肤色识别算法

❶ 人脸识别技术小知识有哪些

人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。

人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。

(1)人脸检测

面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，稿坦并分离出这种面像。一般有下列几种方法：

①参考模板法

首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；

②人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；

③样品学习法

这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

④肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法

这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

(2)人脸跟踪

面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

(3)人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：

①特征向量法

该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。

②面纹模板法

该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断洞敬雹时间低于1秒。

识别过程

一般分三步：

(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。

(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。

(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。人脸纳帆的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。

技术流程

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸图像采集及检测

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

人脸图像预处理

人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机 干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补 偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

人脸图像特征提取

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸图像匹配与识别

人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输 出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一 进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

衡量人脸识别的算法能力：拒识率、误识率、通过率，准确率。

❷ 简要介绍肤色识别模型

姓名：朱睿琦

学号：15180288015

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

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

【嵌牛导读】：肤色作为人的体表显着特征之一,尽管人的肤色因为人种的不同有差异,呈现出不同的颜色,但是在排除了亮度和视觉环境等对肤色的影响后,皮肤的色调基本一致,这就为利用颜色信息来做肤色分割提供了理论的依据。

【嵌牛鼻子】：肤色特征，图像处理

【嵌牛提问】：肤色模型的应用有哪些？为什么将肤色特征作为识别的标准？

【嵌牛正文】：在肤色识别中,常用的颜色空间为YCbCr颜色空档判神间。在YCbCr颜色空间中,Y代表亮度,Cb和Cr分别冲液代表蓝色分量和红色分量,两者合称为色彩分量。YCbCr颜色空间具有将色度与亮度分离的特点,在YCbCr色彩空间中,肤色的聚类特性比较好,而且是两维独立分布,能够比较好地限制肤色的分布区域,并且受人种的影响不大。对比RGB颜色空间和YCbCr颜色空间,当光强发生变化时,RGB颜色空间中(R,G,B)会同时发生变化,而YCbCr颜色空间中受光强相对独立,色彩分量受光强度影响不大,因此YCbCr颜色空间更适合用于肤色识别。

由于肤色在YCbCr空间受亮度信息的影响较小，本算法直接考虑YCbCr空间的CbCr分量，映射为两维独立分布的CbCr空间。在CbCr空间下，肤色类聚性好，利用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开，形成二值图像。

RBG转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、目前常用的静态肤色建模方法主要有：

阈值法，简单高斯模型，混合高斯模型，直方图统计和区域级检测。

2、基于肤色的人脸分割

主要分为三大部分：（1） 预处理 ，针对噪声，光照带来的影响进行消除。（2） 基于肤色模型的肤色分割。 （3）连通域分析， 人脸区域定位 。

流程图如下：

预处理主要使用高斯滤波和直方图均衡，这些原理比较基础。

通过比较RGB，HSV，Ycbcr空间，发现Ycbcr和HSV空间在进行人脸肤色分割方面由于肤色范围紧密，不易受光照其他物体干扰（基于肤色模型的，如果背景中有与人脸颜色类似的物体，且距离较近很容易产生干扰，影响人脸区域定位的准确性，这也是这一算法不能解决的问题）。但是RGB与HSV空间的转换相比RGB到Ycbcr空间转换来说较为复杂些，所以我们采用Ycbcr空间进行人脸肤色的建模与分割。行亏

这种方法主要运用了统计学原理，认为肤色符合正态分布的随机样本也满足高斯分布。而高斯分布表达形式简单、直观。高斯模型通过计算像素的概率值构成连续的数据信息并得到一个肤色概率图，根据肤色大小完成肤色的确认。

二维高斯型函数：

其中：x为样本像素在YCbCr空间的值x=[Cb,Cr]T，M为肤色在YCbCr空间的样本均值M=E(x)，C为肤色相似度模型的协方差矩阵C=E((x-M)(x-M)T)。

