基于模板匹配的人臉檢測.pdf

1、人臉檢測是計算機(jī)視覺、計算機(jī)圖形學(xué)中的一個研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。 目前，人臉檢測、人臉識別的方法主要有基于膚色特征和灰度特征兩大類?；谀w色特征的方法首先要確定一定的膚色模型，然后進(jìn)行膚色分割，根據(jù)它們在色度上的相似性和空間上的相關(guān)性分割出可能的人臉區(qū)域，同時利用區(qū)域的幾何特征或灰度特征進(jìn)行是否是人臉的驗證。主流的人臉特征檢測技術(shù)基本上可以歸結(jié)為三類，即：基于幾何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法?；趲缀翁卣鞯姆椒ㄖ芯哂写?/p>

2、性的是Snakes方法和DeformableTemplate(可變行模板)方法?；谀０宓姆椒梢苑譃樘卣髂樂椒ā⒒谙嚓P(guān)匹配的方法、線性判別分析方法、奇異值分解方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、動態(tài)連接匹配方法等，其中最具有代表性，也是最成功的是特征臉方法?；谀Ｐ偷姆椒▌t有主動形狀模型(ActiveShapeModel)，主動外觀模型(ActiveAppearanceModel)，直接外觀模型(DirectAppearanceModel)的方法等

3、。 本文首先在對人臉檢測、人臉識別技術(shù)的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行綜述的基礎(chǔ)上，提出了基于模板的人臉檢測算法；該方法直接采用了平均臉模板匹配算法。由于雙眼在人臉檢測、人臉識別中往往起著關(guān)鍵的作用，因此本算法中用到的模板分為雙眼模板和人臉模板兩類。模板是對多個人臉樣本取平均構(gòu)造出來的，首先用手工畫出選取的樣本圖像中的人臉區(qū)域，作為人臉樣本，接著對每個人臉樣本進(jìn)行尺度標(biāo)準(zhǔn)化和灰度分布標(biāo)準(zhǔn)化。將所有經(jīng)尺度標(biāo)準(zhǔn)化、灰度分布標(biāo)準(zhǔn)化后的樣本圖像取灰度平均

4、得到平均人臉圖像。進(jìn)一步重采樣到一定尺度得到原始模板，拷貝原始模板的雙眼部分，進(jìn)行灰度分布標(biāo)準(zhǔn)化后作為雙眼模板；對原始模板進(jìn)行灰度分布標(biāo)準(zhǔn)化得到人臉模板，為盡可能適應(yīng)不同形狀的人臉，我們按不同的長寬比對人臉模板進(jìn)行拉伸，構(gòu)成人臉模板組。匹配時首先用雙眼模板進(jìn)行粗篩選，再使用人臉模板組進(jìn)一步匹配的方法確定待檢測圖像中可能是人臉的區(qū)域，然后用梯度馬賽克圖的梯度特征去除部分假臉，最后，將通過篩選的圖像區(qū)域送入基于奇異值特征分布的人臉子空間進(jìn)行