CN108629330A - 基于多级联分类器的人脸动态捕捉与快速识别方法及系统 - Google Patents

基于多级联分类器的人脸动态捕捉与快速识别方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN108629330A
CN108629330A CN201810492576.2A CN201810492576A CN108629330A CN 108629330 A CN108629330 A CN 108629330A CN 201810492576 A CN201810492576 A CN 201810492576A CN 108629330 A CN108629330 A CN 108629330A
Authority
CN
China
Prior art keywords
face
window
lab
mlp
surf
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810492576.2A
Other languages
English (en)
Inventor
胡士强
周刊
朱壬泰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Jiaotong University
Original Assignee
Shanghai Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Jiaotong University filed Critical Shanghai Jiaotong University
Priority to CN201810492576.2A priority Critical patent/CN108629330A/zh
Publication of CN108629330A publication Critical patent/CN108629330A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

一种基于多级联分类器的人脸动态捕捉与快速识别方法及系统，使用高速的多级联分类器提取视频中的人脸信息，利用漏斗状的级联分类器作为人脸检测算法和利用训练的深度神经网络来进行人脸识别，并用ROS系统将这两种算法合成一个整体，并且本发明基于GPU技术，对人脸的朝向和光照的变化都有一定的抗干扰性，人脸的识别正确率在99％左右并且速度达到每秒30帧。

