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基于OpenCV的人脸检测方法研究

作　者: 王洋
导　师: 刘扬
学　校: 辽宁科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 背景差分阈值图像分割人脸检测 AbaBoosting算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 65次
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内容摘要

随着智能化信息技术的发展,在国防建设、安防监控、远程教育、交通管制等各方面都提出对身份识别的要求。人脸作为人体当中最重要的身份标识,自然成为人体各部分特征检测的重点,在生物特征识别领域的一大重要研究课题——人脸检测也成为各大研究机构的研究热点。本文首先总结了人脸检测技术的发展和应用,然后对图像分割基本理论进行了详细的描述,而后受图像局部区域阈值化分割技术的启发,在利用分块背景估计方法进行差分背景基础上提出使用分块自适应阈值分割方法取得包含人脸的运动前景区域二值化图像,最后利用肤色模型对运动前景中的肤色区域进行检测,并使用人脸不变特征判别方法快速定位人脸。本文所做的主要研究有:(1)在图像分割理论基础上,设计完成了在背景图像差分基础上的分块自适应阈值分割的运动区域前景图像分割,并加入数学形态学处理;(2)提出了利用肤色模型和人脸不变特征进行肤色区域提取和人脸的快速定位,并对经典AbaBoosting算法和本文实验的结果进行了对比分析。科研阶段所做的主要工作有:基于OpenCV开发了人脸检测系统,进行运动前景区域的检测取得二值化图像和人脸快速定位,为在视频序列中进行实时人脸检测提供了实验平台。

全文目录

中文摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
1. 绪论  9-14
  1.1 课题研究意义  9
  1.2 人脸检测和图像分割概述  9-12
    1.2.1 人脸检测的定义及人脸检测分类  9-11
    1.2.2 人脸检测国内外研究现状  11-12
  1.3 目前该领域中存在的问题及难点  12
  1.4 本文主要研究内容和论文结构安排  12-14
2. 图像分割理论基础  14-28
  2.1 数字图像及图像分割定义及分类  14-16
    2.1.1 数字图像概念  14-15
    2.1.2 像素邻域  15
    2.1.3 图像分割的定义  15-16
  2.2 图像分割方法综述  16-19
    2.2.1 基于数据的图像分割技术  16-17
    2.2.2 基于理论模型的图像分割方法  17-19
  2.3 阈值图像分割方法  19-23
    2.3.1 灰度直方图  19
    2.3.2 峰谷法  19-20
    2.3.3 熵阈值分割法  20-21
    2.3.4 最大类间方差分割法  21-22
    2.3.5 最小误差法分割法  22-23
  2.4 区域图像分割方法  23-24
  2.5 视频序列的分割技术  24-27
  2.6 基于形态学的分割方法  27
  2.7 本章小结  27-28
3. 基于差分背景的运动人脸图像分割  28-40
  3.1 人脸图像预处理  29-32
    3.1.1 图像灰度化处理  30
    3.1.2 人脸图像滤波去噪  30-32
  3.2 差分背景分割运动人脸图像  32-35
    3.2.1 分块背景估计算法  32
    3.2.2 利用统计模型对背景实时动态更新  32-33
    3.2.3 差分背景人脸分割算法  33-35
  3.3 数学形态学处理  35-36
  3.4 实验和分析  36-38
  3.5 本章小结  38-40
4. 基于肤色信息的快速人脸检测方法研究  40-55
  4.1 AbaBoosting 算法  40-47
    4.1.1 AbaBoosting 算法原理  40-41
    4.1.2 Harr 特征和积分图  41-43
    4.1.3 分类器设计及训练过程描述  43-47
  4.2 基于肤色信息的人脸检测与跟踪  47-49
    4.2.1 肤色区域提取算法  47-48
    4.2.2 人脸不变特征判别法  48-49
  4.3 Open CV 简介  49-50
  4.4 人脸检测结果对比分析  50-53
  4.5 本章小结  53-55
5. 总结与展望  55-57
参考文献  57-61
致谢  61

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