样本统计：

为确定函数里的参数，需要采集大量的肤色样本来计算他们的统计特征。即用来得到M和C的值。

代入高斯函数求得各个P（Cb，Cr）值，然后进行归一化处理。做法是：将Pi(Cb,Cr)/max(Pi(Cb,Cr)),用这个商作为该点的相似度值.为了查看相似度后图像，可以将[0，1]转化为[0，255]。做法是将（Pi(Cb,Cr)/max(Pi(Cb,Cr)）*255。

❸ adaptive中文翻译

Adaptive strategies may often evolve, such as the biochemical polymorphi *** s of blood and serum groups .
适应策略也常常进化，例如：血型和血清的生化多形现象就是这样的。

It has bee clear that the distinction beeen adaptation and adaptive strategies is more or less a question of expediency .
适应和适应策略之间的区分多少是一个权宜手段问题，这一点已经很明显了。

Perhaps a key adaptive advantage of the angiosperm is their abipty to construct wood with much less expenditure of energy per unit weight .
也许被子植物适灶型应优势的秘诀就在于它们祥辩唯有能力形成每单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 .
最近微型计算机的出现，一定会促进联机最佳化，或者导弹内部的真正的适应控制的可能性。

Rehabiptation and adaptive reuse of historic structures
古建筑的修复和重新使谨培用

Adaptive beamforming for the multiuser stbc system
系统中一种自适应波束形成方法

Reseach of the adaptive active noise control algorithm
自适应有源消声算法的研究

Reapzation of chaos synchronization in adaptive control
自适应控制实现混沌同步

Image matching based on adaptive geic algorithm
基于自适应遗传算法的图像匹配

Prepminary research on capillary self - adaptive irrigation
毛细束自适应灌溉初探

Adaptive action fusion method for mobile robot
移动机器人的自适应式行为融合方法

Novel adaptive audio digital watermark algorithm
一种新的自适应音频数字水印算法

Study of pattern synthesis algorithm for adaptive arrays
自适应阵列综合方法研究

Optimal design of pragmatic adaptive turbo coded molation
编码调制的优化设计

Locapzation based multi - model adaptive control
基于局部化技术的多模型自适应控制

Adaptive particle filtration for state estimation
用于状态估计的自适应粒子滤波

An adaptive geic algorithm based on square error
一种基于方差的自适应遗传算法

An adaptive data burst assembly algorithm in obs works
网络中的自适应汇聚算法

Adaptive filtering algorithm to gps ins integrated system
组合系统自适应滤波算法

Adaptive output power minimizes interference
可变的电源输出使干扰减小到最小。

An adaptive fusion method of multi - focus images
一种自适应的多聚焦图像融合方法

Study and reapzation of plex adaptive equapzer
复自适应均衡器的研究及实现

Managing adaptive error reporting in asp . mobile web pages
管理自适应错误报告

Hp integrity itanium helping building adaptive enterprise
安腾助电信企业动成长

The research of modified adaptive noise cancellation
自适应噪声消除器设计研究

Adaptive prediction model based on chaotic algorithm
基于混沌算法的自适应预测模型

Adaptive weighted median fiter for image denoising
自适应加权中值滤波图像去噪算法

A study of adaptive zero - sequence current protection
自适应零序电流保护的研究

Research on theory model of puter adaptive test
计算机自适应考试的理论模型研究

Adaptive mesh generation and simulation of apfsds and sabots
干扰流场模拟中的应用

That is where adaptive antenna arrays e in
