基于fast-AdaBoost算法的人臉檢測(cè)與識(shí)別方法研究.pdf

1、隨著社會(huì)的快速發(fā)展，身份鑒別逐漸成為人們生活中不可或缺的一部分，因而人們對(duì)身份鑒別的準(zhǔn)確性、安全性、可靠性等都提出了非常高的要求。人類所特有的生理特征（指紋、人臉、虹膜等）因其先天的個(gè)體差異性為身份鑒別提供了可能，使生物特征識(shí)別技術(shù)受到了人們的普遍重視，人臉是人與人之間差別最直觀的描述，并且人臉采集具有非侵犯性，因此人臉識(shí)別成為生物特征識(shí)別中非常熱門的一個(gè)研究課題。
　　鑒于人臉識(shí)別在現(xiàn)實(shí)生活中的重要性，本文將對(duì)人臉識(shí)別進(jìn)行系統(tǒng)的

2、研究。人臉識(shí)別的主要內(nèi)容包括:人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別。人臉檢測(cè)作為人臉識(shí)別的基礎(chǔ)部分，對(duì)人臉識(shí)別至關(guān)重要，但就目前人臉檢測(cè)的現(xiàn)狀來看，現(xiàn)有算法仍然存在種種弊端，例如退化現(xiàn)象等，因此對(duì)人臉檢測(cè)問題的深入研究是非常必要的，人臉識(shí)別作為人臉檢測(cè)的一個(gè)應(yīng)用方向，它只有滿足很強(qiáng)的實(shí)用性才能被廣泛采用，然而，影響人臉識(shí)別率的因素很多，現(xiàn)有系統(tǒng)的魯棒性都很差，人臉識(shí)別準(zhǔn)確率還有待進(jìn)一步的提高。
　　本文在詳細(xì)閱讀人臉檢測(cè)及人臉識(shí)別大量文獻(xiàn)和完成相關(guān)

3、實(shí)驗(yàn)后，總結(jié)了當(dāng)前人臉檢測(cè)及識(shí)別所面臨的主要問題，緊緊圍繞解決這些問題開展本文工作，具體研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下幾個(gè)方面:
　　(1)認(rèn)真分析了當(dāng)前人臉檢測(cè)及識(shí)別的研究現(xiàn)狀，通過實(shí)驗(yàn)對(duì)現(xiàn)有的人臉檢測(cè)和識(shí)別算法進(jìn)行了對(duì)比研究，確定了本文的研究方向和擬解決的關(guān)鍵問題。
　　(2)詳細(xì)介紹了fast-AdaBoost算法的內(nèi)容，積分圖的概念，矩形特征值的計(jì)算，并針對(duì)現(xiàn)有Haar特征存在的不足，改進(jìn)并完善了矩形特征的類型，重點(diǎn)研究了fa

4、st-AdaBoost算法訓(xùn)練弱分類器的原理，給出了與AdaBoost算法訓(xùn)練弱分類器的區(qū)別，設(shè)計(jì)了fast-AdaBoost算法的流程圖，并在MATLAB平臺(tái)下對(duì)算法進(jìn)行了編程。
　　(3)總結(jié)了fast-AdaBoost算法存在的問題，通過引入LAC理論來解決樣本權(quán)重的退化現(xiàn)象，提出了基于LAC動(dòng)態(tài)樣本權(quán)重更新的人臉檢測(cè)算法，設(shè)計(jì)并訓(xùn)練了串級(jí)人臉檢測(cè)器，同時(shí)給出了圖像中人臉?biāo)阉鞯木唧w方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文改進(jìn)的人臉檢測(cè)算法具有