膚色識別演算法

❶ 人臉識別技術小知識有哪些

人臉識別技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，其中包括人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整曝光強度等技術。

人臉識別技術屬於生物特徵識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特徵來區分生物體個體。

(1)人臉檢測

面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，稿坦並分離出這種面像。一般有下列幾種方法：

①參考模板法

首先設計一個或數個標准人臉的模板，然後計算測試採集的樣品與標准模板之間的匹配程度，並通過閾值來判斷是否存在人臉；

②人臉規則法

由於人臉具有一定的結構分布特徵，所謂人臉規則的方法即提取這些特徵生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；

③樣品學習法

這種方法即採用模式識別中人工神經網路的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；

④膚色模型法

這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。

⑤特徵子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，並基於檢測樣品與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合採用。

(2)人臉跟蹤

面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體採用基於模型的方法或基於運動與模型相結合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。

(3)人臉比對

面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，並找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。主要採用特徵向量與面紋模板兩種描述方法：

①特徵向量法

該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然後再計算出它們的幾何特徵量，而這些特徵量形成一描述該面像的特徵向量。

②面紋模板法

該方法是在庫中存貯若干標准面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板採用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有採用模式識別的自相關網路或特徵與模板相結合的方法。

人臉識別技術的核心實際為「局部人體特徵分析」和「圖形/神經識別演算法。」這種演算法是利用人體面部各器官及特徵部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與資料庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷洞敬雹時間低於1秒。

識別過程

一般分三步：

(1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機採集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，並將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼貯存起來。

(2)獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，並將當前的面像文件生成面紋編碼。

(3)用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的「面紋編碼」方式是根據人臉臉部的本質特徵和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中精確地辨認出某個人。人臉納帆的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。

技術流程

人臉識別系統主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像採集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特徵提取以及匹配與識別。

人臉圖像採集及檢測

人臉圖像採集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭採集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的採集。當用戶在採集設備的拍攝范圍內時，採集設備會自動搜索並拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在圖像中准確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特徵十分豐富，如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵及Haar特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。

主流的人臉檢測方法基於以上特徵採用Adaboost學習演算法，Adaboost演算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。

人臉檢測過程中使用Adaboost演算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特徵(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

人臉圖像預處理

人臉圖像預處理：對於人臉的圖像預處理是基於人臉檢測結果，對圖像進行處理並最終服務於特徵提取的過程。系統獲取的原始圖像由於受到各種條件的限制和隨機 干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、雜訊過濾等圖像預處理。對於人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補 償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

人臉圖像特徵提取

人臉圖像特徵提取：人臉識別系統可使用的特徵通常分為視覺特徵、像素統計特徵、人臉圖像變換系數特徵、人臉圖像代數 特徵等。人臉特徵提取就是針對人臉的某些特徵進行的。人臉特徵提取，也稱人臉表徵，它是對人臉進行特徵建模的過程。人臉特徵提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基於知識的表徵方法；另外一種是基於代數特徵或統計學習的表徵方法。

基於知識的表徵方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助於人臉分類的特徵數據，其特徵分 量通常包括特徵點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特 征，這些特徵被稱為幾何特徵。基於知識的人臉表徵主要包括基於幾何特徵的方法和模板匹配法。

人臉圖像匹配與識別

人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特徵數據與資料庫中存儲的特徵模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸 出。人臉識別就是將待識別的人臉特徵與已得到的人臉特徵模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一 進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。

衡量人臉識別的演算法能力：拒識率、誤識率、通過率，准確率。

❷ 簡要介紹膚色識別模型

姓名：朱睿琦

學號：15180288015

參考：http://blog.csdn.net/u014568921/article/details/45953225

            http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/72983330

【嵌牛導讀】：膚色作為人的體表顯著特徵之一,盡管人的膚色因為人種的不同有差異,呈現出不同的顏色,但是在排除了亮度和視覺環境等對膚色的影響後,皮膚的色調基本一致,這就為利用顏色信息來做膚色分割提供了理論的依據。

