文档介绍：江南大学
硕士学位论文
AdaBoost人脸检测算法的改进研究与实现
姓名:田源
申请学位级别:硕士
专业:信号与信息处理
指导教师:于凤芹
20090601
摘要人脸检测技术是生物特征检测的一个重要方面,以其非接触式采集和无侵犯性的优点,拥有广泛的应用前景,它的主流算法是算法。本文重点研究了算法,为了提高检测速度和弱光照下的准确率,对其作出了三点改进,主要内容如下:第一,在占溆梅羯ḿ觳舛酝枷裨ご砝此醵藺惴ḿ觳夥段В高检测速度。由于在占渲校芄煌ü鼵当冉虾玫那殖龇羯颍在占渲薪蟹羯ḿ觳狻T诩觳庵埃枰O榷苑羯ǖ腃虲低臣疲匀定它们的分布范围。在肤色检测时,对转换到占渲械耐计笏氐憬蠧值检测,分割出肤色区域,再用算法检测人脸,这样就提高了检测速度。但是仿真结果表明,在处理弱光线图片时则出现了严重的问题:肤色区域被误检甚至漏检。第二,针对肤色检测在弱光照条件下漏检的现象,。在读入图片后先求图片光照至糠植挤段В绻鸜分量很大部分集中在低频区域,则对图片进行光照补偿:对灰度图片用狈酵季饣补偿光照,对彩色图片用对数域浠。虽然光照补偿增加了处理时间,但是保证了弱光线条件下检测的准确率,降低了误检率和漏检率,提高了检测性能。第三,用卣鞔鍴特征以达到更好的人脸表达能力,然后用方法对人脸卣鹘滴源锏礁叩募觳馑俣取O啾扔谄渌卣鳎珿特征对人脸图像具有很强的刻画细节与局部结构的能力。由于卣魇抗谂哟螅枰用云浣滴不仅使得降维后的卣骶轿蟛钭钚。沂沟肎特征在变换后的低维空间有很好的人脸表达能力。用椒ǘ訥特征进行降维后,选出了维具有高贡献率的特征,并将其训练为弱分类器,通过算法组合为强分类器。最后,搭建了人脸检测系统,并将上述三点改进应用到该系统中,测试结果表明该人脸检测系统提高了%的检测速度,弱光照下检测率提高了%,并且该系统能满足实时检测要求,摄像头正面人脸检测跟踪达到帧/婕安嗝嫒肆臣觳飧俅到帧/⒛芗觳獬鼋洗蠼嵌刃5娜肆场关键词:人脸检测;肤色检测;光照补偿;籊特征
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导师签名:二主塑坚聋塑涯竺￡:独创性声明砂关于论文使周授权的说明本人声明所呈交的学位论文是本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,也不包含本人为获得江南大学或其它教育机构的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已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定:江南大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采周影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文,并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。签期:名:日
第一章绪论课题的提出似的复杂模式检测问题提供重要的启剥俊】。肆臣觳獾闹饕7椒生物特征检测与识别是模式识别及机器视觉界的研究热点课题,其产品在安全、交向,其在视频监控、门禁准入系统、数字视频处理等领域有很高的研究和应用价值【。人脸检测问题的提出来源于人脸识别,人脸识别的第一步就是要从图像中检测并定位出人脸的位置。早期的人脸检测只针对比较简单的图像,随着模式识别技术的发展以及自动化程度的提高,对人脸检测提出了更高的要求,因此,人脸检测开始被作为一个独立人脸检测是指:在一幅图像中,搜索是否存在人脸,如果有则标定出人脸的位置和大小。人脸检测研究具有重要的学术价值。人脸是具有相当复杂的细节变化的自然结构目标,其主要难点在于:肆尘哂心J降目杀湫裕热缤饷病⒈砬椤⒎羯ǖ炔煌国内的微软亚洲研究院、中科院自动化研究所、清华大学、哈尔滨工业大学等。随着人文,并且且数量也大幅度增长,重要国际会议上每年都有大量关于人脸检测的论文,占的人脸检测技术综述文章,:人脸轮廓特征、灰度分布特征、器官特征、模板特征。轮廓是人脸头部的重要特征。边缘检测是提取人脸轮廓特征的首要步骤,通常可以采用或人阕永刺崛⊥枷癖咴怠S捎谠肷拇嬖冢谜庑┍咴导通、商业等领域有着重要的应用。经过多年发展,生物特征检测已经越来越显现出其价值,并运用在很多重要的商业领域。在生物特征检测中,人脸检测是一个重要的研究方的领域进行研究。肆成峡赡艽嬖谘劬怠⒑氲雀绞粑铮人脸受到光照后产生的阴影。因此,如果能够找到解决这些问题的方法,成功构造出人脸检测与跟踪系统,将为解决其它类针对以上问题,各国科研人员做了很多研究,国外比较著名的有等,脸检测研究的深入,每年国际国内的相关期刊杂志上都有