文档介绍：摘要基于算法的人脸检测研究硕士研究生:方健导师:邹采蓉教授东南大学无线电工程系本论文主要研究基于惴ǖ牡钠矫嫱枷袢肆臣觳夂投ㄎ坏陌⑻狻T谀壳暗娜脸图像信息处理领域中,包含有人脸识别、人脸跟踪、姿态估计、表情识别等多个方向,而人脸检测是它们的前端课题。因此。对于一个完整的人脸信息分析系统来说,人脸检测的算法是必不可少的。人脸检溯方法研究已经有二十多年了,⒐庹仗跏膊煌鹊榷几肆臣觳獯醇大幽难约安豢稍げ獾母运靥ǘ嗟脑颍诙嘌芯咳嗽本锤鋈肆臣觳馕侍獾某沟捉饩龇案。本文结合研究生阶段所参加的科研项目,。肆臣觳獾娜醴掷嗥餮≡瘛弱分类器的选择是人脸检测最基本的步骤,弱分类器的性能赢接影响了了最终检测器的性能。本文针对人脸检测问题对矩形特征分类器和线性分类器做出了分析。,本文选取了综合性能较好的三种算法,探讨了其原理,并分别傲了分析和比较。,本文提出了优化算法,人人提高了训练分类器的速度。肆臣觳馑惴ǖ挠呕人脸检测算法在诩练上极为耗时。为了解决这一向题,,,提升,人脸检测,眼睛定能,模板匹配,特征原喇
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图目录图国电磁谱图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯人脸镶嵌图划分策略⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯椒ㄍ际用积分图计算矩形特征扑闶疽馊Α崛⊥肌W蟊呤窃迹冶呤荓编码图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯:⋯⋯⋯⋯.人脸的特征表示:一幅人脸将由串联在一起的局部狈酵急硎尽不同半径不同点数的情况下的翱谑疽馔肌肤色检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯特征脸⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯人脸肤色在占渲衏至亢蚦至康娜≈捣植纪肌肤色检测结果。左图是原彩色图像,右图是肤色检测结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..公共脸分解示意图⋯⋯⋯⋯⋯系统流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..人脸分割示意图⋯⋯.曜伎獾募觳饨峁实际图像的检测结果⋯⋯⋯.误分类的损失函数比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯,⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文所采用的五种矩形特征⋯⋯⋯实验的训练流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..实验的检测流程图⋯⋯⋯⋯.⋯
研究生签名:叠东南大学学位论文独创性声明东南大学学位论文使用授权声明研究生签名:导师签名:本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特剔加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外。允许论文被查阅和借阅,,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的独创性声明
、无侵犯性的了解到一个人的很多信息,比如:,年龄,情感等等。因此,在过去三十多年的时间里人们对人脸检测和人脸识别始终保持着浓厚的研究兴趣。随着近些年来国际形势的变化,特别是录螅鞴宰身重要设施的安保性能越发重视,也积极研发了一些自动人脸识别系统并投入实用。比如,美国的镜腇系统,该系统基于局部特征分析D茉诓煌墓照,肤色,姿态,表情情况下得到良好的检测性能。我国的生物特征与评测中心则在年成功研制出了基于人脸、指纹、虹膜三种识别方法的快速通关系统萒取得了国际先进的整体性能。任何人脸识别系统首先都需要从输入信息中获取人脸的位置、大小、姿态。因此,人脸检测是人脸识别系统的第一个步骤。这一步骤的所获得的精度与速度直接影响整个系统基于内容的检索,视频会议,三维入脸模型等方面也有重要的应用价值。人脸的自动检测是一类具有很大挑战性的问题,其主要难点在于:肆呈且焕喔度非刚性的目标,存在相貌,表情,肤色等差异,肆成峡赡芑岽嬖谝恍└绞粑铮如,眼镜,胡须等。肆车淖颂浠蚯В⑶铱赡艽嬖谡诘参铩待检测图像的性质。比如:待检图像的分辨率;摄录器材的质量等:庠吹闹掷嗪徒嵌取2煌掷园的科研人员作了很多的研究,国外比较著名的有