復雜背景下的彩色圖像人臉檢測.pdf

1、人臉檢測問題最初來源于人臉識別，是指在輸入圖像中判斷是否存在人臉區(qū)域，進一步確定人臉的位置，以及面部特征信息等。現在人臉檢測的應用背景已經遠遠超出了人臉識別系統的范疇，并體現出越來越多的學術價值和應用價值。本文研究并提出了適用于復雜背景下的多姿態(tài)、復雜表情的人臉檢測與定位算法，算法主要由以下三個部分組成： 1.提出了改進與優(yōu)化的膚色模型。本文針對Rein-Lien Hsu等人提出的橢圓聚類膚色模型在實驗中出現的誤檢、漏檢等問題，

2、提出了改進方案和更為精確的膚色判決模型。實驗結果證明，通過本文所設計的光照補償、高通濾波兩個預處理過程和本文改進的膚色分割模型，能夠使從彩色圖片的復雜背景中的更加精確地提取膚色區(qū)域。 2.提出了適用于多姿態(tài)的人臉檢測的區(qū)域篩選算法。首先，本文設計了基于形態(tài)學理論的二值形態(tài)濾波器，實現了對膚色二值分割圖像進行平滑濾波，消除二值圖像中的離散噪聲點。然后，本文提出了基于鄰域遞歸的區(qū)域編號算法，并設定了三個膚色區(qū)域篩選準則，實現了從具有

3、復雜背景和多姿態(tài)人臉的圖像中篩選出滿足預定條件的人臉區(qū)域。 3.提出了適用于復雜表情的人臉特征點定位算法。首先，本文利用人眼區(qū)域的灰度特性進行建模，并設計了通過限定面部邊界、建模計算、局部圖像重構、對比度增強、投影法精確定位等五個步驟使人眼部分從原圖像中篩選出來，并準確地定位雙眼瞳孔位置。然后，利用已定位的雙眼位置，根據先驗規(guī)則對嘴部區(qū)域粗定位，利用人嘴唇的色彩特性和牙齒部分的灰度特性進行建模，篩選嘴部區(qū)域，并精確定位區(qū)域中心點