Description

基于多级联分类器的人脸动态捕捉与快速识别方法及系统
技术领域
本发明涉及的是一种图像识别领域的技术，具体是一种基于多级联分类器的人脸动态捕捉与快速识别方法及系统。
背景技术
现有的人脸检测的方法为多级联分类器，即由一系列的分类器的串联组成，大部分的非目标区域在级联分类器的前端就会被滤除，只有少量的样本需要通过所有级的分类器，因而级联结构能够大大地减少运算量。现有的人脸识别方法包括：基于局部的方法和基于全局的方法。深度学习技术则使人脸识别技术取得了进一步的进展，但现有技术的缺陷和不足在于：高准确率和高速度不能兼顾，高识别率意味着需要提取人脸的更多信息，但是这样会使整体的识别速度下降。
发明内容
本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于多级联分类器的人脸动态捕捉与快速识别方法及系统，使用高速的多级联分类器提取视频中的人脸信息，利用漏斗状的级联分类器作为人脸检测算法和利用训练的深度神经网络来进行人脸识别，并用ROS系统将这两种算法合成一个整体，并且本发明基于GPU技术，对人脸的朝向和光照的变化都有一定的抗干扰性，人脸的识别正确率在99％左右并且速度达到每秒30帧。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明涉及一种基于多级联分类器的人脸动态捕捉与快速识别方法，通过优化人脸检测算法提取出采集到的图像中的人脸，然后将提取出的人脸通过CNN神经网络算法提取出人脸特征进行相似度比对。
所述的优化人脸检测算法采用多级联分类器以漏斗形方式进行处理，具体为：先用弱分类器作为图像上滑窗快速过滤大量非人类窗口，然后用强分类器逐层筛选人脸。
所述的多级联分类器，具体包括：位于第一层的LAB boosted分类模型和位于第二～四层的SURF MLP分类模型。
所述的第一层的LAB boosted分类模型包括：左侧脸、正脸和右侧脸分类模型，对应三份不同的特征、权重、阈值参数；每个LAB boosted模型中均包括150个弱分类器。
所述的第二～四层为三层SURF MLP分类模型，每个模型的SURF窗口数、MLP神经网络层数、权重/偏置参数有不同。
所述的优化人脸检测算法，具体包括以下步骤：
步骤1)通过设置滑动窗口，选取其中若干个点作为LAB特征的计算起点，进行非人类图像判断(图像上划窗)，对应左侧脸、正脸、右侧脸三个LAB boosted模型，即有三份不同的特征、权重、阈值参数。
每个LAB boosted模型中，包括150个弱分类器。可以理解为，40x40的滑窗中，不考虑边界情况共有1600个点，选取其中150个作为LAB特征的计算起点；所述的LAB特征是指：以9x9像素分为3x3个像素单元，其中每个像素单元的尺寸为3x3像素，计算输出为0～255，每个计算输出值对应一个累计权重值用于分类器判断；因此，一个LAB boosted模型的参数为Point feat_[150]，float thresh_[150]，float weight_[150][256]。
所述的非人类图像判断，即所有弱分类器工作的时候，会以10个为一组进行LAB特征权重值累计，并进行阈值判断人脸窗口，即当所有弱分类器(150个)计算得到的LAB特征小于对应的累加权重值，则判断为非人脸窗口并继续下一个滑窗判断；如果15个次累加结束后(150个弱分类器)计算得到的LAB特征均大于对应的权重值，则判断为人脸窗口，
步骤2)通过设置SURF MLP分类模型参数并采用模型输出的四维数据进行人脸判断。
所述的模型参数是指：三个SURF MLP模型中每个模型的不同的SURF窗口数、MLP神经网络层数、权重/偏置参数，其中：MLP的激活函数为Relu，最后一层为sigmoid层，MLP输出四维数据来进行人脸判断。
所述的SURF MLP分类模型中的SURF特征为2x2的像素单元，但特征的宽高比有5种(1:1 1:2 2:1 2:3 3:2)。比如(0，0，16，16)为1:1、(0，0，32，16)为2:1。每个像素单元计算得到8维数据[dx+、|dx|+、dx-、|dx|-、dy+、|dy|+、dy-、|dy|-]，2x2像素单元即为2x2x8＝32维数据，因此一个SURF特征为32维数据；因此，三个子模型在每个40x40滑窗中分别需计算4、8、16个SURF特征，即对应MLP的输入位数4x32＝128、8x32＝256、16x32＝512。
所述的模型输出的四维数据，即MLP模型的输出结果，其中：0维表示分值，1维表示x回归，2维表示y回归，3维表示w/h回归，仅当所有MLP模型分值>0.5且经过NMS后分值累加大于默认阈值2，才判断为人脸。
步骤3)通过非极大值抑制(non maximum suppression，NMS)方法，根据设置iou值(重叠区域/合并区域)来判断两个人脸窗口区域是否需合并，并得到合并后提取出的人脸，具体步骤包括：
3.1)根据步骤2得到的分值对人脸位置队列排序，高分排在最前面，设置一个标记位(mask_merged)判断对应区域是否已被合并。
3.2)遍历人脸位置队列，即将人脸位置分别与后面的标记位为0的区域进行重叠比例判断，当重叠比例大于预设的iou值，则前面的数值加到后面进行分值累加，并将被合并的区域标记位置1。
