基于肤色模型和神经网络的人脸检测算法研究(可复制论文).pdf

摘要人脸检测问题最初是作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,它是在输入图像中确定所有人脸位置、大小、位姿的过程。近年来,随着智能化信息处理技术的发展,其在模式识别与计算机视觉领域受到普遍重视,已成为一个十分活跃的研究方向。本文构建了一种包含肤色的层次式由粗到精的人脸图像检测模式,将肤色粗检测、数学形态学击中击不中变换与神经网络验证结合起来,逐步排除,一步一步缩小搜索区域,实现彩色静止图像中单个或多个人脸的检测与定位。首先利用肤色在色度空间中的聚类特征,通过收集一定数量的样本选择彩色空间并建立合适的肤色模型,然后采用分割算法对肤色区域进行分割。初步地将图像中绝大多数的肤色区域与背景区分开来,并进行判断、筛选,减少了待检测图像大小,为下一步人脸验证确定候选区域。进行了肤色粗检测之后,进一步验证人脸的存在,这也是本文要研究的重点。将人脸候选区域进行预处理并经过形态学击中击不中变换螅杂谌肆痴饫喔丛印⒛以显式描述的检测模式,其基于神经网络的方法具有独特的优势,即把人脸模式的统计特性隐含在神经网络的结构和参数之中,通过对大量样本的训练,构建了一个神经网络分类器来完成验证任务。并通过实验得到更精确的分类检测效果,验证了算法在人脸目最后提取和定位出人脸特征主要器官眼睛和嘴。关键词:人脸检测,肤色检测,人工神经网络,数学形态学,击中击不中变换标检测与定位方面表现出的良好性能。中国民航大学硕十学位论文
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研究生签名:鼬导师签名:桦中国民航大学学位论文使用授权声明中国民航大学学位论文独创性声明日期:≯加留。本人声明所争交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究: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,也不包含为获得中国民航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了谢意。研究生签名:中国民航大学、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,可以公布ǹ论文的全部或部分内容。论文的公布ǹ授权中国民航大学研究生部办理。
第一章绪论研究的背景及意义人脸是一个常见而复杂的视觉模式,人脸所反映的视觉信息在人与人的交流和交往中有着重要的作用和意义。对人脸进行处理和分析在视频监控、出入口控制、视频会议的身份认证技术中是最自然直接的手段。人脸识别在基于生物特征识别技术的身份认证易于为用户接受。基于人脸识别的自动身份认证具有重要的理论意义和应用价值,多年战性的领域之一,结合了认知科学、图像处理、计算机图形学、机器视觉和模式识别等有保持这种多样性和唯一性,才能保证人脸图像的准确描述和识别。人脸识别是将待识别的一个子过程。其过程和核心是选择适当的人脸表征方式与匹配策略。最初人脸研究主要集中在人脸识别领域,而且早期的人脸识别算法都是在认为已经得到了一个正面人脸或者人脸很容易获得的前提下进行的。但是随着人脸应用范围的不断扩大和开发实际系统需求的不断提高,这种假设下的研究不再能满足需求。人脸检测开始作为独立的研位,即从输入图像中找到人脸及人脸存在的位置,并将人脸从背景中分割出来,然后才脸识别,是作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,是自动人脸识别系统中的一个关键环节,算法的精度直接影响着整个系统的性能。人脸检测也开始广泛应用到全新人机环境是可以人为控制和调整的,人脸可以轻易地确定场景中是否存在人脸。大多数场合中场景的复杂,采集条件特别是光照条件包括光源的方向、明暗、色彩等都会对图像的效果产生很大影响,另外脸部的毛发、戴有眼镜或其他装饰品等,以及化妆、面部倾斜、人脸大小变化和各种各样的遮挡等因素会使人脸检测问题变得更为复杂。可见人脸检测以及人机交互等领域有着广泛的应用背景。利用人脸特征进行身份验证在基于生物特征中是最重要的方法之一,相比其它人体生物技术特征它具有直接、友好、方便的特点,来一直受到许多研究者的关注,因此计算机人脸技术的研究是生物特征最为活跃最有挑多个领域,近年来获得大量的研究进展。人脸研究的内容主要包括人脸检测、人脸表征和人脸识别技术三个方面。人脸检测是从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。人脸表征就是提取人脸的特征,是将现实空间的图像映射到机器空间的过程。人脸的表征具有多样性和唯一性,只别的人脸与数据库中的已知人脸比较,得出相似程度的相关信息。这个识别系统的构造与人脸的表征方式密切相关。