人臉檢測與像貌合成技術(shù)研究.pdf

1、人臉具有相當(dāng)復(fù)雜細(xì)節(jié)變化。文章針對人臉檢測中遇到的一些問題，研究了相應(yīng)的解決方法。通過不同色彩空間用于人臉檢測的對比，選擇基于YCbCr和HSV色彩空間的膚色模型來進(jìn)行膚色分割，配合Adaboost算法提高人臉檢測的魯棒性。膚色分割的方法對于人臉的姿態(tài)、大小等不敏感，但是類膚色區(qū)域影響算法性能?；贏daboost算法的人臉檢測對正面人臉的效果明顯，但對側(cè)面人臉檢測效果不好。通過比較兩種方法，提出了膚色分割與 Adaboost融合的算法

2、的方法，充分利用人臉的灰度信息和膚色信息。我們先對彩色圖像進(jìn)行膚色分割，同時(shí)使用基于Adaboost算法的人臉檢測，然后對檢測出來的兩組結(jié)果進(jìn)行比較后篩選出最終的人臉。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)比較表明，算法在正確率和誤檢率方面對原有的基于Adaboost算法的檢測有了明顯的改進(jìn)，是一種綜合性能很強(qiáng)的完整、魯棒、高效的人臉檢測算法。 像貌合成根據(jù)目擊者或受害人對犯罪嫌疑人面部特征的描述，調(diào)用數(shù)據(jù)庫中存儲的相應(yīng)面部特征部件數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處

3、理技術(shù)對他們進(jìn)行拼接，得到與目標(biāo)人臉相似的模擬像技術(shù)。文章針對現(xiàn)有人臉像貌合成僅能得到二維人臉像貌的不足，提出了多姿態(tài)多視角三維人臉像貌合成系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅可自動合成二維人臉像貌，而且還可重建三維人臉像貌。系統(tǒng)首先對二維人臉基本部件進(jìn)行特征點(diǎn)檢測。自動合成二維人臉之后讀取部件特征點(diǎn)的信息?；谌S人臉統(tǒng)計(jì)模型與仿射變換，建立二維人臉特征點(diǎn)與三維人臉之間的匹配對應(yīng)，通過紋理映射，實(shí)現(xiàn)三維人臉重建?；谒萌S人臉，通過旋轉(zhuǎn)，得到不同視角下