彩色圖像中的人臉檢測和局部特征的定位識別.pdf

1、人臉檢測和識別技術(shù)是極富挑戰(zhàn)性的熱門研究方向，是計算機視覺領(lǐng)域的一項關(guān)鍵應(yīng)用技術(shù)，在經(jīng)濟、安全、社會保障、軍事等方面具有巨大的潛在價值。目前在人臉方面的研究主要包括人臉檢測、人臉跟蹤、人臉識別等，其中人臉檢測和人臉識別是研究的熱點課題。
　　本文以實現(xiàn)一個可用并實用的基于Web的人臉檢測和識別系統(tǒng)為目標(biāo)，在研究了人臉檢測和識別的基本理論和關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上，重點討論了彩色靜態(tài)圖像的人臉檢測和靜態(tài)灰度圖像的人臉識別問題。人臉識別所用到

2、的靜態(tài)圖像來自YALE和ORL灰度人臉數(shù)據(jù)庫。
　　在人臉檢測方面，本文深入分析了基于膚色模型的整個流程。首先分析和比較了膚色在各個常用顏色空間的聚類性，最終選取YCbCr空間建立膚色模型。本文提出YCbCr的非線性優(yōu)化算法，使得膚色在過度曝光的情況下也有很好的聚類性。接著使用膚色高斯模型得出膚色似然圖，采用最佳閾值與自適應(yīng)閾值相結(jié)合的方法求出二值化的閾值，初步實現(xiàn)人臉與背景的分割。針對多人臉圖像和單人臉圖像的不同情況，本文提出了

3、各自的人臉篩選算法。最后本文提出使用馬賽克模板模糊匹配方法對初步篩選的結(jié)果進行進一步細選。
　　在人臉識別方面，本文研究了基于幾何特征和特征臉的人臉識別方法。在基于幾何特征算法中，主要采用灰度積分投影的方法獲取五官相對坐標(biāo)作為特征向量，除此之外本文引入了性別特征（劉海、胡子）作為識別依據(jù)。在特征臉?biāo)惴ㄖ?，本文引入HARR小波變換對人臉圖像進行初步的降維，接著用K-L正交變換求其特征臉，最后將人臉矩陣投影到特征臉張成的子空間中得到投