这正是适应型阵列天线的切入点。

Adaptive independent ponent *** ysis under multisensing
自适应多目独立成分分析

An adaptive law is used to estimate the fault
同时利用自适应律进行偏差估计。

Improved adaptive algorithm for skin color detection
一种改进的自适应肤色检测算法

Adaptive filter for leak detection of pipepne
输油管道泄漏检测中的自适应滤波

Wavelet based adaptive enhancement for medical image
基于小波的医学图像自适应增强

Future appearance of lui seng chun after adaptive reuse
构思中活化再利用后的

Design and apppcation of a fuzzy adaptive pid controller
控制器的设计及应用

Adaptive controller for active queue management
主动队列管理中的自适应控制器

Adaptive control of maglev system according to hope bifurcation
分岔自适应控制研究

Self - adaptive geic algorithm based on real - coded
一种基于实数编码的亚级遗传算法

Adaptive controller automatic thickness controller
自适控制器自动厚度控制器

Research about the adaptive spcing for rapid prototyping
快速成型的自适应分层研究

Adaptive behavior asses *** ent of mental retardation review
智力残疾的适应性行为评估

Adaptive modification of the rolpng force prediction
轧制力预报的自适应修正

Mpeg video transcoding with adaptive drifting error control
码流的快速视频转码方法

H , p , hp adaptive meshless method for plane crack problem
型自适应无网格方法的研究

Neural - adaptive controller based on davidon algorithm
算法的神经元自适应控制器

A bgk - type euler solver on unstructured adaptive meshes
型非结构化自适应算法

Architectural overview of adaptive control behavior
自适应控件行为的结构概述

❹ 有没有基于ycbcr颜色空间+ababoost算法的人脸检测

基于YCbCr颜色空间和AdaBoost算法的人脸检测确实存在。YCbCr颜色空间是一种广泛用于图像处理的颜色空间，它将颜色信息（Cb和Cr分量）与亮度信息（Y分量）分离。这种分离使得颜色信息在处理中相对独立，有助于提高图像处理的效果。
人脸检测中经常使用的一种算法是Viola-Jones算法，它基于AdaBoost算法岁哪清。Viola-Jones算法使用Haar特征作为图像的基本特征，并使用AdaBoost算法对这些特征进行训练，从而实现快速、高效的人脸检测。虽然Viola-Jones算法通常使用灰度图像缓团进行处理，但它也可以应用于YCbCr颜色空间，从而乎前利用颜色信息来提高检测性能。
为了在YCbCr颜色空间中使用Viola-Jones算法，可以首先将输入图像从RGB颜色空间转换为YCbCr颜色空间。然后，在YCbCr颜色空间中提取Haar特征，并使用AdaBoost算法进行训练。在这个过程中，YCbCr颜色空间中的颜色信息可以用于进一步优化人脸检测，例如通过在训练过程中考虑肤色分布等特征。
总之，基于YCbCr颜色空间和AdaBoost算法的人脸检测是可行的。将Viola-Jones算法应用于YCbCr颜色空间可以利用颜色信息来提高检测性能。

❺ 人工智能鉴黄的原理是什么

人工智能鉴黄是通过深度学习目标检测、图像分类、特征检索等技术对图像中的局部和全局信息进行分析，捕获不同类型的色情内容，此外系统还会通过OCR、标志识别、水印检测等技术手段协助判断隐藏在图像视频中的敏感内容，包括色情微信推广、色情APP、个人联系方式等。

在算法类型上，图像识别中最常见的就是图像分类算法，从AlexNet到VGG，从ResNet到DenseNet，目前的图像分类算法可以较为准确地区分ImageNet的1000类数据，鉴黄本身也是对输入图像做分类，因此采用图像分类算法就是顺其自然的事。

其次，目标检测算法可以用来检测色情图像中的露点部位，也是比较可靠的手段。此外，还有基于业务层面构造的特征和逻辑，比如是否有人、皮肤的面积等，用来辅助判断，在一些情况下确实是有效的。

鉴黄的历史：

在计算机的“远古时代”，其实也就是十几年前吧，我们识别黄图的做法简单粗暴：人工审核。别小看了这个方法，其实针对当时的网络环境（带宽小，产品少，图片数据也少），效果还是很不错的。一天几万的图片量，安排几个人肉眼盯着看，发现有不良的图片人工删掉就好了。

后来，互联网产品普及率高了，网络数据量暴增，一个产品一天出现几百万的图片量也是很正常的情况，这个时候想要靠堆人力去完成审核几乎不可能了。幸好相应的计算机视觉技术也有进步了，我们用肤色识别算法过滤掉一些没那么多“黄色”内容的图片，剩下的再进入到人工审核，可以大大节约审核量。据统计，经过机器肤色识别过滤后大约只有20%的图片还需要人工审核。

