人臉檢測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、與傳統(tǒng)的身份認(rèn)證方式相比,人臉識(shí)別具有友好性、便利性、安全性等特點(diǎn)。人臉檢測(cè)作為人臉識(shí)別的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),具有重要的研究意義。近年來(lái),人臉檢測(cè)技術(shù)取得了日新月異的進(jìn)步與發(fā)展,但是其相關(guān)研究仍存在一些不足,有待于進(jìn)一步改善。本文深入研究與分析了基于膚色模型和Adaboost算法的人臉檢測(cè)技術(shù),設(shè)計(jì)了改進(jìn)策略,進(jìn)而提出了人臉檢測(cè)系統(tǒng)方案,最后對(duì)本系統(tǒng)的性能進(jìn)行了測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本系統(tǒng)具有較好的人臉檢測(cè)性能。
　　 本文的主要工作和成

2、果如下:
　　 1.本文針對(duì)膚色檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)與Adaboost算法的特點(diǎn),采用膚色分割初檢與Adaboost檢測(cè)定位相結(jié)合的方法,提出了人臉檢測(cè)系統(tǒng)的方案。此外,利用OpenCV實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)的Adaboost人臉檢測(cè),與本系統(tǒng)的性能進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證:
　　 2.關(guān)于Adaboost算法,一方面,針對(duì)樣本訓(xùn)練提出了兩種改進(jìn)算法,提高了訓(xùn)練速度,并用實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證；另一方面,對(duì)圖像檢測(cè)過(guò)程進(jìn)行了改進(jìn),提高了檢測(cè)的效率；
　　

3、 3.在彩色圖像預(yù)處理的設(shè)計(jì)中,本文在經(jīng)典的“參考白”算法的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的光照補(bǔ)償算法,在光照補(bǔ)償前進(jìn)行補(bǔ)償必要性判斷,在一定程度上減小了運(yùn)算量,在進(jìn)行光照補(bǔ)償時(shí)區(qū)別對(duì)待RGB分量,避免了過(guò)補(bǔ)償造成的高光:
　　 4.針對(duì)候選人臉區(qū)域的確定,本文選擇了分割速度較快的橢圓膚色模型,分割完成后,對(duì)二值圖像進(jìn)行了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理、連通區(qū)域標(biāo)記、外接矩形、區(qū)域合并與非人臉區(qū)域排除等圖像處理技術(shù),保證了處理速度的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了候選人