基于近紅外圖像的實時精確人臉檢測算法的研究.pdf

1、人臉檢測是人臉識別的重要環(huán)節(jié),其任務是對一幅輸入圖像,判斷是否存在人臉,若存在則對人臉進行定位。近年來,隨著研究的深入和應用的擴大,人臉檢測在圖像檢索、安防監(jiān)控和智能人機交互等領域也有著重要的應用。人臉檢測是復雜的模式識別問題,其復雜性包括:人臉姿態(tài)的多樣性、環(huán)境光照的多樣性、人臉飾物的多樣性等。
　　 為了減少光照變化對人臉檢測和人臉識別的影響,學者們進行了深入的研究。研究結果表明,相比尋找光照不變?nèi)四樚卣骱退惴ǖ母倪M,采用主

2、動近紅外光進行人臉檢測和人臉識別是更為直接和有效的方法。
　　 本文的主要工作是對既有人臉檢測方法進行調(diào)查研究,并在總結前人方法的基礎上,提出了一種新型的近紅外光圖像人臉檢測算法。該方法不僅眼睛定位精度高,而且達到了實時性的要求,并且對眼睛定位時的戴眼鏡的干擾問題有較強的魯棒性。本文的算法由以下兩個部分組成:人臉區(qū)域檢測和眼睛精確定位。人臉區(qū)域檢測先采用Haar特征和AdaBoost算法進行人臉分類器的訓練,然后使用訓練得到的人

3、臉分類器進行人臉區(qū)域的尋找。在確定人臉區(qū)域后,進行眼睛精確定位。當檢測到人臉區(qū)域后,.先用眼鏡檢測器進行是否戴眼鏡的判斷處理。如果檢測為不戴眼鏡,利用近紅外圖像具有“瞳孔高亮”的特征,采用基于數(shù)理形態(tài)學的N-Quoit濾波器分別在左眼和右眼區(qū)域進行眼睛精確定位；如果檢測為戴眼鏡,采用“人臉可信度最大”準則進行眼睛定位。
　　 本文的貢獻有以下3個方面:(1)針對近紅外光圖像具有“瞳孔高亮”的特征,提出了基于數(shù)理形態(tài)學的N-Quo