基于膚色檢測(cè)模型的人臉檢測(cè)算法研究.pdf

1、人臉識(shí)別是圖像研究領(lǐng)域的重要內(nèi)容,而人臉檢測(cè)是自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),人臉檢測(cè)的目的是能檢測(cè)出人臉并將人臉從圖案背景中分割出來(lái)。本文主要是以學(xué)生為對(duì)象進(jìn)行校園信息采集的人臉面部檢測(cè)方法的研究。人臉檢測(cè)及識(shí)別技術(shù)主要應(yīng)用在身份認(rèn)證、網(wǎng)絡(luò)游戲、圖像搜索等熱門領(lǐng)域。目前人臉檢測(cè)的算法主要包括幾個(gè)方面:基于特征的方法、基于模板匹配的方法、基于知識(shí)的檢測(cè)方法以及基于人臉外貌特征的方法。當(dāng)圖像場(chǎng)景或是人臉本身?xiàng)l件較為復(fù)雜,加之檢測(cè)使用的不

2、同規(guī)則設(shè)定參數(shù)也不同等原因,以上的方法在獨(dú)立使用時(shí)都會(huì)出現(xiàn)較多的現(xiàn)實(shí)困難。針對(duì)人臉面部外貌特征的重要特點(diǎn),本文提出了一種將嘴部與膚色特性相結(jié)合的膚色分割方法,并在Adaboost算法中結(jié)合這種分割方法來(lái)開展的人臉檢測(cè)算法的研究。本文主要研究情況如下:
　　(1)利用采集的數(shù)據(jù)信息,建立膚色模型。引入Adaboost算法原理,通過(guò)對(duì)膚色的分割,實(shí)現(xiàn)圖像中人臉面部的初步檢測(cè)。
　　(2)通過(guò)灰度處理及算法改進(jìn),發(fā)現(xiàn)嘴部與膚色的灰