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基于彩色图像物理模型的人脸检测

作　者: 杜鑫
导　师: 王晅
学　校: 陕西师范大学
专　业: 生物物理学
关键词: 人脸检测 肤色分割 物理模型 全包含 半包含
分类号: Q6-33
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 17次
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内容摘要


随着网络信息技术的发展,可靠的身份识别技术成为许多系统首先考虑的问题。人脸识别以其非接触、投资少、易操作等优点成为身份识别的热门研究方向。而人脸检测作为人脸识别的首要且关键的环节,自然也得到了人们的高度重视。自动人脸检测是一个相对复杂的问题,困难主要在于人脸是高度的非刚性目标,姿态、面部表情、甚至取像时的角度都会影响对人脸的检测。此外,光照条件的变化也是影响人脸检测的一个至关重要的因素。因此,这就是为什么最近几十年来会有如此多的方法用来研究人脸检测。对主要的方法我们做了整体的概括,并分为了三类：基于面部几何特征的方法、基于统计理论的方法、基于肤色模型的方法。一般的方法或计算量偏大或容易受到光照、表情、姿态、角度等因素的影响。而人类皮肤的颜色是区别于其它自然界物体的特征,不同种族人的肤色在一定的范围内都具有很好的聚类性,并且相同种族的人的皮肤颜色主要因素是光照强度而非色度。并且研究发现,颜色在人脸检测与识别中扮演了一个十分重要的角色。基于彩色图像的人脸检测和识别,无论是从现有算法性能上还是未来可提升空间上,都优于基于灰度或亮度图像的人脸检测和识别。因此,本文从彩色图像出发,对彩色图像的人脸检测和识别进行了研究,主要工作和内容如下：(1)分析和概括了人脸检测与识别的发展现状和基本方法。(2)分析人脸检测常用的几种彩色空间,考虑到肤色只与色度有关而与亮度无关,选择亮度与色度可分离的YCbCr彩色空间。由于YCbCr彩色空间中亮度信息并不完全独立于色度信息,本文首先将YCbCr彩色空间通过非线性变换转换到YCb’Cr’彩色空间,然后使用椭圆模型对复杂背景下的多人脸图像和简单背景下的单人脸图像实现肤色分割。(3)基于医学物理知识,结合医学物理中人的皮肤、头发对光的反射和吸收具有唯一性,本文建立物理模型并与RGB彩色空间的三基色相结合,通过降维,消除光照影响,将皮肤以及头发从背景中分割出来。(4)在人脸检测阶段,本文利用面部器官的几何特征,将人脸分成左眼、右眼和嘴巴三个区域,通过对这三个区域中心位置的查找定位,从而检测到人脸所在,减少了检测时间,提高了效率。(5)由于基于人脸器官几何特征的人脸检测方法容易受到面部表情、饰物、姿态、取像角度等因素的影响,本文根据人脸与头发的全包含和半包含位置关系,定义出了一种模糊检测的方法,解决了这一问题。并通过实验,取得了良好的检测效果。

全文目录


摘要  3-5
Abstract  5-9
第1章 引言  9-13
  1.1 生物特征识别概述  9-10
  1.2 人脸检测与识别技术  10-11
  1.3 人脸检测与识别技术的发展历史与研究现状  11-12
  1.4 本文的研究重点与组织结构  12-13
第2章 人脸检测的主要研究和方法  13-23
  2.1 基于几何特征的方法  13-16
    2.1.1 基于先验知识的方法  13-15
    2.1.2 基于特征不变性的方法  15
    2.1.3 基于模板匹配的方法  15-16
  2.2 基于统计理论的方法  16-21
    2.2.1 基于特征空间的方法  17-18
    2.2.2 基于人工神经网络的方法  18-19
    2.2.3 基于概率模型的方法  19-20
    2.2.4 支持向量机方法  20-21
    2.2.5 Boosting方法  21
  2.3 基于肤色模型的方法  21-23
第3章 基于肤色模型的人脸检测  23-41
  3.1 RGB彩色空间  23-25
  3.2 归一化rgb彩色空间  25-26
  3.3 CMY彩色空间  26-27
  3.4 YUV彩色空间  27-28
  3.5 YCbCr彩色空间  28-29
  3.6 HSV彩色空间  29-31
  3.7 HSI彩色空间  31-34
  3.8 肤色模型的建立  34-40
    3.8.1 基于YCbCr彩色空间的肤色检测  35-36
    3.8.2 基于RGB彩色空间的肤色检测  36-40
  3.9 本章小结  40-41
第4章 人脸特征检测  41-49
  4.1 基于人脸特征的人脸检测  41-43
    4.1.1 双眼与嘴巴的定位  41-42
    4.1.2 实验及分析  42-43
  4.2 基于人脸与头发位置关系的人脸检测  43-48
    4.2.1 确定皮肤区域与头发区域的位置  44-46
    4.2.2 实验效果及分析  46-48
  4.3 本章小结  48-49
第5章 总结  49-51
  5.1 本文工作总结  49
  5.2 展望  49-51
参考文献  51-55
致谢  55-57
攻读硕士学位期间科研成果  57

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中图分类: > 生物科学 > 生物物理学 > 生物物理学研究与实验 > 生物物理学技术
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