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基于多級(jí)梯度能量描述的壓縮域人臉檢測(cè)

李曉華 沈蘭蓀

李曉華, 沈蘭蓀. 基于多級(jí)梯度能量描述的壓縮域人臉檢測(cè)[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2005, 27(12): 1909-1915.
引用本文: 李曉華, 沈蘭蓀. 基于多級(jí)梯度能量描述的壓縮域人臉檢測(cè)[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2005, 27(12): 1909-1915.
Li Xiao-hua, Shen Lan-sun . Face Detection in Compressed Domain Based on Multi-level Gradient Energy Presentation[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2005, 27(12): 1909-1915.
Citation: Li Xiao-hua, Shen Lan-sun . Face Detection in Compressed Domain Based on Multi-level Gradient Energy Presentation[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2005, 27(12): 1909-1915.

基于多級(jí)梯度能量描述的壓縮域人臉檢測(cè)

Face Detection in Compressed Domain Based on Multi-level Gradient Energy Presentation

  • 摘要: 針對(duì)JPEG2000彩色圖像,提出了一種結(jié)合膚色和紋理信息,直接在小波壓縮域操作的人臉檢測(cè)方法。該方法有3大特點(diǎn):首先,提出了小波域人臉模式的多級(jí)梯度能量描述,在有效表征臉部特點(diǎn)的同時(shí),可避免復(fù)雜的壓縮域圖像縮放操作,首次較好地解決了壓縮域人臉檢測(cè)中尺寸未知的難點(diǎn);其次,優(yōu)化YCbCr彩色空間膚色模型,提高膚色分割準(zhǔn)確度;最后,在檢測(cè)器的設(shè)計(jì)中,將基于規(guī)則的簡(jiǎn)單分類器和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜分類器有機(jī)結(jié)合,進(jìn)一步加快處理速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法是有效而快速的。
  • 梁路宏,艾海舟, 徐光佑等. 人臉檢測(cè)研究綜述. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào), 2002, 25(5):449-458.[2]Chai D, Ngan K N. Face segmentation using skin-color map in videophone applications[J].IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology.1999, 9(4):551-564[3]Garcia C, Tziritas G. Face detection using quantized skin color regions merging and wavelet packet analysis[J].IEEE Trans. on Multimedia.1999, 1(3):264-277[4]Rowley H A, Baluja S, Kanade T. Neural network-based face detection[J].IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence.1998, 20(1):23-38[5]Osuna E, Freund R, Girosi F. Training support vector machines: an application to face detection. In: Proc IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, San Juan, 1997: 130-136.[6]Wang H L, Chang S F. A highly efficient system for automatic face region detection in MPEG video[J].IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology.1997, 7(4):615-628[7]Luo H T, Eleftheriadis A. On face detection in the compressed domain. In: Proceedings of the Eighth ACM International Conference on Multimedia, California, 2000: 285-294.[8]Chua T S, Zhao Y L, Kankanhalli M S. Detection of human faces in a compressed domain for video stratification[J].The Visual Computer.2002, 18:121-133[9]Bin Y, Jain A K. A generic system for form dropout[J].IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence.1996, 18(11):1127-1134[10]Viola P, Jones M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. In: Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Hawaii, 2001, 1: 511-518.[11]Sung K K, Poggio T. Example-based learning for view-based human face detection[J].IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence.1998, 20(1):39-51
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出版歷程
  • 收稿日期:  2004-05-21
  • 修回日期:  2005-04-13
  • 刊出日期:  2005-12-19

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