【嵌牛鼻子】：膚色特徵，圖像處理

【嵌牛提問】：膚色模型的應用有哪些？為什麼將膚色特徵作為識別的標准？

【嵌牛正文】：在膚色識別中,常用的顏色空間為YCbCr顏色空檔判神間。在YCbCr顏色空間中,Y代表亮度,Cb和Cr分別沖液代表藍色分量和紅色分量,兩者合稱為色彩分量。YCbCr顏色空間具有將色度與亮度分離的特點,在YCbCr色彩空間中,膚色的聚類特性比較好,而且是兩維獨立分布,能夠比較好地限制膚色的分布區域,並且受人種的影響不大。對比RGB顏色空間和YCbCr顏色空間,當光強發生變化時,RGB顏色空間中(R,G,B)會同時發生變化,而YCbCr顏色空間中受光強相對獨立,色彩分量受光強度影響不大,因此YCbCr顏色空間更適合用於膚色識別。

由於膚色在YCbCr空間受亮度信息的影響較小，本演算法直接考慮YCbCr空間的CbCr分量，映射為兩維獨立分布的CbCr空間。在CbCr空間下，膚色類聚性好，利用人工閾值法將膚色與非膚色區域分開，形成二值圖像。

RBG轉YCbCr:

Y   = 0.257*R+0.564*G+0.098*B+16

Cb = -0.148*R-0.291*G+0.439*B+128

Cr  = 0.439*R-0.368*G-0.071*B+128

1、目前常用的靜態膚色建模方法主要有：

閾值法，簡單高斯模型，混合高斯模型，直方圖統計和區域級檢測。

2、基於膚色的人臉分割

主要分為三大部分：（1） 預處理 ，針對雜訊，光照帶來的影響進行消除。（2） 基於膚色模型的膚色分割。 （3）連通域分析， 人臉區域定位 。

流程圖如下：

預處理主要使用高斯濾波和直方圖均衡，這些原理比較基礎。

通過比較RGB，HSV，Ycbcr空間，發現Ycbcr和HSV空間在進行人臉膚色分割方面由於膚色范圍緊密，不易受光照其他物體干擾（基於膚色模型的，如果背景中有與人臉顏色類似的物體，且距離較近很容易產生干擾，影響人臉區域定位的准確性，這也是這一演算法不能解決的問題）。但是RGB與HSV空間的轉換相比RGB到Ycbcr空間轉換來說較為復雜些，所以我們採用Ycbcr空間進行人臉膚色的建模與分割。行虧

這種方法主要運用了統計學原理，認為膚色符合正態分布的隨機樣本也滿足高斯分布。而高斯分布表達形式簡單、直觀。高斯模型通過計算像素的概率值構成連續的數據信息並得到一個膚色概率圖，根據膚色大小完成膚色的確認。

二維高斯型函數：

其中：x為樣本像素在YCbCr空間的值x=[Cb,Cr]T，M為膚色在YCbCr空間的樣本均值M=E(x)，C為膚色相似度模型的協方差矩陣C=E((x-M)(x-M)T)。

樣本統計：

為確定函數里的參數，需要採集大量的膚色樣本來計算他們的統計特徵。即用來得到M和C的值。

代入高斯函數求得各個P（Cb，Cr）值，然後進行歸一化處理。做法是：將Pi(Cb,Cr)/max(Pi(Cb,Cr)),用這個商作為該點的相似度值.為了查看相似度後圖像，可以將[0，1]轉化為[0，255]。做法是將（Pi(Cb,Cr)/max(Pi(Cb,Cr)）*255。

❸ adaptive中文翻譯

Adaptive strategies may often evolve, such as the biochemical polymorphi *** s of blood and serum groups .
適應策略也常常進化，例如：血型和血清的生化多形現象就是這樣的。

It has bee clear that the distinction beeen adaptation and adaptive strategies is more or less a question of expediency .
適應和適應策略之間的區分多少是一個權宜手段問題，這一點已經很明顯了。

Perhaps a key adaptive advantage of the angiosperm is their abipty to construct wood with much less expenditure of energy per unit weight .
也許被子植物適灶型應優勢的秘訣就在於它們祥辯唯有能力形成每單位重量的木材可支付少得多的能。

