文档介绍：摘要随着计算机应用的普及、性能的提高以及图像处理和模式识别领域的研究逐步成熟,人脸检测的应用越来越广泛。现在社会上一些重要金融机构如银行的会库和一些存放机密文件资料的部门屡屡遭到犯罪分子的盗窃和破坏,由此引起严重的损失。如何在这些环境条件下提供更安安全监控中的关键一环。通过动态的人脸检测可以实现对非正常进入的我们对此作了大量研究,提出了一种基于视频序列动态人脸的检测算法,该算法包含了三个部分,运动物体检测,类肤色检测和正面人脸检测。该算法首先通过基于颜色单通道比例差分的方法快速检测运动物体,在此基础上进行类肤色分割和基于结构的正面人脸二次鉴别来检测在运动物体检测部分,视频监控系统中检测运动物体常用是差影法,但差影法在检测物体时会出现由于光照变化影响检测结果的问题。根据图像颜色单通道值与灰度值均受光照影响时变化趋势一致,比例关系受光照变化不大的特点,本文提出了颜色单通道比例差分算法。通过两幅图投影相差部分定位运动物体。运用这种方法可以对运动物体进行快速准确的检测,同时解决了光照变化带来的检测不准问题。类肤色检测部分通过对大量数据进行统计,建立肤色模型,综合和与街盅丈ǹ占洌∪∫恢盅细竦你兄捣段В沟萌肆车姆羯ǹ以更好的得到筛选。在人脸二次鉴别中,本文综合多种方法来进行鉴别。该方法包括图像的马赛克化,横纹检测,人脸特征提取和人脸的结构规则的使用,可实现对人脸器官的准确定位及鉴别人脸与非人脸。测试结果表明本文提出基于视频序列动态人脸的检测算法是有效的。而颜色单通道比例差分算法也可以迅速检测运动物体,所建立的肤全的保障成了亟需解决的问题。其中动态人脸检测成为对这些部门进行人员进行监控并进行纪录。动态人脸。
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色模型是根据实验数据得出,基本满足不同的光照条件下的肤色检测。关键词:人脸检测单通道比例差分肤色模型广东工业大学工学硕士学位论文
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指导教师签字:钟情叱眵问年牛月论文作者签字:国萍色易独创性声明秉承学校严谨的学风与优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,不包含本人或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明,并本学位论文成果是本人在广东工业大学读书期间在导师的指导下取得的,论文成果归广东工业大学所有。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任,特此表示了谢意。声明。广东业大学工学硕士学位论文
第一章绪论课题意义背景式,是一种有弹性的局部可变形的非刚性目标,与刚性目标的检测和识人脸检测是指在输入图像中确定所有人脸绻存在奈恢谩⒋笮『妥颂墓獭H肆臣觳馐悄J绞侗鸬囊桓鲂陆姆展方向和重要应用,随着社会对公共安全方面的要求越来越高,动态人脸检测作为人脸识别的一个子问题在安全识别、身份鉴定、以及入机对话等方面都有广泛而重要的应用前景。本文提出的基于视频序列动态人脸的检测算法不仅是人脸识别一个子问题,这也是人脸识别的前提。~人脸检测是模式识别领域中的典型问题,这方面的研究既有实际用途又有理论价值。作为人体的生物特征,人脸检测可以作为身份鉴别的手段,同时也可应用于图像的数据库检索、基于内容的图像和视频压缩技术、计算机视觉和图像理解、智能人机交互、新一代人机界面等许多方面。人脸检测是一个有相当难度的研究课题。其技术难点在于场景中人脸模式的广泛差异性,这种差异主要来自个体差异、光照条件、观察角度以及人脸表情等。人脸的模式虽然比较明显,但由于人脸是一类具有复杂细节变化的自然结构目标,实际图像中可能出现的情况,如年龄、表情、性别、肤色、皱纹、斑点、胡须、头发、眼镜以及光照条件,人脸的位置、姿态和尺寸等众多难以控制的因素,因此人脸的模式空间是相当复杂的。具体来说,人脸检测面临如下几个难题:肆炒笮⒆颂⒈砬椤⒎羯ǖ牟煌T斐赡J降目杀湫裕哟算法实现鲁棒性难度;肆晨赡艽嬖谘劬怠⒑搿⒚、,非刚性目标的处理更加复杂和困难。在现实世界中,有许多类
人脸检测常用的方法义。因此,如果能够找到解决此类问题的方法,构造出人脸检测和跟踪石峰等““川在人脸检测的智能视频监控系统的背景下,提出了一种基于多源信息融合技术和人脸结构知识的多人脸快速自动检测算法。该算法区域。提出了一种简单、快速的区域分割算法:中点导引生