学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

人脸检测与标定技术的实现与研究

作　者: 李逢博
导　师: 周明全
学　校: 西北大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 肤色模型人脸检测特征提取变形模板人脸模型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
下　载: 174次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载

内容摘要

人脸检测与标定技术是人脸识别技术中的核心课题。自2001年美国“9·11”恐怖袭击发生以来，如何在机场，车站等公共场所利用高科技手段，迅速而准确的发现并确认可疑分子成了目前世界各国在反恐斗争中普遍关注的主要问题。人脸区域的检测与标定的准确性和及时性直接影响识别结果的准确性和及时性，因此做为人脸识别的关键和核心课题，其重要性可想而知。人脸检测与标定技术由于具有非接触、便携、稳定、无法复制、可扩展性好的优点，所以实际应用具有极广阔的前景。目前在人脸检测与标定技术领域，各种方法和技术不断涌现，经过我们对于问题空间的考虑和理解，我们选择了加入肤色信息的变形模板技术。本文对肤色信息和肤色模型做了综合、客观的考察和评价，并选择了符合我们设计要求的肤色检测方案，大大的节约了检测时间、简化了检测步骤，并且对人脸的生理几何结构、脸部区域投影特征、变形的人脸中心模板、各器官特征的统计特征都做了详细、准确的描述，让我们可以使用先验知识进行细检，然后使用统计知识进行确认，增加了准确性，降低了误警率。本文对肤色检测和基于器官特征的变形模型技术进行了研究，提出了一套完整的人脸定位算法。在理论研究的同时，我采用Visual C++6.0在PC机上设计实现了人脸检测与器官标定系统FaceDetect。该系统能对二维照片做特定的处理工作、可以准确检测照片上的人脸肤色区域、标定人脸器官特征和特征点。大量试验结果表明，应用本论文中使用的算法和思路进行肤色检测和标定，具有较高的精确度和可靠性。最后，本文对所做的工作进行了总结，探讨了肤色检测和变形的人脸中心模板的优缺点，提出了进一步工作的方向。

全文目录

第一章绪论  8-17
  1.1 研究背景与意义  8-10
  1.2 计算机视觉和模式识别基本概念及其应用  10-13
    1.2.1 计算机视觉  10-12
    1.2.2 模式识别理论  12-13
  1.3 人脸检测与标定技术的发展历史以及国内外研究现状  13-15
    1.3.1 人脸检测与标定技术的发展历史  13-14
    1.3.2 人脸检测与标定技术的国内外研究现状  14-15
  1.4 本文主要研究内容  15-16
  1.5 本文章节安排  16-17
第二章人脸检测与标定方法概述和原理  17-26
  2.1 人脸检测与标定的几种典型方法  17-22
    2.1.1 几何特征方法  17-18
    2.1.2 特征脸方法  18-19
    2.1.3 模板匹配的方法  19
    2.1.4 图匹配的方法  19
    2.1.5 神经网络方法  19-20
    2.1.6 综合的方法  20-22
  2.2 人脸检测与标定的几种典型算法  22-24
    2.2.1 模板匹配算法  22
    2.2.2 主分量分析算法  22-23
    2.2.3 人工神经网络算法  23
    2.2.4 镶嵌图算法  23
    2.2.5 肤色信息算法  23-24
  2.3 人脸检测与标定技术的原理  24-25
  2.4 本文采用方法  25-26
第三章肤色模型简述  26-34
  3.1 引言  26
  3.2 肤色在颜色空间上的聚类特性  26-28
  3.3 本文使用的肤色模型  28-33
    3.3.1 光线补偿(Lighting Compensation)处理  28-29
    3.3.2 非线性分段色彩变换  29-33
  3.4 对于这种肤色模型的实验验证和分析  33-34
第四章肤色区域分割  34-41
  4.1 引言  34
  4.2 本论文中使用的人脸区域分割算法  34-40
    4.2.1 人脸区域分割算法框架描述  35-36
    4.2.2 去噪声处理  36
    4.2.3 提取边界获取初始的一系列矩形  36-39
    4.2.4 将初始的矩形序列进行归并处理  39-40
  4.3 对于这种人脸区域分割算法有效性的实验验证  40-41
第五章人脸的特征表达和特征特性  41-53
  5.1 人脸的生物特征表达  41-43
    5.1.1 人脸结构的普遍规则--三停五眼规则  41-42
    5.1.2 脸形  42
    5.1.3 人脸语义规则  42-43
  5.2 人脸器官特征和特征特性发  43-45
    5.2.1 特征点选取  43
    5.2.2 人脸器官几何特征的模板定义  43-45
  5.3 人脸器官在彩色图像空间中的投影特性  45-49
    5.3.1 被检测的人脸区域的投影特性  45-47
    5.3.2 各器官单独的投影特性  47-49
  5.4 人脸区域在彩色图像空间中的确认标准  49-53
第六章人脸检测与特征标定系统软件  53-62
  6.1 系统功能设计  53-54
  6.2 系统流程  54
  6.3 系统实现  54-62
    6.3.1 人脸区域的检测  55-56
    6.3.2 眼睛的标定  56
    6.3.3 鼻子的确定  56-57
    6.3.4 嘴的确定  57-62
第七章总结与展望  62-64
  7.1 本文工作总结  62
  7.2 未来研究工作展望  62-64
参考文献  64-67
致谢  67

人脸检测与标定技术的实现与研究

内容摘要

全文目录

相似论文