基于膚色分割的人臉檢測(cè)與定位算法研究.pdf

1、人臉檢測(cè)就是從各種不同的背景中檢測(cè)是否存在人臉，并確定人臉的位置、大小等信息。在基于內(nèi)容的檢索、數(shù)字視頻處理、視覺(jué)檢測(cè)等方面，人臉檢測(cè)的應(yīng)用已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出入臉識(shí)別的范疇。人臉檢測(cè)的算法總結(jié)起來(lái)可以分為:基于膚色的檢測(cè)方法、基于形狀的檢測(cè)方法和基于特征的檢測(cè)方法。
　　 本文首先研究了閾值分割技術(shù)，提出了改進(jìn)的基于熵的二維閾值分割算法和改進(jìn)的基于最大類(lèi)間方差的二維閾值分割算法，并給出了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果;然后在此基礎(chǔ)上，針對(duì)復(fù)雜背景下的正面

2、單人臉圖像，研究了基于閾值分割的膚色分割算法及其改進(jìn)算法，提出了改進(jìn)的光線補(bǔ)償算法、改進(jìn)的基于二維最大熵的膚色分割算法、改進(jìn)的基于二維OSTU法的膚色分割算法、基于YIQ色彩空間和二維OSTU法的膚色分割算法、基于積分圖和粒子群優(yōu)化的二維OSTU膚色分割算法和基于雙色彩空間的膚色分割算法，同時(shí)在MATLAB2010環(huán)境中對(duì)所有算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證;最后在膚色分割的基礎(chǔ)上，提出了基于面部矩形特征的人臉定位算法和基于改進(jìn)投影法的人臉定位算法，

3、并在Visual Studio2008平臺(tái)上利用VC++編程語(yǔ)言設(shè)計(jì)了一個(gè)簡(jiǎn)易的人臉檢測(cè)與定位系統(tǒng)。
　　 改進(jìn)的二維最大熵的膚色分割算法、改進(jìn)的二維OSTU的膚色分割算法和基于積分圖和粒子群優(yōu)化的二維OSTU膚色分割算法這三種算法主要從減少計(jì)算量和加快檢測(cè)速度的方面對(duì)傳統(tǒng)的算法進(jìn)行了改進(jìn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了該算法的準(zhǔn)確性和可行性。基于YIQ色彩空間和二維OSTU法的膚色分割算法是將YIQ色彩空間的Ⅰ分量做適當(dāng)處理后作為膚色相似圖

4、用于膚色分割，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:對(duì)于大部分的測(cè)試圖像，該算法能獲得更好的分割效果?；陔p色彩空間的膚色分割算法是通過(guò)比較測(cè)試圖像R、G、B三通道的平均值和B通道的平均值的大小，讓算法自動(dòng)去選擇不同的色彩空間來(lái)進(jìn)行分割運(yùn)算，從而提高算法的魯棒性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了該算法的有效性。基于面部矩形特征的人臉定位算法是在假設(shè)經(jīng)過(guò)膚色分割后的膚色區(qū)域中面部區(qū)域占大部分的前提下，對(duì)膚色分割二值圖像采用適當(dāng)?shù)哪０暹M(jìn)行中值濾波，根據(jù)濾波后膚色區(qū)域的面積和人臉長(zhǎng)