So the recent introction of the microputer has provided a further impetus towards the possibipty of on-pne optimisation, or true adaptive control, within the missile itself .
最近微型計算機的出現，一定會促進聯機最佳化，或者導彈內部的真正的適應控制的可能性。

Rehabiptation and adaptive reuse of historic structures
古建築的修復和重新使謹培用

Adaptive beamforming for the multiuser stbc system
系統中一種自適應波束形成方法

Reseach of the adaptive active noise control algorithm
自適應有源消聲演算法的研究

Reapzation of chaos synchronization in adaptive control
自適應控制實現混沌同步

Image matching based on adaptive geic algorithm
基於自適應遺傳演算法的圖像匹配

Prepminary research on capillary self - adaptive irrigation
毛細束自適應灌溉初探

Adaptive action fusion method for mobile robot
移動機器人的自適應式行為融合方法

Novel adaptive audio digital watermark algorithm
一種新的自適應音頻數字水印演算法

Study of pattern synthesis algorithm for adaptive arrays
自適應陣列綜合方法研究

Optimal design of pragmatic adaptive turbo coded molation
編碼調制的優化設計

Locapzation based multi - model adaptive control
基於局部化技術的多模型自適應控制

Adaptive particle filtration for state estimation
用於狀態估計的自適應粒子濾波

An adaptive geic algorithm based on square error
一種基於方差的自適應遺傳演算法

An adaptive data burst assembly algorithm in obs works
網路中的自適應匯聚演算法

Adaptive filtering algorithm to gps ins integrated system
組合系統自適應濾波演算法

Adaptive output power minimizes interference
可變的電源輸出使干擾減小到最小。

An adaptive fusion method of multi - focus images
一種自適應的多聚焦圖像融合方法

Study and reapzation of plex adaptive equapzer
復自適應均衡器的研究及實現

Managing adaptive error reporting in asp . mobile web pages
管理自適應錯誤報告

Hp integrity itanium helping building adaptive enterprise
安騰助電信企業動成長

The research of modified adaptive noise cancellation
自適應雜訊消除器設計研究

Adaptive prediction model based on chaotic algorithm
基於混沌演算法的自適應預測模型

Adaptive weighted median fiter for image denoising
自適應加權中值濾波圖像去噪演算法

A study of adaptive zero - sequence current protection
自適應零序電流保護的研究

Research on theory model of puter adaptive test
計算機自適應考試的理論模型研究

Adaptive mesh generation and simulation of apfsds and sabots
干擾流場模擬中的應用

That is where adaptive antenna arrays e in
這正是適應型陣列天線的切入點。

Adaptive independent ponent *** ysis under multisensing
自適應多目獨立成分分析

An adaptive law is used to estimate the fault
同時利用自適應律進行偏差估計。

Improved adaptive algorithm for skin color detection
一種改進的自適應膚色檢測演算法

Adaptive filter for leak detection of pipepne
輸油管道泄漏檢測中的自適應濾波

Wavelet based adaptive enhancement for medical image
