人臉檢測(cè)與人臉特征點(diǎn)定位方法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉檢測(cè)和特征點(diǎn)定位的技術(shù)主要是利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)人臉圖像的特征進(jìn)行提取和識(shí)別，從而辨別身份的技術(shù)。由于人臉是復(fù)雜變化的立體圖像，難以用數(shù)學(xué)形式進(jìn)行描述和分析，而且由于人臉圖像受到光照、年齡、遮擋物的影響，因此在不同的條件下，人臉圖像的存在較大的差別，由此可知人臉識(shí)別比一般的圖像識(shí)別更為復(fù)雜?；诖吮疚氖占驼砹藝?guó)內(nèi)外相關(guān)的研究對(duì)人臉檢測(cè)的發(fā)展現(xiàn)狀、研究成果以及未來的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了一定的了解，并確定了本文的研究課題和研究重點(diǎn)。
　

2、　本文以人臉檢測(cè)與人臉特征點(diǎn)定位方法的研究作為研究對(duì)象，分析比較了目前在工程項(xiàng)目中實(shí)際運(yùn)用的幾種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，同時(shí)還深入研究了人臉檢測(cè)與人臉特征點(diǎn)定位技術(shù)的發(fā)展過程和技術(shù)指標(biāo)?；谏鲜鲈?，本文采用膚色分割與AdaBoost相結(jié)合的方法進(jìn)行人臉定位，在提高檢測(cè)率的同時(shí)降低了誤檢率。本文的研究主要分為六個(gè)部分：其中第一部分為緒論，主要是對(duì)本文進(jìn)行一個(gè)大致的概括：對(duì)課題的研究背景、研究目的及意義和課題研究的來源進(jìn)行闡述，另外，對(duì)本課題國(guó)內(nèi)外

3、研究現(xiàn)狀和未來的發(fā)展方向、以及在此領(lǐng)域存在的難點(diǎn)；第二部分是介紹通過膚色進(jìn)行分割的人臉定位方法，其中著重介紹了分割原理、模型選取的依據(jù)及建模的過程、有關(guān)色彩的基本知識(shí)，同時(shí)針對(duì)幾種常見的色彩空間分別進(jìn)行膚色聚類性分析并加以比較；第三部分是本文的創(chuàng)新所在，即對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理的過程。重點(diǎn)闡述了經(jīng)過膚色分割后的待檢測(cè)圖像的預(yù)處理過程，并對(duì)其進(jìn)行光照補(bǔ)償處理，同時(shí)對(duì)分割后的黑白圖像中的結(jié)構(gòu)元素運(yùn)用形態(tài)學(xué)方法預(yù)處理以及篩選出人臉的候選區(qū)域；第四部

4、分是主要介紹以迭代算法AdaBoost為基礎(chǔ)的人臉定位算法，并對(duì)該算法的概念、過程進(jìn)行闡述，同時(shí)對(duì)AdaBoost算法在人臉檢測(cè)當(dāng)中和的應(yīng)用過程例如Haar分類器中的特征選擇、積分圖的相關(guān)原理、不同種類分類器的訓(xùn)練過程及構(gòu)造等作進(jìn)一步地說明；第五部分是將膚色分割原理和迭代算法AdaBoost進(jìn)行結(jié)合而形成的人臉定位方法，結(jié)合膚色分割和AdaBoost算法兩種方法設(shè)計(jì)一個(gè)全新的人臉檢測(cè)系統(tǒng)，先使用膚色分割，然后使用AdaBoost算法，選