基于膚色模型和Adaboost算法的人臉檢測(cè)系統(tǒng).pdf

1、人臉檢測(cè)是指將人臉從圖像或視頻中檢測(cè)出來(lái)并提取面部特征的過(guò)程，它是人臉識(shí)別、特征定位的首要環(huán)節(jié)。同時(shí)在監(jiān)測(cè)跟蹤、出入檢查、醫(yī)療領(lǐng)域也有重要應(yīng)用價(jià)值。人臉檢測(cè)受背景、光線(xiàn)及頭部姿勢(shì)等因素的影響而變的復(fù)雜。本文在對(duì)人臉檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行深入學(xué)習(xí)和研究的基礎(chǔ)上，主要對(duì)圖像去噪聲，檢測(cè)特征選取和檢測(cè)精度提高三方面問(wèn)題展開(kāi)研究。
　　 本研究針對(duì)圖像噪聲問(wèn)題，采用“參考白”算法、均值濾波算法對(duì)圖像進(jìn)行光線(xiàn)補(bǔ)償和平滑處理，消除了圖像中的光線(xiàn)和噪點(diǎn)

2、干擾。采用中值法分離出視頻背景，采用幀間差分算法提取出包含人臉的運(yùn)動(dòng)前景，去除了冗余視頻背景，提高了檢測(cè)速度。選取膚色作為人臉檢測(cè)特征，提出了樣本提取與Fisher準(zhǔn)則結(jié)合檢測(cè)膚色的方法，利用非線(xiàn)性變換改進(jìn)了膚色在RGB與YCbCr色彩空間的聚類(lèi)性，求得膚色在RGB與YCbCr色彩空間的樣本高斯分布，計(jì)算出膚色似然圖。利用Fisher準(zhǔn)則分析膚色似然圖，求出分割閾值，將圖像二值化，劃分二值化圖連通區(qū)域得到膚色窗口。針對(duì)膚色檢測(cè)精度不高問(wèn)