基于Adaboost算法和不同顏色空間的人臉檢測(cè)研究.pdf

1、人臉識(shí)別如今已成為一種比較流行的識(shí)別手段，在圖像檢索、視頻監(jiān)控、軍事基地或者其他敏感區(qū)域的出入口控制等等場(chǎng)合都需要用到人臉識(shí)別。人臉識(shí)別有三個(gè)關(guān)鍵步驟：人臉檢測(cè)、特征提取和特征匹配。而人臉檢測(cè)在人臉識(shí)別當(dāng)中的地位舉足輕重。因此，如何快速有效地進(jìn)行人臉檢測(cè)將直接影響著人臉識(shí)別的整個(gè)進(jìn)程。
　　正是基于以上研究背景，本論文對(duì)人臉識(shí)別的第一個(gè)環(huán)節(jié)人臉檢測(cè)的方法做了進(jìn)一步的研究，結(jié)合當(dāng)前比較流行的一些人臉檢測(cè)方法，進(jìn)行了一些改進(jìn)，使得改進(jìn)

2、之后的人臉檢測(cè)方法可以更加精確地對(duì)輸入圖像進(jìn)行檢測(cè)，從而更加快速準(zhǔn)確地將人臉從所給圖像當(dāng)中檢測(cè)出來(lái)，以供進(jìn)一步的研究與利用。
　　本文中所進(jìn)行的人臉檢測(cè)，主要結(jié)合基于Adaboost的方法和基于膚色分割的方法，并對(duì)后者進(jìn)行了一些改進(jìn)。本文首先分別闡述了這兩種方法的具體算法，在進(jìn)行膚色檢測(cè)時(shí)，通過(guò)在RGB、HSV和YCbCr三種不同的顏色空間分別建立膚色模型并進(jìn)行比較，最終選擇了YCbCr顏色空間作為本文的膚色建?？臻g，但是，傳統(tǒng)的

3、YCbCr顏色空間的膚色建模規(guī)則并不是對(duì)所有的圖像都適用，還存在著一定的缺陷，所以，基于此，本文對(duì)傳統(tǒng)的YCbCr顏色空間進(jìn)行了改進(jìn)，即改變了由RGB空間向YCbCr顏色空間轉(zhuǎn)換時(shí)用到的轉(zhuǎn)換矩陣的參數(shù)，使得所選擇的膚色區(qū)域更接近于人臉膚色區(qū)域，從而能夠使系統(tǒng)把人臉最為精確地檢測(cè)出來(lái)。
　　本文將上文所提到改進(jìn)方法進(jìn)行后續(xù)完善，并通過(guò)大量的樣本圖像對(duì)所建立的系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，本論文中所創(chuàng)建的基于Adaboost算法和改進(jìn)