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人脸检测技术的研究

作　者: 马松岩
导　师: 杜天苍
学　校: 北京化工大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 人脸检测肤色分割 Adaboost 特征提取分类器
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 160次
引　用: 1次
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内容摘要

人脸检测是指在视频序列或图像中寻找所有人脸信息,并确定人脸大小、位置、运动轨迹、姿态,进一步对人脸上的眼睛、嘴唇等特征进行提取的过程。人脸检测源自人脸识别,是人脸识别系统中的第一阶段,也是一个关键阶段。近些年来,人脸检测识别技术逐渐成为最具潜力的身份验证手段。在电子商务,医疗,跟踪等领域它的实际应用价值日渐突出。本文首先介绍了人脸检测技术的研究背景和意义,以及目前比较常用的一些人脸检测算法。并对人脸检测算法的历史和现状进行了总结。其次对基于肤色的人脸检测方法和基于Adaboost的人脸检测技术进行了较深入的研究,分析总结了它们各自的特点,并对比了各自的优缺点。提出了一种基于肤色分割的Adaboost人脸检测算法：即先采用YCgCr颜色空间,通过自适应阈值选取算法完成肤色区域的分割。并按照Adaboost算法原理进行矩形特征计算、分类器的训练等。再对经过肤色分割的候选区域进行Adaboost人脸检测,得出人脸区域。然后使用肤色人脸检测、Adaboost检测以及本文算法分别对大量的图像进行人脸检测,并对检测结果进行统计分析,证明本文算法所具有的优势。最后对本文所做的研究工作进行了全面性的总结,并得出结论,并对进一步工作做出了展望。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-13
第一章绪论  13-17
  1.1 课题的背景和意义  13-14
  1.2 人脸检测的历史与现状  14-15
  1.3 本文的主要工作  15-17
第二章常用的人脸检测算法  17-21
  2.1 基于知识的算法  17
  2.2 基于模板匹配的算法  17-18
  2.3 基于特征的算法  18
  2.4 基于外观的算法  18-21
第三章改进的Adaboost检测算法  21-57
  3.1 肤色模型检测  21-33
    3.1.1 肤色检测的优缺点  21
    3.1.2 选择颜色空间  21-28
    3.1.3 肤色模型  28-30
    3.1.4 肤色分割  30-33
  3.2 Adaboost人脸检测方法  33-43
    3.2.1 Adaboost算法的优缺点  33-34
    3.2.2 矩形特征  34-39
    3.2.3 分类器的设计  39-43
  3.3 改进的Adaboost人脸检测  43-57
    3.3.1 检测前图像的预处理  43-44
    3.3.2 基于肤色分割的Adaboost检测算法  44-48
    3.3.3 检测的结果与分析  48-57
第四章结论与展望  57-59
  4.1 论文结论  57
  4.2 进一步的工作  57-59
参考文献  59-63
致谢  63-65
研究成果及发表的学术论文  65-67
作者和导师简介  67-68
北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书  68-69

人脸检测技术的研究

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