我们可以通过基于显著性区域的肤色分割来确定视频中人脸的位置。首 先,建立一个YCbCr颜色空间中的人脸肤色模型以便从背景中将人脸分 离出来;接着我们通过图像的形态学处滤波得到候选区域;最后通过显 著性模型得到精确的人脸区域。


我们可以通过基于显著性区域的肤色分割来确定视频中人脸的位置。首先,建立一个YCbCr 颜色空间中的人脸肤色模型以便从背景中将人脸分离出来;接着我们通过图像的形态学处滤 波得到候选区域;最后通过显著性模型得到精确的人脸区域。

人脸识别是实验室生物特征识别的重要方向之一,其中包括多光源(可见光和近红外)的二 维人脸识别研究,三维人连数据库的搭建和识别,人脸老化合成等。

BUAA红外-可见光多光谱人脸数据库


步态特征也是生物特征识别领域常用的特征之一,具有应用范围广、非 侵犯性等特点。根据工作需要我们采集了大型的多视角步态数据库,在 此基础上,我们对基于Gabor底层特征描述与隐马尔可夫模型的步态层 次化建模,和基于分块底层特征与混合条件随机场的步态层次化建模进 行了研究。


实验室也对离线/联机签名、语音等生物特征进行了研究,基于这些可 以进行身份的识别和认证。

数字水印被广泛应用与篡改检测和版权保护领域。我们提出了一些有效 的自动检测篡改区域的算法。并且通过水印实现了多种不同生物特征的 互嵌,取得了良好效果。

遥感图像处理方面,我们实现了遥感图像的精确配准和多光谱遥感图像 的融合,并且提出了一种基于显著性区域的目标检测方法。