人臉檢測及人眼定位算法的研究.pdf

1、人臉檢測作為人臉信息處理中的一項關(guān)鍵技術(shù),近年來在模式識別與計算機視覺領(lǐng)域中已經(jīng)成為一個十分活躍的研究方向,具有極高的學(xué)術(shù)研究價值和商業(yè)應(yīng)用價值。隨著智能化信息處理技術(shù)的發(fā)展,人臉檢測在身份識別、視頻編碼、基于內(nèi)容的檢索、自動監(jiān)控、人機交互等方面有著日益廣泛的應(yīng)用。
　　 人臉檢測及定位是人臉識別系統(tǒng)中必不可少的部分,是進行準(zhǔn)確人臉識別的前提。本文歸納和分析了當(dāng)前人臉檢測領(lǐng)域的一些典型算法,在此基礎(chǔ)上,首次將邊緣特征提取能力較強

2、的Contourlet變換應(yīng)用于人臉圖像的特征提取中,形成了一種新的人臉圖像稀疏表示的方法:人臉金字塔。此人臉金字塔綜合利用Contourlet變換分解的高低頻信息及方向信息,使用相對較少的系數(shù)有效地提取了具有較強鑒別力的人臉特征。然后從Adaboost人臉檢測的分類器算法出發(fā),分別對訓(xùn)練過程、檢測過程進行了改進,利用改進的算法訓(xùn)練了一個新的級聯(lián)分類器,實現(xiàn)了人臉圖像中正面人臉的檢測。相對于Adaboost人臉檢測算法,基于人臉金字塔的

3、特征向量的維數(shù)要遠小于基于圖像類Haar特征的向量維數(shù),因此此級聯(lián)分類器在保證檢測準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上,從根本上大大降低了訓(xùn)練的時間。
　　 在實現(xiàn)正確人臉檢測的基礎(chǔ)上,利用積分投影算法實現(xiàn)了人眼兩個中心點的定位,完成人臉圖像的歸一化處理,為后續(xù)的人臉識別做好準(zhǔn)備。為了更準(zhǔn)確的定位中心點,采取了適當(dāng)?shù)膱D像預(yù)處理技術(shù),包括圖像增強技術(shù)和圖像的二值化處理技術(shù),使得積分投影曲線在一定程度上免除噪聲的干擾,實現(xiàn)雙眼的精確定位。
　　

4、實驗結(jié)果表明,本文構(gòu)造的級聯(lián)分類器可以快速有效地實現(xiàn)復(fù)雜背景圖像中正面人臉以及有一定偏轉(zhuǎn)角度的人臉檢測。且本算法有較好的魯棒性,對圖像中人臉的表情變化、圖像拍攝的光照條件、裝飾物(如眼鏡、帽子)等等具有較好的適應(yīng)性。人眼定位算法也可較好地完成正面人臉圖像中的雙眼中心點的定位,根據(jù)定位的結(jié)果,較好地完成了人臉的歸一化處理。
　　 把本文的人臉檢測及定位算法結(jié)合起來,構(gòu)建了人臉檢測模塊,作為人臉識別系統(tǒng)的前序部分,在此基礎(chǔ)上完成了項