多姿態(tài)人臉檢測(cè)方法研究.pdf

1、人臉檢測(cè)作為人臉識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域中的研究和智能應(yīng)用的熱點(diǎn)。由于Viola和Jones的開創(chuàng)性工作使得正面人臉檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的水平，但對(duì)多姿態(tài)人臉檢測(cè)目前仍沒有滿足實(shí)際應(yīng)用需求的解決方案，后者的研究滯后成為人臉識(shí)別技術(shù)真正得到實(shí)際應(yīng)用的障礙之一。
　　 本文聚焦在多姿態(tài)人臉檢測(cè)方法的探討，包括多種方法的算法研究、樣本庫(kù)的建立并最終實(shí)現(xiàn)一個(gè)在非控制光照條件較復(fù)雜背景環(huán)境下的多姿態(tài)人臉檢測(cè)系統(tǒng)

2、。具體的研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：
　　 1、搜集多姿態(tài)人臉圖像(包括正臉、左側(cè)臉和右側(cè)臉)以及非人臉圖像，建立多姿態(tài)人臉樣本庫(kù)，并在此樣本庫(kù)上訓(xùn)練多個(gè)不同姿態(tài)(正臉、左側(cè)臉和右側(cè)臉)的adaboost分類器，每個(gè)分類器可有效分類某一特定姿態(tài)的人臉。
　　 2、基于Viola和Jones提出的正面人臉檢測(cè)方法，提出對(duì)人臉訓(xùn)練集樣本和測(cè)試圖像采用LBP方法進(jìn)行紋理化處理的一種改進(jìn)方法，并進(jìn)行多姿態(tài)(包括正臉、左側(cè)臉和右側(cè)臉

3、)人臉分類器的訓(xùn)練。LBP方法除了能有效利用人臉的紋理特征區(qū)分人臉和非人臉區(qū)域，而且對(duì)光照還有很好的魯棒性，提高了本系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
　　 3、提出一種基于膚色分割和膚色區(qū)域幾何特征及紋理特征結(jié)合的多姿態(tài)人臉檢測(cè)方法。膚色區(qū)域提取不受人臉的姿態(tài)的影響，可首先根據(jù)膚色模型來分割人臉區(qū)域，然后利用Hu矩和LBP方法對(duì)膚色區(qū)域進(jìn)行幾何特征和紋理特征的約束。并利用支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)方法得到多姿態(tài)人臉檢測(cè)分類器，可有效檢測(cè)不同姿態(tài)的人臉。<