視頻圖像中的多姿態(tài)人臉檢測(cè).pdf

1、近年來，人臉檢測(cè)(FaceDetection)成為計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)非常活躍的課題。隨著智能監(jiān)控、人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)于具有視頻分析處理能力、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)和跟蹤的智能化視頻監(jiān)控系統(tǒng)的要求日益迫切。智能化系統(tǒng)需要克服多姿態(tài)人臉檢測(cè)這一技術(shù)難題來實(shí)現(xiàn)多視角人臉檢測(cè)與跟蹤。目前人臉檢測(cè)的研究主要集中在簡(jiǎn)單或復(fù)雜背景環(huán)境下的前視圖人臉檢測(cè)，對(duì)于多姿態(tài)人臉檢測(cè)方法還存在很多問題，有效的方法并不多。
　　本文研究了彩色視

2、頻圖像的多姿態(tài)人臉檢測(cè)基本理論和關(guān)鍵技術(shù)，重點(diǎn)分析了基于視頻圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取和膚色模型的膚色區(qū)域分割模塊和基于灰度分布直方圖與金字塔形檢測(cè)器模塊相結(jié)合的多姿態(tài)人臉檢測(cè)方法。論文的主要工作如下:
　　(1)運(yùn)動(dòng)特征是視頻序列圖像的重要特征之一，根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的常用方法，提出了背景差分法和幀間差分法相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割方法。
　　(2)膚色是人臉的重要特征之一，它不依賴于人臉面部姿態(tài)，具有相對(duì)的穩(wěn)定性，提出了基于膚色特征與運(yùn)

3、動(dòng)特征相結(jié)合的人臉檢測(cè)方法。算法先檢測(cè)出膚色區(qū)域，利用人臉幾何特征，剔除手臂、腿、近膚色服裝等非人臉區(qū)域，然后采用運(yùn)動(dòng)特征剔除背景區(qū)域，得到完整的前景膚色區(qū)域。
　　(3)灰度分布直方圖對(duì)入臉姿態(tài)粗劃分是個(gè)很好的方法，而Adaboost分類器對(duì)人臉檢測(cè)速度較快，提出了基于直方圖和金字塔檢測(cè)器的多姿態(tài)人臉檢測(cè)方法。該技術(shù)先使用直方圖對(duì)多視圖訓(xùn)練樣本進(jìn)行分類，然后用基于姿態(tài)劃分的層次模型進(jìn)行不同角度姿態(tài)的人臉識(shí)別，得到最終的人臉識(shí)別結(jié)