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072128
- 对由光源颜色变化引起的图像色彩偏差,进行了校正,并在YCbCr颜色空间建立了Cb-Cr色度查找表和亮度信息联合的肤色模型,应用预处理技术,去除部分非人脸区域,减少人脸检测的搜索空间,并采用模板匹配方法在人脸候选区域检测人脸.实验表明,该方法能够有效的从复杂环境的彩色图像中检测出左右旋转不超过45°的人脸,且不受人脸表情、尺度和数目的影响,且错误率较低.
hh
- 人脸识别（色彩空间转换，光照补偿，提取定位人脸）-face recognition
renlian
- 人脸检测（预处理，色彩空间变换，分割，定位）-face recognition
face_detect
- 基于YCbCr色彩空间的人脸跟踪,根据用户选定的目标的颜色分布特点，从样本图样中建立眼睛肤色模型， 然后根据该模型和待检测的彩色图像进行分割与匹配，从而确定候选区眼睛的位置以及人脸偏转的角度。-YCbCr color space based face tracking.
ylh
- 测试方法 1、在你的电脑上建一工作目录； 2、分别将车牌图像和测试程序下载到你建立的工作目录上； 3、解压车牌图像； 4、直接运行测试程序 算法核心 依公式 黄 =（红 + 绿）/ 2 ，灰度 = （黄 + 蓝）/ 2 ， 将红、绿、蓝三种颜色构成的色彩空间映射到由黄、蓝两种颜色构成的色彩空间，进一步取值黑、蓝、灰、黄和白五种， 这包括了车牌识别所需要的车牌色（蓝、黄、白、黑）和字符色（白、黑）， 且灰能保留图像的识别信息，克服二值化阈值缺陷；
LPR_by_ylh
- 依公式 黄 =（红 + 绿）/ 2 ，灰度 = （黄 + 蓝）/ 2 ，将红、绿、蓝三种颜色构成的色彩空间映射到由黄、蓝两种颜色构成的色彩空间，进一步取值黑、蓝、灰、黄和白五种，这包括了车牌识别所需要的车牌色（蓝、黄、白、黑）和字符色（白、黑），且灰能保留图像的识别信息，克服二值化阈值缺陷；基于三值图像的车牌识别包括基于三值图像的字符识别和基于三值图像的按分割反推的车牌定位，是建立在三值图像基础上的创新的车牌识别算法体系。-According to the formula Yellow = (r
Frljjczipa
- 人脸识别技术能应用于一种基于网络的身份认证，我们实现了一种基于WebCam的人脸识别与跟踪系统。本文以WebCam采集的视频流为数据源，截取视频流中的单帧图像，通过转换色彩空间、人脸肤色建模模、后处理操作与人人脸定位算法实现了人脸检测，并以此为基础实现了在视频流中对于人脸的跟踪。试验结果表明，我们所实现的人脸识别算法适用于近距离人脸的检测，能应用于一种基于WebCam的身份认证。 -Face recognition technology can be used in a web-based
Face-RecognitionMATLAB-CODE
- 在YCbCr色彩空间中建立肤色分布的高斯模型,得到肤色概率似然图像,在最佳动态阈值选取算法下完成肤色区域的分割。-YCbCr color space to establish the color distribution of the Gaussian model, color probability likelihood image, skin color region segmentation is completed in the best dynamic threshold select
ACV-HSI
- MATLAB程序附图像,利用HSI色彩空间的AGV对路径进行识别,-MATLAB image attached, using HSI color space of AGV right path for identification,
dvzrpui
- MATLAB程序附图像,利用HSI色彩空间的AGV对路径进行识别,-MATLAB image attached, using HSI color space of AGV right path for identification,