关于2014年相关人脸检测识别的几个论文摘要翻译(能力有限,不喜勿喷)
最近在看人脸检测,现在初学状态,据说人脸检测是一个很成熟的技术,现在就看一下14年大家都在做什么吧。

An Efficient and Effective Framework for Eye Region Detection and Eye State Recognition  ——眼睛区域识别和眼睛状态识别的高效有效的框架, 台湾
摘要:本文个人脸图片上获取眼睛信息。提出的框架主要包括两部分:1定位眼睛区域,2识别状态,睁眼闭眼。当从一个视频中截下来的一帧,首先人脸检测方法确定人脸区域,然后人脸区域转换成二进制图片,定位眼睛区域。两个可见特征包括了密集的值和本地二进制模式(LBP),使用支持向量机(SVM)方法提取LBP识别眼睛状态。
人脸检测使用Viola 和 Jones 的方法。

An Intelligent Lamp with the Function of Face Detection ——使用人脸检测智能光照 , 哈尔滨大学
摘要:随着电子技术的发展,电子产品的使用比如照射器已经被极大的需要提高他们的功能,更智能一些。所以设计了基于人脸检测的智能光照。主控制电路和次要电路都是基于ATMEGA2560微.设计的。用户可以使用次要电路和只能光照交互。这是一个容易操作的只能光照可以在用户中更流行。

Effective and precise face detection based on color and depth data    ——基于颜色和深度数据的有效精确的人脸识别 ,意大利
摘要:基于煮面的Viola-Jones算法设计了一个有效的人脸检测器。一个在人脸检测上共同的话题就是使人脸检测率最大环,使用一个小的阙值,但是同时使用小的阈值会极具增加错误的数量。本篇论文提出了一些降低假正率的方法:i)增加人脸识别的皮肤检测步骤,去除掉不包括皮肤的区域,ii)待定的人脸区域的大小根据深度数据计算出来,去掉太小或者太大的连,iii)扁平物体的图片(如在墙上的待定人脸)或者不平均的物体(如在树叶中发现的脸)都使用深度图的方法和寄语颜色和熟读数据的方法去除掉。以上标准可以大量减少人脸检测率的假正率。提出的方法已经在3个数据库的180个例子包括2D和深度图片中检测。

Efficient Drowsiness Detection by Facial Features Monitoring——通过脸部特征监测高效疲惫检测  ,马来西亚
摘要:随着技术疲劳检测系统的增长,检测的越来越精确了。这些系统主要关注鲁棒,精确和消耗。基于这些因素,本文展现一个司机疲劳检测系统的设计。这个系统使用人脸特征(眼睛和嘴巴)确定司机的警觉。综合了两个众所周知的技术:Viola Jones 和 皮肤颜色检测作为检测技术。最终一下实验结果展示了我们系统的鲁棒性和精确性。

Face Detection Approach Based on Fuzzy Logic and GST  ——基于模糊逻辑和GST的人脸检测方法  ,伊朗
摘要:本文提出了一个快速确定的方法进行人脸检测。起初我们检测和分割图片的区域通过人类皮肤颜色。相似特征的区域合并为了生成更大的区域。然后提取每个区域的特征,最后数据给到ffuzzy系统取分辨哪些属于皮肤区域。在应用预处理之后,区域包含人脸的可能性很高,这些区域测试相似区域然后合并成一个大的区域。在分割了图片的人脸区域之后,区域被分成两大类:有人脸和没人脸通过应用一般对称变换GST算法区分。结果证明新算法不仅运行快而且检测率高。

Face Detection Using Radial Basis Function Neural Networks With Fixed Spread Value——使用射线基础方法神经网络通过修改相隔值进行人脸检测,  马来西亚
摘要:人脸检测是人脸识别的第一步。从背景中定位和提取脸部区域会使用到人脸识别中。一般预处理方法用于归一化图片和RBF神经网络用于分辨人脸和非人脸。RBF神经网络和其他神经网络架构相比有优势,比如他们使用快速两步训练方法训练,而且网络处理最相似。网络输出可以通过优化设置RBF的中心和分割的最优值。本篇论文中,会用到修正分割值。RBFNN用户区分人脸和非人脸评价检测系统的表现。

Human Face Recognition and Face Detection using Skin Colour Model ——使用皮肤颜色模型进行人脸识别和人脸检测 ,印度
摘要:做完图片分析和理解中最成功的应用之一,人脸识别现在已经得到巨大的关注,特别是最近几年。人脸识别在很多应用都很重要,比如视频监督和人脸图片数据库管理。在这个项目中,我们已经实现了人脸识别技术并且发展了算法。在人脸识别种算法使用了PCA使用本征脸,在我们识别一个位置的测试图片通过比较它数据库中的训练图片并且展示检测人的信息。这个算法给出不同的精确率在不同的条件是。在人脸检测中,我们发展了一个算法可以从图片中检测人脸。我们已经使用了皮肤颜色作为检测工具。这个技术对印度脸很有用。我们成功的使用Matlab实现的算法并且取了真实例子。

Implementation of Robot Platform in Face Detection and Tracking Based on a New Authentication Scheme ——在机器人平台使用人脸检测并且根据一个新的鉴定表跟踪 ,台湾
摘要:这个研究提出了一个使用立体声视觉和人脸识别的方法。这个方法和一般在传感器使用的反馈检测方法不同。这个方法忽视了不总要的环境改变并且提高了总体识和跟踪的别表现。可见系统的双CCD照相机用于照相。尽管图片预处理,移动目标的决定,目标中心的位置,图片和样例图片对比让机器人识别跟踪立体的可视化物体。机器人可以识别并且追踪人脸。这个系统也通过无线发送图片到远程电脑。提出一个表加强坚定的信息表通过哈希方法在无线传输中。由于提出的表提供了一个加密方法,它提升了无线传输的安全性。

Neural Correlates of Own Name and Own Face Detection in Autism Spectrum Disorder ——自闭症中名字和人脸检测的神经关联 ,波兰
摘要:自闭症ASD是一个。。。

Sliding Window for Radial Basis Function Neural Network Face Detection  ——神经网络路径方法人脸检测的滑动窗口 ,马来西亚
摘要:本文展示了一个RBFNN人脸检测使用滑动窗口。这个系统会在一大张图片中检测人脸,在滑动窗口在图片中跑,而且辨别在当前窗口中是否有人脸。人脸检测是人脸识别的第一步。。。

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