基于膚色和AdaBoost算法的彩色人臉圖像檢測(cè).pdf

1、人臉檢測(cè)是確定人臉的位置和大小的圖像處理過(guò)程。近年來(lái)人臉檢測(cè)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)，其在安全訪問(wèn)控制、視覺(jué)監(jiān)測(cè)、基于內(nèi)容的檢索等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。 本文針對(duì)復(fù)雜背景下的彩色圖像，構(gòu)建了基于膚色和AdaBoost算法相結(jié)合的人臉檢測(cè)系統(tǒng)，并在自制的人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行測(cè)試。 本文首先介紹了人臉檢測(cè)技術(shù)研究背景和意義，歸納和分析了目前常用的一些人臉檢測(cè)算法，然后提出了一個(gè)新的人臉檢測(cè)方法。該

2、方法包含三個(gè)部分的內(nèi)容：首先，通過(guò)分析和比較膚色在各種色彩空間中的聚類性之后，建立了在YCgCr空間中的膚色高斯模型，并在自適應(yīng)閾值選取算法下完成膚色區(qū)域的分割，得到二值化后的圖像；接著，采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)二值化后的圖像進(jìn)行濾波處理，再利用一些人臉的先驗(yàn)知識(shí)對(duì)所得到的膚色區(qū)域進(jìn)行篩選，進(jìn)一步剔除類膚色區(qū)域和裸露在外的非人臉區(qū)域，減少了后續(xù)檢測(cè)的工作量；最后，將候選區(qū)域與AdaBoost算法所檢測(cè)出的人臉區(qū)域相結(jié)合，提高系統(tǒng)的檢測(cè)性能。