基于adaboost算法人脸检测的研究.pdf

中文摘要 iiiiiii置iiii 中文摘要近几年来,人脸检测已经成为计算机模式识别中比较热门的研究课题,公安犯罪管理,身份认证,视频通话等等,在各个领域都有着很重要的应用,国内外的相关研究工作也越来越多。人脸检测是入脸识别的第一步,人脸检测的结果直接影响着人脸识别的结果。由于受到图片中包含复杂背景、光照问题、图片中人脸姿态,等等一系列客观因素的影响,使得人脸检测也是生物模式识别领域比较困难的研究课题之一。本文的主要研究内容如下: 1、基于Adaboost算法的人脸检测,挑选出一些能够识别人脸的特征,然后构成级联式的人脸筛选器,进行人脸检测。由于原始的Adaboost算法的人脸检测,不能够检测到侧面人脸,受到Adaboost算法人脸检测的启发,本文尝试对侧面人脸样本进行训练,进行侧面人脸检测的实验尝试。 2、针对彩色图像中的肤色信息,本文选用YCbCr色彩空间,利用高斯模型对肤色建模,提取出肤色,然后结合提取轮廓,进行人脸标定。实验证明本文,方法对于多人脸,多姿态具有很好的适应性。 3、本文最后总结了肤色与Adaboost方法进行人脸检测时的不足,然后将两者结合,利用椭圆肤色模型与Adaboost算法相结合,来进行人脸检测。实验证明,本文的方法,综合了两种方法的优点,误检率有所下降,并比传统的 Adaboost算法在检测率上有所提高,同时又提高了检测速度。关键词:Adaboost;入脸检测;肤色检测;轮廓提取; Abstract 黑龙江大学硕士学位论文 Inrecently years,face detection hasbe,eatqle amore popular research topics puter can bewidely applied tosuch fields ascriminalarchive administration,personal indetification,munication,etc. The taskoffacedetectionis todetecthuman facefrom plex background ’S themost important part ,the resultof face detectionisaffectdebyimage background,lighting,facial expression orheadposture of image and problem makes facedetectionis avery hardtask. Inthisthesis,the researchwork ofthispaper mainly Includes thefollowing several aspects: Using facedetection method based on Adaboost learningalgorithm,which selectfew key haar-likefeaturesfrom alarge setoffeatures,to build a robust cascade classifier method Can’t detect profile by theAdaboost algorithm,we trainprofile face samples by Adaboostalgorithm tosolvetheproble ofdetectprofile face. We selectYCbCr space,and usegaussian model toextraction ·proposed a method thatcalibrationface inskincolorimage based 0n results show thatthenew method effect if remarkable. Finaly,i summarize shortage oftwo method when they were used in detecting face,then,a novel bined skincolor detection and Adaboost algorithm isproposed in experimental results show thatthenew scheme