3.3)nms实际是根据iou值大于默认阈值时删除需被合并的人脸位置，并得到合并后提取出的人脸，即所有MLP模型分值>0.5且经过NMS后分值累加大于默认阈值2。
所述的相似度比对是指：以训练后的VGG16神经网络提取传输图片的全连接层的第一层深度特征，然后将该深度特征与图像库中带有姓名标记的模板图片进行比对，当相似度大于设定的阈值，就将模板图片的姓名赋给传输图片。
本发明涉及一种实现上述方法的系统，包括：人脸检测模块和人脸识别模块，其中：人脸检测模块从图像中检测出人脸照片并输出至人脸识别模块，人脸识别模块对人脸照片进行相似度比对。
所述的人脸检测模块包括：第一层的LAB boosted分类模型，第二到四层的SURFMLP分类模型，通过第一层分类模型进行人脸窗口的判断，然后将窗口提交到下一层进行窗口的合并，逐步得到最后的人脸窗口。
所述的人脸识别模块包括：人脸特征的提取模块，VGG16网络的全连接第一层的特征向量作为特征向量；匹配模块是将检测到的人脸特征和模板中的人脸特征通过余旋相似度度量函数进行两个人脸特征向量的计算来进行人脸匹配。
技术效果
与现有技术相比，本发明基于CNN神经网络对出现在摄像机前的人脸进行检测识别，鲁棒性强，速度快，极大了提升了人脸识别的准确度和成功率。该方法不需要人脸的样本信息进行训练，利用先进的人脸检测算法结合训练好的CNN网络提取人脸照片特征来进行识别。
附图说明
图1为本发明系统结构示意图；
图2为CNN网络结构示意图；
图3、图4、图5为实施例效果示意图。
具体实施方式
如图1所示，为本实施例包括以下步骤：
步骤1、根据多级联分类器人脸检测算法检测到出现在摄像机前的人脸，并将人脸的照片传输到人脸识别模块来进行人的识别和匹配。
所述的人脸检测算法采用sweet-faced的人脸检测库。
所述的人脸检测算法里面对应左侧脸、正脸、右侧脸三个LAB boosted模型，即有三份不同的特征、权重、阈值参数；每个LAB boosted模型中，包括左侧正脸右侧各150个弱分类器，即在40x40的滑窗中，不考虑边界情况共有1600个点，选取其中150个作为LAB特征的计算起点；每个LAB特征为9x9像素，3x3cell，cell宽高是3x3像素，计算输出为0～255；每个计算输出值对应一个累计权重值，用于分类器判断。弱分类器工作时，以10个为一组进行权重值累计，当小于对应的累加权重值，则为非人脸窗口，继续下一个滑窗判断；当15次累加结束(即150个弱分类器)，大于对应的权重值，则判断为人脸窗口。
步骤2、通过了第一层弱分类器，然后会进入第二个强分类器，里面共有三个SURFMLP分类模型，每个模型在SURF窗口数、MLP神经网络层数、权重/偏置参数有不同，体现在模型文件中。
所述的SURF特征，均是2x2的cells，但特征的宽高比有5种(1:1 1:2 2:1 2:3 3:2)。每个cells计算得到8维数据[dx+、|dx|+、dx-、|dx|-、dy+、|dy|+、dy-、|dy|-]，2x2cells即为2x2x8＝32维数据，因此一个SURF特征为32维数据。三个模型在每个40x40滑窗中分别需计算4、8、16个SURF特征，即对应MLP的输入位数4x32＝128、8x32＝256、16x32＝512。
所述的SURF MLP分类模型采用激活函数均为Relu，最后一层激活函数为Sigmoid。
所述的SURF MLP分类模型输出结果为4维数据，0：分值，1：x回归，2：y回归，3：w/h回归。所有MLP模型分值>0.5，且经过NMS后分值累加大于默认阈值2，才判断为人脸。(可以理解为NMS前，这个位置至少要有3个窗口叠加，单个人脸窗口分值一般为0.9)。
步骤3、通过非极大值抑制算法，进行人脸窗口的合并得到人脸检测后的照片，即根据设置iou值(重叠区域/合并区域)来判断两个区域是否需合并，具体为：首先按分值对人脸位置队列排序，高分放在最前，并设置一个标记位mask_merged来判断对应区域是否已被合并；遍历人脸位置队列，分别与后面mask_merged为0的区域进行判断，当重叠比例大于设定的iou值，则累加分值，并将被合并的区域标记位置1。
NMS实际是根据iou值删除需被合并的人脸位置。
步骤4、对步骤3得到的人脸检测后的照片进行归一化处理，然后采用训练过的CNN网络提取特征然后进行人脸比对。
如图2所示，为本实施例采用的CNN网络，CNN网络一共有13个连接层和3个全连接层，我们去除最后的两层全连接层，将第一层全连接层提取到的特征向量作为特征向量。
所述的CNN网络输入的照片当是一个28x28的照片，这个图片会通过一层3x3卷积处理和一个2x2的池化处理变成一个26x26的照片，如此通过5层网络后特征会变成一个1x480的向量。
所述的人脸比对，选用欧式距离作为度量方式，即D＝(X-Y)1/2，其中：X,Y分别是提取两张图片后的特征向量，距离越小说明相似度越高；该特征向量为VGG16的第一层连接层特征。
本实施例通过建立一小型人脸模板数据库，里面是通过系统的人脸检测算法提取的模板图片，并给他们标记了真实的姓名。
如图3所示，为按照本方法进行人脸的检测，在人脸出现的真实区域实现了准确的抓取。
如图4所示，除了进行正确的人脸检测并进行了人脸识别，在人脸检测框上显示了检测人脸的ID信息。如图5所示，为图4的重复性实验。
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。

