基于Adaboost算法和不同顏色空間的人臉檢測研究.pdf

1、人臉識別如今已成為一種比較流行的識別手段，在圖像檢索、視頻監(jiān)控、軍事基地或者其他敏感區(qū)域的出入口控制等等場合都需要用到人臉識別。人臉識別有三個關(guān)鍵步驟：人臉檢測、特征提取和特征匹配。而人臉檢測在人臉識別當中的地位舉足輕重。因此，如何快速有效地進行人臉檢測將直接影響著人臉識別的整個進程。
　　正是基于以上研究背景，本論文對人臉識別的第一個環(huán)節(jié)人臉檢測的方法做了進一步的研究，結(jié)合當前比較流行的一些人臉檢測方法，進行了一些改進，使得改進

2、之后的人臉檢測方法可以更加精確地對輸入圖像進行檢測，從而更加快速準確地將人臉從所給圖像當中檢測出來，以供進一步的研究與利用。
　　本文中所進行的人臉檢測，主要結(jié)合基于Adaboost的方法和基于膚色分割的方法，并對后者進行了一些改進。本文首先分別闡述了這兩種方法的具體算法，在進行膚色檢測時，通過在RGB、HSV和YCbCr三種不同的顏色空間分別建立膚色模型并進行比較，最終選擇了YCbCr顏色空間作為本文的膚色建模空間，但是，傳統(tǒng)的

3、YCbCr顏色空間的膚色建模規(guī)則并不是對所有的圖像都適用，還存在著一定的缺陷，所以，基于此，本文對傳統(tǒng)的YCbCr顏色空間進行了改進，即改變了由RGB空間向YCbCr顏色空間轉(zhuǎn)換時用到的轉(zhuǎn)換矩陣的參數(shù)，使得所選擇的膚色區(qū)域更接近于人臉膚色區(qū)域，從而能夠使系統(tǒng)把人臉最為精確地檢測出來。
　　本文將上文所提到改進方法進行后續(xù)完善，并通過大量的樣本圖像對所建立的系統(tǒng)進行了測試，測試結(jié)果表明，本論文中所創(chuàng)建的基于Adaboost算法和改進