基于區(qū)域、Gabor濾波和膚色特征的人臉檢測(cè)算法研究.pdf

1、隨著人臉檢測(cè)應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大和開發(fā)實(shí)際系統(tǒng)需求的不斷提高，人臉檢測(cè)開始作為獨(dú)立的研究?jī)?nèi)容發(fā)展起來(lái)，并在許多領(lǐng)域中具有重要的意義，比如應(yīng)用到全新人機(jī)界面、基于內(nèi)容的檢索、數(shù)字視頻處理、視覺監(jiān)測(cè)等許多領(lǐng)域。 本文針對(duì)復(fù)雜背景下的視頻圖像系列，提出了一種基于彩色信息的區(qū)域生長(zhǎng)、Gabor濾波和SVM相結(jié)合的人臉檢測(cè)算法，并取得了較為滿意的檢測(cè)結(jié)果。算法的具體過程主要分為三個(gè)階段：人臉初定位、人臉分割和人臉確認(rèn),首先采用高斯模型來(lái)模擬

2、膚色分布并構(gòu)造出膚色概率圖進(jìn)行人臉的初定位,并對(duì)膚色概率圖采用中值濾波進(jìn)行平滑處理，接著利用區(qū)域生長(zhǎng)準(zhǔn)則和融合色度、亮度以及膚色概率圖等多源信息相結(jié)合的方法對(duì)圖像進(jìn)行分割，以達(dá)到分割出潛在臉區(qū)的目的，最后采用人臉整體形狀的確認(rèn)準(zhǔn)則和人臉特征提取的確認(rèn)準(zhǔn)則相結(jié)合的方法對(duì)潛在臉區(qū)的最終確認(rèn)。 本文提出的人臉檢測(cè)算法可以從復(fù)雜背景中有效的檢測(cè)姿態(tài)、方向、大小、數(shù)目不同的人臉，該方法對(duì)一些外部影響如光照影響、姿勢(shì)變化、人臉旋轉(zhuǎn)和臉部表情