基于靜態(tài)圖像的人臉檢測與識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著人們生活水平的日益提高,計算機硬件技術的不斷發(fā)展和應用,人臉識別技術在多個應用和科研領域的重要性越來越大,如在:計算機視覺、模式識別、人工智能以及多媒體技術等領域。怎樣能提高視覺、模式識別領域的各種算法的效率,以及如何能提高這些算法的可靠性已經(jīng)成為這些領域研究的重中之重。人臉檢測和識別的研究在于提高人臉檢測和識別算法的效率和多個算法的有效的結合,使得檢測率和識別率提高。在靜態(tài)圖像中對于人臉的檢測和識別目前采用的都是單一的算法,例如膚

2、色算法和Aadaboost算法。隨著計算機硬件的高速提升,使得這兩個算法的有效結合應用得到應用可能。人臉檢測和識別技術和嵌入式技術的應用將成為以后多年研究的重點。本系統(tǒng)是在為做人臉檢測和識別系統(tǒng)嵌入式平臺做的前期PC平臺實驗。
　　 本論文的重點就是在PC平臺上進行基于靜態(tài)圖像的人臉檢測和識別系統(tǒng)的設計和實現(xiàn),同時為后續(xù)的將此項目移植到嵌入式平臺上做好準備。
　　 我在攻讀了人臉檢測和識別方面的大量的文獻資料的基礎上,本

3、次論文首先對人臉檢測與識別的產(chǎn)生、發(fā)展、現(xiàn)狀和未來的大致的趨勢做了總體性的描述,對人臉檢測和識別的重要意義做了闡述;對人臉檢測和識別中的膚色算法和Adaboost算法進行了綜合性的闡述;對已實現(xiàn)的軟件系統(tǒng)做了簡單的描述和介紹。對軟件的功能和應用的領域進行了概括。并對實驗結果做了分析。在理論上本文及軟件所采用的算法是膚色算法和Adaboost算法的結合應用,考慮到算法的效率問題,對兩種算法進行了改進,使得檢測和識別的效果更好。在總結這些理

4、論的基礎上,本文對人臉檢測和識別系統(tǒng)進行了總體的設計。使用先膚色在Adaboost的方法,使得檢測的正確率顯著的提高,對彩色的靜態(tài)圖像讀取到計算機當中去,先采用膚色算法是人臉的區(qū)域大概的標識出來,在采用Adaboost算法分類器進行精確檢測。使用顏色空間的轉換方法對顏色空間進行轉換,設定色度分量和亮度分量盡可能獨立,相互沒有影響:使用數(shù)學形態(tài)學方面的膨脹和腐蝕的方法多人臉區(qū)域進行處理;使用Opencv中的分類器對人臉區(qū)域進行詳細分類;最