Claims (12)

1.一种基于多级联分类器的人脸动态捕捉与快速识别方法，其特征在于，通过优化人脸检测算法提取出采集到的图像中的人脸，然后将提取出的人脸通过CNN神经网络算法提取出人脸特征进行相似度比对；
所述的优化人脸检测算法采用多级联分类器以漏斗形方式进行处理，具体为：先用弱分类器作为图像上滑窗快速过滤大量非人类窗口，然后用强分类器逐层筛选人脸。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的多级联分类器，具体包括：位于第一层的LAB boosted分类模型和位于第二～四层的SURF MLP分类模型；
所述的第一层的LAB boosted分类模型包括：左侧脸、正脸和右侧脸分类模型，对应三份不同的特征、权重、阈值参数；每个LAB boosted模型中均包括150个弱分类器；
所述的第二～四层为三层SURF MLP分类模型，每个模型的SURF窗口数、MLP神经网络层数、权重/偏置参数有不同。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征是，所述的优化人脸检测算法，具体包括以下步骤：
步骤1)通过设置滑动窗口，选取其中若干个点作为LAB特征的计算起点，进行非人类图像判断，即图像上划窗；每个LAB boosted模型中，包括150个弱分类器，即在40x40的滑窗中，不考虑边界情况共有1600个点，选取其中150个作为LAB特征的计算起点；
步骤2)通过设置SURF MLP分类模型参数并采用模型输出的四维数据进行人脸判断，其中三个SURF MLP模型中每个模型的不同的SURF窗口数、MLP神经网络层数、权重/偏置参数；
步骤3)通过非极大值抑制方法，根据设置iou值来判断两个人脸窗口区域是否需合并，并得到合并后提取出的人脸。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征是，所述的LAB boosted分类模型的LAB特征是指：以9x9像素分为3x3个像素单元，其中每个像素单元的尺寸为3x3像素，计算输出为0～255，每个计算输出值对应一个累计权重值用于分类器判断，即一个LAB boosted模型的参数为Point feat_[150]，float thresh_[150]，float weight_[150][256]。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征是，所述的非人类图像判断，即所有弱分类器工作的时候，会以10个为一组进行LAB特征权重值累计，并进行阈值判断人脸窗口，即当所有弱分类器计算得到的LAB特征小于对应的累加权重值，则判断为非人脸窗口并继续下一个滑窗判断；如果15个次累加结束后150个弱分类器计算得到的LAB特征均大于对应的权重值，则判断为人脸窗口。
6.根据权利要求2或3所述的方法，其特征是，所述的SURF MLP分类模型中的SURF特征为2x2的像素单元，但特征的宽高比有5种(1:1 1:2 2:1 2:3 3:2)。比如(0，0，16，16)为1:1、(0，0，32，16)为2:1。每个像素单元计算得到8维数据[dx+、|dx|+、dx-、|dx|-、dy+、|dy|+、dy-、|dy|-]，2x2像素单元即为2x2x8＝32维数据，因此一个SURF特征为32维数据；因此，三个子模型在每个40x40滑窗中分别需计算4、8、16个SURF特征，即对应MLP的输入位数4x32＝128、8x32＝256、16x32＝512。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征是，所述的模型输出的四维数据中：0维表示分值，1维表示x回归，2维表示y回归，3维表示w/h回归，仅当所有MLP模型分值>0.5且经过NMS后分值累加大于默认阈值2，才判断为人脸。
8.根据权利要求2所述的方法，其特征是，所述的步骤3包括：
3.1)根据步骤2得到的分值对人脸位置队列排序，高分排在最前面，设置一个标记位判断对应区域是否已被合并；
3.2)遍历人脸位置队列，即将人脸位置分别与后面的标记位为0的区域进行重叠比例判断，当重叠比例大于预设的iou值，则前面的数值加到后面进行分值累加，并将被合并的区域标记位置1；
3.3)nms实际是根据iou值大于默认阈值时删除需被合并的人脸位置，并得到合并后提取出的人脸，即所有MLP模型分值>0.5且经过NMS后分值累加大于默认阈值2。
9.根据权利要求2所述的方法，其特征是，所述的相似度比对是指：以训练后的VGG16神经网络提取传输图片的全连接层的第一层深度特征，然后将该深度特征与图像库中带有姓名标记的模板图片进行比对，当相似度大于设定的阈值，就将模板图片的姓名赋给传输图片。
10.一种实现上述任一权利要求所述方法的系统，其特征在于，包括：人脸检测模块和人脸识别模块，其中：人脸检测模块从图像中检测出人脸照片并输出至人脸识别模块，人脸识别模块对人脸照片进行相似度比对。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征是，所述的人脸检测模块包括：第一层的LABboosted分类模型，第二到四层的SURF MLP分类模型，通过第一层分类模型进行人脸窗口的判断，然后将窗口提交到下一层进行窗口的合并，逐步得到最后的人脸窗口。
12.根据权利要求10所述的系统，其特征是，所述的人脸识别模块包括：人脸特征的提取模块，VGG16网络的全连接第一层的特征向量作为特征向量；匹配模块是将检测到的人脸特征和模板中的人脸特征通过余旋相似度度量函数进行两个人脸特征向量的计算来进行人脸匹配。
CN201810492576.2A 2018-05-22 2018-05-22 基于多级联分类器的人脸动态捕捉与快速识别方法及系统 Pending CN108629330A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810492576.2A CN108629330A (zh) 2018-05-22 2018-05-22 基于多级联分类器的人脸动态捕捉与快速识别方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810492576.2A CN108629330A (zh) 2018-05-22 2018-05-22 基于多级联分类器的人脸动态捕捉与快速识别方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108629330A true CN108629330A (zh) 2018-10-09

