人群聚集場(chǎng)景中多人臉檢測(cè)算法研究.pdf

1、人群聚集是一種風(fēng)險(xiǎn)較高且容易發(fā)生突發(fā)事件的敏感場(chǎng)景。在人口密度較大和城市化進(jìn)程較高的都市中，容易在公共場(chǎng)所和娛樂(lè)設(shè)施等地出現(xiàn)人群聚集現(xiàn)象。人群聚集現(xiàn)象隱藏著突發(fā)和不易控制等因素，對(duì)人群聚集場(chǎng)景的檢測(cè)有很重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)人群聚集場(chǎng)景的檢測(cè)主要集中在對(duì)視頻的監(jiān)控和分析上，基于靜態(tài)圖像的檢測(cè)分析較少。
　　本文主要針對(duì)人群聚集場(chǎng)景中比較正面的靜態(tài)多人臉圖像檢測(cè)開(kāi)展研究工作，研究成果可以用于人群聚集場(chǎng)景的判別、分類(lèi)和人群密

2、度的估算，為以后研究普適性更強(qiáng)的、能夠處理群聚場(chǎng)景中有遮擋、角度變化、尺度變化等情形的多人臉檢測(cè)算法奠定基礎(chǔ)。
　　本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　(1)針對(duì)低密度人群的人臉檢測(cè)問(wèn)題，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于閾值分割與區(qū)域篩選的人臉檢測(cè)方法和基于HSV與YCbCr色彩空間的多人臉檢測(cè)方法。前者進(jìn)行閾值分割并統(tǒng)計(jì)篩選前景區(qū)域面積，根據(jù)相應(yīng)比例檢測(cè)人臉。后者首先結(jié)合兩種色彩空間的分量提取膚色區(qū)域，再利用相關(guān)比例去除過(guò)小的前景連通域，最

3、后結(jié)合形態(tài)學(xué)變換去除噪聲污染。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這兩種方法能夠有效解決低密度人群的人臉檢測(cè)問(wèn)題。
　　(2)針對(duì)中密度人群的人臉檢測(cè)問(wèn)題，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Lab色彩空間的膚色模型與OTSU算法的多人臉檢測(cè)方法。該方法首先提取Lab色彩空間a、b分量的投影圖像并作OTSU分割，再利用中值濾波去除矩陣元素與運(yùn)算二值結(jié)果中的噪聲。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效解決中密度人群的人臉檢測(cè)問(wèn)題。
　　(3)針對(duì)高密度人群的人臉檢測(cè)問(wèn)題，設(shè)計(jì)并