文档介绍：学校代号:10524 学号:41109006 密级: 中南民族大学硕士学位论文基于Adaboost的人检检测技术研究学位申请人姓名: 李思导师姓名及职称: 侯建华教授培养单位: 电子信息工程学院专业名称: 电子与通信工程论文提交日期: 2013年5月10日论文答辩日期: 2013年5月26日答辩委员会主席: 田岩教授 Face Detection Technologybased onAdaboostAlgorithm by LI SI A thesis submitted in partial satisfaction of the Requirements for the degree of Master of Engineering in Electronics munication engineering in the Graduate School of South-Central University for Nationalities Supervisor ProfessorHou Jianhua May 2013 中南民族大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名: 日期: 年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权中南民族大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□,在______年解密后适用本授权书。 2、不保密□。(请在以上相应方框内打“√”) 作者签名: 日期: 年月日导师签名: 日期: 年月日√基于Adaboost的人脸检测技术的研究 I 摘要人脸检测技术作为目标检测的一个重要分支,在人工智能和模式识别领域中是一个很重要的课题。其在身份验证、可视通信、人机界面、环境监测、视频监控和教育系统等领域有着广泛的应用。随着智能计算技术的发展,很多新的方法和新的技术不断被引入, 人脸检测效果越来越好,检测速度也越来越快。人脸检测是指对于给定的任意一副图像,通过一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸,若有则返回人脸的位置、大小和姿态的过程,它是人脸识别和人脸图像压缩等应用中的重要环节。本文重点研究了基于Adaboost算法的人脸检测,包括以下四方面内容: ,人脸检测的研究现状,人脸检测方法以及人脸检测系统的评价标准等。 -Jones检测器原理以及Adaboost学习算法的理论基础和发展历程。 ,阐述了Haar 特征、弱分类器、强分类器以及级联分类器的构造和训练过程, 并构建人脸检测系统。 ,分析其分别对人脸检测系统性能的影响。结果表明:传统人脸检测方法在检测率和误检率上优于后者。同时,分析传统的Discrete Adaboost算法和改进的Adaboost算法所构建的人脸检测系统对退化现象的抑制。结果表明:改进的算法可以更好的避免退化现象对系统的损坏。最后,笔者提出了希望融合多元化的人脸检测方法,将各种不同的人脸检测算法进行有效的组合,从而提高人脸检测速度和检测率,使人脸检测朝着通用化、自动化、实时化、准确化的方向发展。关键字:人脸检测,Adaboost算法,Haar特征,分类器中南民族大学硕士学位论文 II ABSTRACT As an important branch of target detection, face detection technologyis a key subject in the area of artificial intelligence and pattern recognition. It has been widely applied insuch fields as personal identification, visual communication, puter interface, environmental monitoring, video surveillance, education system, etc. With the development o