Family

ID=63693869

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810492576.2A Pending CN108629330A (zh) 2018-05-22 2018-05-22 基于多级联分类器的人脸动态捕捉与快速识别方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108629330A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111523645A (zh) * 2020-04-16 2020-08-11 北京航天自动控制研究所 一种提升小尺度目标检测识别性能的卷积神经网络设计方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106204780A (zh) * 2016-07-04 2016-12-07 武汉理工大学 一种基于深度学习和云服务的人脸识别考勤系统及方法
CN106529398A (zh) * 2016-09-23 2017-03-22 深圳云天励飞技术有限公司 基于级联结构的快速精准人脸检测方法
CN106951867A (zh) * 2017-03-22 2017-07-14 成都擎天树科技有限公司 基于卷积神经网络的人脸识别方法、装置、系统及设备
CN107609459A (zh) * 2016-12-15 2018-01-19 平安科技（深圳）有限公司 一种基于深度学习的人脸识别方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106204780A (zh) * 2016-07-04 2016-12-07 武汉理工大学 一种基于深度学习和云服务的人脸识别考勤系统及方法
CN106529398A (zh) * 2016-09-23 2017-03-22 深圳云天励飞技术有限公司 基于级联结构的快速精准人脸检测方法
CN107609459A (zh) * 2016-12-15 2018-01-19 平安科技（深圳）有限公司 一种基于深度学习的人脸识别方法及装置
CN106951867A (zh) * 2017-03-22 2017-07-14 成都擎天树科技有限公司 基于卷积神经网络的人脸识别方法、装置、系统及设备

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JIANGUO LI ET AL: "Face Detection using SURF Cascade", 《2011 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER VISION WORKSHOPS》 *
SHUZHE WU ET AL: "Funnel-Structured Cascade for Multi-View Face Detection with Alignment-Awareness", 《ARXIV：1609.07304V1》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111523645A (zh) * 2020-04-16 2020-08-11 北京航天自动控制研究所 一种提升小尺度目标检测识别性能的卷积神经网络设计方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102332092B (zh) 一种基于视频分析的火焰检测方法
CN106485215B (zh) 基于深度卷积神经网络的人脸遮挡检测方法
CN104809443B (zh) 基于卷积神经网络的车牌检测方法及系统
CN108520516A (zh) 一种基于语义分割的桥梁路面裂缝检测和分割方法
Anagnostopoulos et al. A license plate-recognition algorithm for intelligent transportation system applications
CN109635694B (zh) 一种行人检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN107103317A (zh) 基于图像融合和盲反卷积的模糊车牌图像识别算法
CN108416250A (zh) 人数统计方法及装置
CN106529448A (zh) 利用聚合通道特征进行多视角人脸检测的方法
CN106682586A (zh) 一种复杂光照条件下基于视觉的实时车道线检测的方法
CN105893946A (zh) 一种正面人脸图像的检测方法
CN106650731A (zh) 一种鲁棒的车牌、车标识别方法
CN105760858A (zh) 一种基于类Haar中间层滤波特征的行人检测方法及装置
CN111582092B (zh) 一种基于人体骨架的行人异常行为检测方法
CN106934355A (zh) 基于深度卷积神经网络的车内手检测方法
CN101364263A (zh) 对图像进行皮肤纹理检测的方法及系统
CN106971193A (zh) 基于结构型Haar和Adaboost的目标检测方法
CN106503748A (zh) 一种基于s‑sift特征和svm训练器的车型识别算法
CN109902576B (zh) 一种头肩图像分类器的训练方法及应用
CN107292933A (zh) 一种基于bp神经网络的车辆颜色识别方法
CN115841649A (zh) 一种用于城市复杂场景的多尺度人数统计方法
CN106909883A (zh) 一种基于ros的模块化手部区域检测方法和装置
CN106909884A (zh) 一种基于分层结构和可变形部分模型的手部区域检测方法和装置
CN111079675A (zh) 基于目标检测与目标跟踪的行驶行为分析方法
CN106339665A (zh) 一种人脸的快速检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20181009