: 徐立中 朱跃龙 李士进 闵丽娟
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 人脸识别 梯度方向对称 奇异值特征 隐马尔可夫模型
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 304-308
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4426字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2001.03.009

摘要

人脸检测作为人脸识别的第一步,是该项技术实用化必须解决的问题.本文提出了一种综合人脸结构和灰度统计特性的新的人脸检测算法.首先,在原始灰度图像上计算了各像素点的梯度方向对称性,以梯度方向对称性高的点为特征点,通过梯度幅值分割滤去了大部分孤立的非人脸部件的特征点,再运用一组规则对各个特征块进行组合得到候选人脸区域;然后运用隐马尔可夫模型对这些候选人脸的奇异值特征进行识别达到人脸检测的目的.实验表明本文算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闵丽娟	南京邮电学院计算机通信研究所	17	181	7.0	13.0
2	徐立中	河海大学计算机及信息工程学院	136	1780	22.0	35.0
3	朱跃龙	河海大学计算机及信息工程学院	83	627	13.0	21.0
4	李士进	河海大学计算机及信息工程学院	47	288	9.0	14.0