典型文献
基于K均值聚类与肤色的人脸检测研究
文献摘要：
针对传统人脸检测中存在色偏所造成检测精度偏低,深度学习方法中通过训练大量数据来实现人脸检测而造成硬件要求高等问题.提出了训练简单的卷积神经网络来实现人脸和非人脸的判断,并利用白平衡算法来解决色偏的问题.将YCgCr颜色空间与K均值聚类的方法结合起来实现肤色检测,最后在肤色检测的基础上实现人脸检测.其精度相较于传统的人脸检测方法提升3％左右,速度比基于深度学习的人脸检测快2倍左右.
文献关键词：
肤色;人脸检测;卷积神经网络;K均值聚类;YCgCr颜色空间
中图分类号：
作者姓名：
张申;黄庆梅;孙丽佳
作者机构：
北京理工大学光电学院颜色科学与工程国家专业实验室,北京100081
文献出处：
引用格式：
[1]张申;黄庆梅;孙丽佳-.基于K均值聚类与肤色的人脸检测研究)[J].光学技术,2022(03):301-306
A类：
YCgCr
B类：
均值聚类,肤色,人脸检测,色偏,检测精度,深度学习方法,非人,白平衡,颜色空间,速度比,比基
AB值：
0.196897
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