等到移动互联网普及，各种类型的网络数据量暴增，人工审核连20%的数据量也无法承受了，加上视频、直播等业务和数据的爆发式增长，迫切需要一个更加有效的方案来解决审核的问题。很自然的，我们也紧跟人工智能的技术热潮开始研发机器学习的鉴黄系统，并且取得了显着成果。

❻ AI 换脸是什么原理

AI换脸实际上是多项技术的一个结晶，它的基础是Cautoencoder自编码器，它主要用于图片的压缩和降噪等等，人脸识别算法最经典的搭配是基于LBP特征的Cascade Classifier。它从输入中提取特征，再根据特征把输入重新生成出来，以实现压缩和降噪等功能。

我们将抽象的特征称作code特征码，从输入提取特征码的过程称作encode编码，根据特征码得到输出的过程叫做decode解码，我们再把实现编码的结构称作encoder编码器，同理也有decoder解码器，它们的结构并不是一成不变的。

目前我们能看到的绝大多数换脸视频都是通过，faceswap和DeepFaceLab这两个项目制作的，它们的流程大同小异，DeepFaceLab是个开源项目。

第一步将视频逐帧保存成图片，每个视频各取两帧用于示意。

第二步人脸对齐，定位出人脸上的关键点，然后根据关键点将人脸转正，第三步人脸分割换脸时只换这一部分就可以了。

第四步训练换脸模型，用处理好的人脸图片训练换脸模型，它生成的就是我们想要的。

第五步合并，调整生成脸的肤色、光照和清晰度等，得到更自然的合并效果，再把处理好的图片拼接成最终的视频。

❼ 关于Ycbcr中肤色阈值的问题

阈值是一个范围，而且单纯用肤色检测，其对光线的敏感程度很脊空迟大的，有自动计算阈值的算法，不过效果都不是很理想，你可以参考相关论文看一下，不过还是建议别做肤色了，我做樱李了亏态3年放弃了

❽ 监测人脸识别系统的原理是什么

人脸识别系统的技术原理是以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。
用人脸识别会议签到系统正是应用先进的面部自动识别技术来实现与会人员的自主签到，智能化办公，提高办事效率，增加与会人员身份准确定位，从而大大提高了会前会务组织、会中会议签到和会后数据查询统计速度，并节省经费。
迎宾机系统会议签到应用方案是现代会议管理中的一项重要环节，会议签到流程一改传统签到的弊端，与会人员只需从摄像机前走过，利用人体生物特征的唯一性进行身份认证，即时完成到会签到，还能有效识别假冒人员，同时，能即时统计、打印出到会人员名单。缩短到会人员签到时间，减轻工作人员与会人数统计强度，统计数准确、快捷。
3系统设计
3.1系统结构
本方案可应用于各种企事业单位和会议中心，用于与会人员的签到管理，主要由摄像机、显示设备、人脸识别分析盒、管理客户端组成。
在会议室入口签到处安装一台网络摄像机，通过交换机将采集图像传输到迎宾主机，主机可通过串口数据线连接会议室门禁系统，以识别结果通过串口信息来控制门禁打开，有效防止会议无关人员进入，同时连接到显示设备上，在显示器上实时显示识别结果，以及设置的欢迎致辞或提示信息，或用于会议宣传内容播放等。
以上设备通过局域网内的客户端进行管理和配置信息的下发，在客户端可进行人脸识别库的建立，会议签到统计等功能。系统拓扑如下：

❾ ai皮肤颜色参数

主要是指AI设备外观上的颜色，它主要取决于AI设备的外观风中芹格、宣传和营销等因素。一般来说，AI设备的外观颜色与消费群体的喜好和当前的潮流有关。AI设备的外观颜色可以分为浅色和深色两类，其中浅色更常见。浅色包括白色、米色、灰色、浅紫卖销毕色、淡蓝色、淡粉色等，深色包括深灰色、深紫色、海军蓝色、深蓝色、红色、橙色、黄色等。此外，还有一些AI设备使用了更加个性化的颜色，如绿色、紫色、金色等，这些颜斗迟色更具有象征意义，更能引起用户的关注。