基于膚色分割的人臉檢測與定位算法研究.pdf

1、人臉檢測就是從各種不同的背景中檢測是否存在人臉，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、視覺檢測等方面，人臉檢測的應(yīng)用已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出入臉識別的范疇。人臉檢測的算法總結(jié)起來可以分為:基于膚色的檢測方法、基于形狀的檢測方法和基于特征的檢測方法。
　　 本文首先研究了閾值分割技術(shù)，提出了改進的基于熵的二維閾值分割算法和改進的基于最大類間方差的二維閾值分割算法，并給出了實驗驗證結(jié)果;然后在此基礎(chǔ)上，針對復(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算法，提出了改進的光線補償算法、改進的基于二維最大熵的膚色分割算法、改進的基于二維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，同時在MATLAB2010環(huán)境中對所有算法進行了實驗驗證;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投影法的人臉定位算法，

3、并在Visual Studio2008平臺上利用VC++編程語言設(shè)計了一個簡易的人臉檢測與定位系統(tǒng)。
　　 改進的二維最大熵的膚色分割算法、改進的二維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算量和加快檢測速度的方面對傳統(tǒng)的算法進行了改進，實驗結(jié)果也驗證了該算法的準(zhǔn)確性和可行性?；赮IQ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，實驗結(jié)果表明:對于大部分的測試圖像，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比較測試圖像R、G、B三通道的平均值和B通道的平均值的大小，讓算法自動去選擇不同的色彩空間來進行分割運算，從而提高算法的魯棒性，實驗結(jié)果也驗證了該算法的有效性?；诿娌烤匦翁卣鞯娜四樁ㄎ凰惴ㄊ窃诩僭O(shè)經(jīng)過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，對膚色分割二值圖像采用適當(dāng)?shù)哪０暹M行中值濾波，根據(jù)濾波后膚色區(qū)域的面積和人臉長