基於小波的醫學圖像自適應增強

Future appearance of lui seng chun after adaptive reuse
構思中活化再利用後的

Design and apppcation of a fuzzy adaptive pid controller
控制器的設計及應用

Adaptive controller for active queue management
主動隊列管理中的自適應控制器

Adaptive control of maglev system according to hope bifurcation
分岔自適應控制研究

Self - adaptive geic algorithm based on real - coded
一種基於實數編碼的亞級遺傳演算法

Adaptive controller automatic thickness controller
自適控制器自動厚度控制器

Research about the adaptive spcing for rapid prototyping
快速成型的自適應分層研究

Adaptive behavior asses *** ent of mental retardation review
智力殘疾的適應性行為評估

Adaptive modification of the rolpng force prediction
軋制力預報的自適應修正

Mpeg video transcoding with adaptive drifting error control
碼流的快速視頻轉碼方法

H , p , hp adaptive meshless method for plane crack problem
型自適應無網格方法的研究

Neural - adaptive controller based on davidon algorithm
演算法的神經元自適應控制器

A bgk - type euler solver on unstructured adaptive meshes
型非結構化自適應演算法

Architectural overview of adaptive control behavior
自適應控制項行為的結構概述

❹ 有沒有基於ycbcr顏色空間+ababoost演算法的人臉檢測

基於YCbCr顏色空間和AdaBoost演算法的人臉檢測確實存在。YCbCr顏色空間是一種廣泛用於圖像處理的顏色空間，它將顏色信息（Cb和Cr分量）與亮度信息（Y分量）分離。這種分離使得顏色信息在處理中相對獨立，有助於提高圖像處理的效果。
人臉檢測中經常使用的一種演算法是Viola-Jones演算法，它基於AdaBoost演算法歲哪清。Viola-Jones演算法使用Haar特徵作為圖像的基本特徵，並使用AdaBoost演算法對這些特徵進行訓練，從而實現快速、高效的人臉檢測。雖然Viola-Jones演算法通常使用灰度圖像緩團進行處理，但它也可以應用於YCbCr顏色空間，從而乎前利用顏色信息來提高檢測性能。
為了在YCbCr顏色空間中使用Viola-Jones演算法，可以首先將輸入圖像從RGB顏色空間轉換為YCbCr顏色空間。然後，在YCbCr顏色空間中提取Haar特徵，並使用AdaBoost演算法進行訓練。在這個過程中，YCbCr顏色空間中的顏色信息可以用於進一步優化人臉檢測，例如通過在訓練過程中考慮膚色分布等特徵。
總之，基於YCbCr顏色空間和AdaBoost演算法的人臉檢測是可行的。將Viola-Jones演算法應用於YCbCr顏色空間可以利用顏色信息來提高檢測性能。

❺ 人工智慧鑒黃的原理是什麼

人工智慧鑒黃是通過深度學習目標檢測、圖像分類、特徵檢索等技術對圖像中的局部和全局信息進行分析，捕獲不同類型的色情內容，此外系統還會通過OCR、標志識別、水印檢測等技術手段協助判斷隱藏在圖像視頻中的敏感內容，包括色情微信推廣、色情APP、個人聯系方式等。

在演算法類型上，圖像識別中最常見的就是圖像分類演算法，從AlexNet到VGG，從ResNet到DenseNet，目前的圖像分類演算法可以較為准確地區分ImageNet的1000類數據，鑒黃本身也是對輸入圖像做分類，因此採用圖像分類演算法就是順其自然的事。

其次，目標檢測演算法可以用來檢測色情圖像中的露點部位，也是比較可靠的手段。此外，還有基於業務層面構造的特徵和邏輯，比如是否有人、皮膚的面積等，用來輔助判斷，在一些情況下確實是有效的。

鑒黃的歷史：

在計算機的「遠古時代」，其實也就是十幾年前吧，我們識別黃圖的做法簡單粗暴：人工審核。別小看了這個方法，其實針對當時的網路環境（帶寬小，產品少，圖片數據也少），效果還是很不錯的。一天幾萬的圖片量，安排幾個人肉眼盯著看，發現有不良的圖片人工刪掉就好了。

後來，互聯網產品普及率高了，網路數據量暴增，一個產品一天出現幾百萬的圖片量也是很正常的情況，這個時候想要靠堆人力去完成審核幾乎不可能了。幸好相應的計算機視覺技術也有進步了，我們用膚色識別演算法過濾掉一些沒那麼多「黃色」內容的圖片，剩下的再進入到人工審核，可以大大節約審核量。據統計，經過機器膚色識別過濾後大約只有20%的圖片還需要人工審核。

等到移動互聯網普及，各種類型的網路數據量暴增，人工審核連20%的數據量也無法承受了，加上視頻、直播等業務和數據的爆發式增長，迫切需要一個更加有效的方案來解決審核的問題。很自然的，我們也緊跟人工智慧的技術熱潮開始研發機器學習的鑒黃系統，並且取得了顯著成果。

