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文檔簡介
1、人臉檢測是人臉識別之前的重要和必不可少的步驟,用于確定人臉在視頻圖像中的位置和大小。隨著科學技術的迅猛發(fā)展,以及人們對模式識別和計算機交互需求的發(fā)展,人臉檢測技術也越來越受到人們的重視。
本文是對復雜背景下人臉檢測進行研究,在現有技術的基礎上,提出了膚色模型與AdaBoost方法相結合的檢測方法,膚色模型方面主要是提出了模糊自適應光照補償方法,結合了不同方法改進了膚色分割和唇色檢測的效果,采用增加矩形特征的AdaBoost
2、方法訓練了新分類器用于人臉檢測。膚色是人臉很重要的特征,為了避免光照的影響,對圖片進行了模糊自適應光照補償,改進了原有的自適應補償方法,使補償之后的效果更易于二值化。基于YCbCr模型的基礎上進行膚色分割,根據最大類間方差法和閾值調整法進行了膚色塊的查找。為了增加膚色檢測的正確度,在膚色檢測的基礎上增加了唇色檢測,在唇色檢測時,在原有唇色檢測理論的基礎上,結合了兩種方法,并提出自己的唇色檢測標準,使唇色檢測更加準確。AdaBoost方法
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