DCT壓縮域人臉檢測技術(shù)的初步研究.pdf

1、人臉是人類個(gè)體最具有代表性的特征之一,它對于表征圖像/視頻的內(nèi)容有重要作用.盡管人臉彼此有差異,但它們具有共同的特征,如何描述并利用這些特征是人臉檢測技術(shù)的關(guān)鍵問題.在傳統(tǒng)的空間像素域人們已經(jīng)提出了很多方法來檢測人臉,但是圖像/視頻數(shù)據(jù)大多以壓縮形式存儲(chǔ)和傳輸,研究壓縮域的人臉檢測技術(shù)具有重要意義.而該文正是從這點(diǎn)出發(fā),研究如何在壓縮碼流上提取人臉特征,實(shí)現(xiàn)壓縮域的人臉檢測.該文提出了一種用于DCT壓縮域的基于多模高斯模型,并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)分類器以及膚色驗(yàn)證的人臉檢測方法.該方法利用多模高斯模型近似人臉模式在特征空間中的分布,采用修正的K均值聚類算法,對人臉樣本進(jìn)行聚類,得到若干個(gè)人臉原型的聚類中心.同時(shí)利用非人臉樣本的聚類結(jié)果細(xì)化人臉模式分布的邊界,輔助描述人臉模式在特征空間中的分布,最終得到人臉模式的基于統(tǒng)計(jì)分布的模型.基于該人臉模型,設(shè)計(jì)一定的判別準(zhǔn)則,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器,實(shí)現(xiàn)模式的判別.另外,對于彩色圖像的壓縮域人臉檢測,充分利用人臉的膚色信息,設(shè)計(jì)了膚