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基于AdaBoost算法的人脸检测系统的设计与实现

作　者: 罗明刚
导　师: 李一民
学　校: 昆明理工大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 人脸检测对象检测 AdaBoost算法 Haar-Like特征模式识别
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 463次
引　用: 3次
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内容摘要

人脸检测最初是根据人脸识别的需要而提出的一个课题，随着计算机技术的发展人脸检测已经作为一个独立的研究课题提出来了，人脸检测既是人脸识别、人的表情识别等课题的研究基础，直接影响后续课题的研究，又在公安、安保、门禁等得到广泛的应用。由于人脸模式的可变性及受光照、背景等的影响给人脸检测带来了巨大的挑战。人脸检测是指运用图像处理、人工智能及模式识别的方法确定一幅图片中是否有人脸，如果有确定人脸的位置及人脸的个数。本文研究了如何快速、准确地在一幅图片中检测出人脸。在比较众多的方法后本文采用Haar-Like特征和AdaBoost的学习算法构造分类器，并采用Cascade方法将强分类器级联构成最终的分类器。本文基于AdaBoost算法训练了一个分类器，并构建了一个人脸检测系统，由三个独立的子系统组成：训练样本预处理子系统、分类器训练子系统、人脸检测子系统。为了提高系统的鲁棒性和检测的速度和精度，本文对其加以了改进：采用了图像处理的方法对图像进行了旋转、缩放和光照补偿的预处理；采用了积分图(Integral Image)的快速算法；采用Canny算子提取边缘，去掉部分背景区域；增加训练样本数和不同肤色、不同背景、不同角度、不同光照的人脸样本训练分类器，以提高系统的鲁棒性；采用放大检测窗口获得待检窗口，比传统的金字塔法放大图像减小计算量。这些措施大大提高了系统的检测精度和检测时间，可以适应实时检测的需要。

基于AdaBoost算法的人脸检测系统的设计与实现

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