基于彩色模型和貝葉斯決策的人臉檢測.pdf

1、生物特征(包括人臉,虹膜,指紋等)識別技術在金融、安全等領域的應用日益廣泛。而人臉相對于其他的識別模式更加直觀可靠,人臉檢測是人臉識別的首要任務。本文主要對彩色靜止圖像中正面人臉檢測進行數(shù)學建模。首先利用彩色圖像中膚色信息縮小搜索區(qū)域,然后分別采用了基于橢圓環(huán)模板和利用灰度信息的人臉檢測方法在膚色區(qū)域進行搜索,確定人臉的準確位置。在膚色檢測過程中,比較了分別在RGB色彩空間、YCbCr色彩空間、HSI色彩空間中使用KL工膚色檢測的方法以

2、及在YCbCr色彩空間和HSI色彩空間中使用膚色聚類方法的檢測效果,最后根據(jù)實驗結果本文對膚色聚類的方法進行了改進,采用分段的膚色聚類方法并取得了較好的膚色檢測效果。在利用橢圓環(huán)模板進行人臉檢測時,首先對膚色區(qū)域進行邊緣檢測,然后根據(jù)邊緣點的梯度方向和對應于人臉橢圓環(huán)模板上此點的切線方向的一致性來確定是否存在人臉。在利用灰度信息的檢測算法中,分別比較了采用特征臉方法和基于小波的貝葉斯方法的方法對人臉和非人臉的特征提取的聚類情況,結果表明