基于模板匹配、馬賽克圖以及支持向量機(jī)的人臉檢測.pdf

1、人臉檢測是人臉識別及人臉分割的重要前期步驟,因此人臉檢測是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題.人臉具有不同的姿態(tài)、尺寸、膚色和表情,而且,其他的因素(例如戴眼鏡、頭發(fā)的有無以及穿戴)都有可能導(dǎo)致檢測失敗.不同的光照條件、背景的復(fù)雜程度都有可能影響人臉檢測算法的適用性.該文提出了一種基于模板匹配、馬賽克圖和支持向量機(jī)的人臉檢測算法.算法分為圖像的前期預(yù)處理、人眼待選點(diǎn)的產(chǎn)生和篩選以及人臉的篩選三個(gè)步驟.圖像的格式轉(zhuǎn)換、尺寸縮放、平滑去噪以及灰度的正規(guī)化

2、組成了前期預(yù)處理過程.在人眼待選點(diǎn)的產(chǎn)生和篩選過程中,我們首先通過形態(tài)學(xué)變換提取包含人眼區(qū)域的二值圖像;對二值圖像進(jìn)行基于連通性的標(biāo)注;標(biāo)注區(qū)域會(huì)聚形成候選人眼點(diǎn);再對候選點(diǎn)進(jìn)行基于灰度投影積分的小領(lǐng)域微調(diào);然后結(jié)合灰度信息和邊緣信息進(jìn)行人眼點(diǎn)的篩選.然后,我們對產(chǎn)生的人眼待選點(diǎn)進(jìn)行兩兩組合形成待選人臉.通過基于常識的人臉粗篩選之后,再進(jìn)行基于人眼模板、人臉模板的相關(guān)匹配篩選和基于馬賽克圖的規(guī)則匹配篩選,最后送入支持向量機(jī)進(jìn)行最終的判別