❻ AI 換臉是什麼原理

AI換臉實際上是多項技術的一個結晶，它的基礎是Cautoencoder自編碼器，它主要用於圖片的壓縮和降噪等等，人臉識別演算法最經典的搭配是基於LBP特徵的Cascade Classifier。它從輸入中提取特徵，再根據特徵把輸入重新生成出來，以實現壓縮和降噪等功能。

我們將抽象的特徵稱作code特徵碼，從輸入提取特徵碼的過程稱作encode編碼，根據特徵碼得到輸出的過程叫做decode解碼，我們再把實現編碼的結構稱作encoder編碼器，同理也有decoder解碼器，它們的結構並不是一成不變的。

目前我們能看到的絕大多數換臉視頻都是通過，faceswap和DeepFaceLab這兩個項目製作的，它們的流程大同小異，DeepFaceLab是個開源項目。

第一步將視頻逐幀保存成圖片，每個視頻各取兩幀用於示意。

第二步人臉對齊，定位出人臉上的關鍵點，然後根據關鍵點將人臉轉正，第三步人臉分割換臉時只換這一部分就可以了。

第四步訓練換臉模型，用處理好的人臉圖片訓練換臉模型，它生成的就是我們想要的。

第五步合並，調整生成臉的膚色、光照和清晰度等，得到更自然的合並效果，再把處理好的圖片拼接成最終的視頻。

❼ 關於Ycbcr中膚色閾值的問題

閾值是一個范圍，而且單純用膚色檢測，其對光線的敏感程度很脊空遲大的，有自動計算閾值的演算法，不過效果都不是很理想，你可以參考相關論文看一下，不過還是建議別做膚色了，我做櫻李了虧態3年放棄了

❽ 監測人臉識別系統的原理是什麼

人臉識別系統的技術原理是以人臉識別技術為核心，是一項新興的生物識別技術，是當今國際科技領域攻關的高精尖技術。它廣泛採用區域特徵分析演算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理於一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特徵點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，具有廣闊的發展前景。
用人臉識別會議簽到系統正是應用先進的面部自動識別技術來實現與會人員的自主簽到，智能化辦公，提高辦事效率，增加與會人員身份准確定位，從而大大提高了會前會務組織、會中會議簽到和會後數據查詢統計速度，並節省經費。
迎賓機系統會議簽到應用方案是現代會議管理中的一項重要環節，會議簽到流程一改傳統簽到的弊端，與會人員只需從攝像機前走過，利用人體生物特徵的唯一性進行身份認證，即時完成到會簽到，還能有效識別假冒人員，同時，能即時統計、列印出到會人員名單。縮短到會人員簽到時間，減輕工作人員與會人數統計強度，統計數准確、快捷。
3系統設計
3.1系統結構
本方案可應用於各種企事業單位和會議中心，用於與會人員的簽到管理，主要由攝像機、顯示設備、人臉識別分析盒、管理客戶端組成。
在會議室入口簽到處安裝一台網路攝像機，通過交換機將採集圖像傳輸到迎賓主機，主機可通過串口數據線連接會議室門禁系統，以識別結果通過串口信息來控制門禁打開，有效防止會議無關人員進入，同時連接到顯示設備上，在顯示器上實時顯示識別結果，以及設置的歡迎致辭或提示信息，或用於會議宣傳內容播放等。
以上設備通過區域網內的客戶端進行管理和配置信息的下發，在客戶端可進行人臉識別庫的建立，會議簽到統計等功能。系統拓撲如下：

❾ ai皮膚顏色參數

主要是指AI設備外觀上的顏色，它主要取決於AI設備的外觀風中芹格、宣傳和營銷等因素。一般來說，AI設備的外觀顏色與消費群體的喜好和當前的潮流有關。AI設備的外觀顏色可以分為淺色和深色兩類，其中淺色更常見。淺色包括白色、米色、灰色、淺紫賣銷畢色、淡藍色、淡粉色等，深色包括深灰色、深紫色、海軍藍色、深藍色、紅色、橙色、黃色等。此外，還有一些AI設備使用了更加個性化的顏色，如綠色、紫色、金色等，這些顏斗遲色更具有象徵意義，更能引起用戶的關注。