人臉檢測與人臉特征點定位方法的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、人臉檢測和特征點定位的技術(shù)主要是利用計算機系統(tǒng)對人臉圖像的特征進行提取和識別，從而辨別身份的技術(shù)。由于人臉是復(fù)雜變化的立體圖像，難以用數(shù)學(xué)形式進行描述和分析，而且由于人臉圖像受到光照、年齡、遮擋物的影響，因此在不同的條件下，人臉圖像的存在較大的差別，由此可知人臉識別比一般的圖像識別更為復(fù)雜?；诖吮疚氖占驼砹藝鴥?nèi)外相關(guān)的研究對人臉檢測的發(fā)展現(xiàn)狀、研究成果以及未來的發(fā)展趨勢進行了一定的了解，并確定了本文的研究課題和研究重點。
　

2、　本文以人臉檢測與人臉特征點定位方法的研究作為研究對象，分析比較了目前在工程項目中實際運用的幾種算法的優(yōu)缺點，同時還深入研究了人臉檢測與人臉特征點定位技術(shù)的發(fā)展過程和技術(shù)指標?；谏鲜鲈?，本文采用膚色分割與AdaBoost相結(jié)合的方法進行人臉定位，在提高檢測率的同時降低了誤檢率。本文的研究主要分為六個部分：其中第一部分為緒論，主要是對本文進行一個大致的概括：對課題的研究背景、研究目的及意義和課題研究的來源進行闡述，另外，對本課題國內(nèi)外

3、研究現(xiàn)狀和未來的發(fā)展方向、以及在此領(lǐng)域存在的難點；第二部分是介紹通過膚色進行分割的人臉定位方法，其中著重介紹了分割原理、模型選取的依據(jù)及建模的過程、有關(guān)色彩的基本知識，同時針對幾種常見的色彩空間分別進行膚色聚類性分析并加以比較；第三部分是本文的創(chuàng)新所在，即對圖像進行預(yù)處理的過程。重點闡述了經(jīng)過膚色分割后的待檢測圖像的預(yù)處理過程，并對其進行光照補償處理，同時對分割后的黑白圖像中的結(jié)構(gòu)元素運用形態(tài)學(xué)方法預(yù)處理以及篩選出人臉的候選區(qū)域；第四部

4、分是主要介紹以迭代算法AdaBoost為基礎(chǔ)的人臉定位算法，并對該算法的概念、過程進行闡述，同時對AdaBoost算法在人臉檢測當(dāng)中和的應(yīng)用過程例如Haar分類器中的特征選擇、積分圖的相關(guān)原理、不同種類分類器的訓(xùn)練過程及構(gòu)造等作進一步地說明；第五部分是將膚色分割原理和迭代算法AdaBoost進行結(jié)合而形成的人臉定位方法，結(jié)合膚色分割和AdaBoost算法兩種方法設(shè)計一個全新的人臉檢測系統(tǒng)，先使用膚色分割，然后使用AdaBoost算法，選