【摘 要】
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大多数传统的人脸检测算法不同程度地受到人脸的脸形、大小、旋转角度限制以及光照等的影响，而且检测速度较慢。本文提出一种先根据HSV颜色模型和人脸的肤色平滑度检测出人脸大致区域、再根据人脸核心区域(眼和嘴巴)相对于人脸非核心区域的灰度——梯度分布特征来寻找核心区域的可能位置，最后根据人脸核心区域的位置结构特征(眼、嘴巴之间的位置关系)判断是否存在人脸的算法。根据这个算法，我们较为成功地克服了以往人脸检
【机 构】
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浙江工业职业技术学院，绍兴，312000
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大多数传统的人脸检测算法不同程度地受到人脸的脸形、大小、旋转角度限制以及光照等的影响，而且检测速度较慢。本文提出一种先根据HSV颜色模型和人脸的肤色平滑度检测出人脸大致区域、再根据人脸核心区域(眼和嘴巴)相对于人脸非核心区域的灰度——梯度分布特征来寻找核心区域的可能位置，最后根据人脸核心区域的位置结构特征(眼、嘴巴之间的位置关系)判断是否存在人脸的算法。根据这个算法，我们较为成功地克服了以往人脸检测的局限性。
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