復(fù)雜背景下的彩色圖像人臉檢測(cè).pdf

1、人臉檢測(cè)問題最初來源于人臉識(shí)別，是指在輸入圖像中判斷是否存在人臉區(qū)域，進(jìn)一步確定人臉的位置，以及面部特征信息等?，F(xiàn)在人臉檢測(cè)的應(yīng)用背景已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人臉識(shí)別系統(tǒng)的范疇，并體現(xiàn)出越來越多的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。本文研究并提出了適用于復(fù)雜背景下的多姿態(tài)、復(fù)雜表情的人臉檢測(cè)與定位算法，算法主要由以下三個(gè)部分組成： 1.提出了改進(jìn)與優(yōu)化的膚色模型。本文針對(duì)Rein-Lien Hsu等人提出的橢圓聚類膚色模型在實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)的誤檢、漏檢等問題，

2、提出了改進(jìn)方案和更為精確的膚色判決模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，通過本文所設(shè)計(jì)的光照補(bǔ)償、高通濾波兩個(gè)預(yù)處理過程和本文改進(jìn)的膚色分割模型，能夠使從彩色圖片的復(fù)雜背景中的更加精確地提取膚色區(qū)域。 2.提出了適用于多姿態(tài)的人臉檢測(cè)的區(qū)域篩選算法。首先，本文設(shè)計(jì)了基于形態(tài)學(xué)理論的二值形態(tài)濾波器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)膚色二值分割圖像進(jìn)行平滑濾波，消除二值圖像中的離散噪聲點(diǎn)。然后，本文提出了基于鄰域遞歸的區(qū)域編號(hào)算法，并設(shè)定了三個(gè)膚色區(qū)域篩選準(zhǔn)則，實(shí)現(xiàn)了從具有

3、復(fù)雜背景和多姿態(tài)人臉的圖像中篩選出滿足預(yù)定條件的人臉區(qū)域。 3.提出了適用于復(fù)雜表情的人臉特征點(diǎn)定位算法。首先，本文利用人眼區(qū)域的灰度特性進(jìn)行建模，并設(shè)計(jì)了通過限定面部邊界、建模計(jì)算、局部圖像重構(gòu)、對(duì)比度增強(qiáng)、投影法精確定位等五個(gè)步驟使人眼部分從原圖像中篩選出來，并準(zhǔn)確地定位雙眼瞳孔位置。然后，利用已定位的雙眼位置，根據(jù)先驗(yàn)規(guī)則對(duì)嘴部區(qū)域粗定位，利用人嘴唇的色彩特性和牙齒部分的灰度特性進(jìn)行建模，篩選嘴部區(qū)域，并精確定位區(qū)域中心點(diǎn)