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基于多特征融合的人脸检测研究

作　者: 鲍军
导　师: 龚声蓉
学　校: 苏州大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 肤色分割距离变换特征融合轮廓平滑人脸检测
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

肤色是人体的一个非常重要的生物特征。肤色分割在人脸检测,Web图像过滤,人脸图像检索,性别分类,年龄判别,医疗诊断,视频监控,人脸识别和身份验证中均有广泛应用。针对单一的基于肤色的人脸检测方法存在人脸区域与其它颜色相近的区域粘连,以及多姿态情况人脸检测准确率比较低等问题,本文开展了深入的研究,主要内容包括:1.提出了基于多高斯和Bayes结合的肤色分割方法。该方法通过对肤色色度多高斯拟合和自然图像色度的先验概率统计,通过分析这两组先验概率的不同分布,采用Bayes决策理论实现对彩色图像分类,从而达到分割肤色和背景的目的。同其它分割方法相比,在肤色和背景较接近的情况下,该方法肤色分割效果更好。2.提出了基于骨架和距离变换的区域粘连分割方法。该方法通过提取肤色区域骨架顶点信息和部分轮廓点作为特征点集,计算肤色区域每个点到特征点集之间的最短距离,得到极大值点集合,根据极大值点之间的距离,合并极大值点和肤色粘连区域分割。实验结果表明,该方法可以有效去除一些小背景区域,人脸与其他区域的粘连。3.提出了基于多特征融合的人脸检测方法。该方法通过融合眼睛,嘴巴和眉毛等特征区域以及特征区域方向和特征区域中心点之间几何关系约束,采用多特征融合进行人脸检测。实验结果表明,该方法在平面内和平面外带有一定旋转角度以及脸部含有复杂表情等情况下,能够更准确的检测人脸。4.提出了基于直方图的人脸轮廓平滑方法。该方法用轮廓及其中心点所构成的距离直方图,通过波峰和波谷的位置关系平滑轮廓。实验结果表明,该方法能平滑人脸轮廓,去除部分边界的突起小区域,从而能更准确的定位人脸特征区域。

全文目录

中文摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-15
  1.1 课题的研究背景和意义  9-10
  1.2 主要研究方法  10-13
    1.2.1 基于知识的人脸检测方法  10-12
    1.2.2 基于学习的人脸检测方法  12-13
  1.3 本文的主要研究内容及创新点  13-14
  1.4 本文的组织结构  14-15
第二章基于多高斯和贝叶斯的肤色分割  15-31
  2.1 颜色空间的模型  15-18
    2.1.1 RGB 颜色空间  15-16
    2.1.2 YIQ 颜色空间  16-17
    2.1.3 YUV 颜色空间  17-18
    2.1.4 YCbCr 颜色空间  18
  2.2 肤色分割方法  18-24
    2.2.1 RGB 阈值分割  19-20
    2.2.2 高斯分布  20-22
    2.2.3 分段多高斯分布  22
    2.2.4 直方图统计模型  22-23
    2.2.5 YUV 和 YIQ 联合分布  23-24
  2.3 多高斯和贝叶斯的肤色分割  24-26
  2.4 实验结果与讨论  26-30
  2.5 小结  30-31
第三章粘连区域的分割和多特征融合的人脸检测  31-45
  3.1 现有的人脸检测和器官定位概述  31-32
  3.2 粘连区域分割和人脸检测  32-41
    3.2.1 基于骨架的背景区域去除  32-34
    3.2.2 粘连区域的分割和凹陷区域的修复  34-35
    3.2.3 脸部特征提取和多特征融合的人脸检测  35-41
      3.2.3.1 脸部特征区域的检测  35-38
      3.2.3.2 脸部冗余特征区域去除  38-39
      3.2.3.3 脸部特征方向和知识规则的人脸检测  39-41
  3.3 实验结果及讨论  41-44
  3.4 小结  44-45
第四章基于距离直方图的人脸轮廓平滑处理  45-52
  4.1 人脸区域分割概述  45-46
  4.2 基于距离直方图的轮廓平滑算法  46-49
  4.3 实验结果及讨论  49-51
  4.4 小结  51-52
第五章总结与展望  52-54
  5.1 工作与总结  52-53
  5.2 存在的不足与展望  53-54
参考文献  54-59
攻读硕士学位期间公开发表的论文  59-60
致谢  60-61

基于多特征融合的人脸检测研究

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