本文關(guān)鍵詞：不合作條件下人臉檢測(cè)算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為人臉識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),人臉檢測(cè)技術(shù)在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域引起許多學(xué)者的關(guān)注。人臉檢測(cè)技術(shù)不僅是人臉識(shí)別、視頻傳輸?shù)燃夹g(shù)的研究基礎(chǔ),同時(shí)成功地應(yīng)用在了安全訪問(wèn)、智能檢測(cè)、人機(jī)交互等領(lǐng)域。目前,人臉檢測(cè)技術(shù)取得了較好的效果,但當(dāng)出現(xiàn)多種不合作條件時(shí),如位置變化、部分遮擋等,檢測(cè)效果還有待提高,因此,本文將針對(duì)不合作條件下的人臉檢測(cè)方法進(jìn)行研究。首先,本文講述了人臉檢測(cè)技術(shù)的基本概念,分析了相關(guān)算法的發(fā)展歷程;其次,列出了四種經(jīng)典人臉檢測(cè)方法,分別為基于膚色的人臉檢測(cè)算法,基于Gabor+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)算法,基于Hog+SVM的人臉檢測(cè)算法,基于Haar+Adaboost的人臉檢測(cè)算法,并對(duì)以上方法的實(shí)驗(yàn)效果進(jìn)行了對(duì)比與分析;而后,針對(duì)經(jīng)典算法在多種不合作采集條件下的局限性,設(shè)計(jì)了一種基于多通道Gabor濾波的Haar特征的人臉檢測(cè)算法,該算法采用依次對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理、特征提取、特征分類(lèi)處理的流程。在預(yù)處理階段,依次采用尺度歸一化、直方圖均衡化、均值濾波方法對(duì)圖像進(jìn)行處理;在特征提取階段,對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行多通道的Gabor變換,并融合變換后圖像的Haar特征值作為該圖像的特征向量;在特征分類(lèi)階段,通過(guò)訓(xùn)練獲得多個(gè)Adaboost強(qiáng)分類(lèi)器,檢測(cè)時(shí)級(jí)聯(lián)多個(gè)分類(lèi)器分類(lèi)結(jié)果作為最終的檢測(cè)結(jié)果。在實(shí)驗(yàn)部分,分別選用了AFLW、ORL、FERET及自建人臉數(shù)據(jù)庫(kù)作為處理對(duì)象,檢測(cè)結(jié)果表明,提出的基于多通道Gabor濾波的Haar特征人臉檢測(cè)算法具有較低的錯(cuò)誤接受率和錯(cuò)誤拒絕率,即使在多種光照,膚色,姿態(tài),部分遮擋等不合作條件下,算法仍具有較好的檢測(cè)效果。
【關(guān)鍵詞】：人臉檢測(cè) Haar特征 Gabor濾波器 Adaboost分類(lèi)器 級(jí)聯(lián)分類(lèi)器
【學(xué)位授予單位】：遼寧工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 研究背景及意義9-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 課題的主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)13-14
• 2 人臉檢測(cè)概述14-19
• 2.1 人臉檢測(cè)的定義與種類(lèi)14
• 2.2 人臉檢測(cè)的主要方法14-16
• 2.2.1 基于知識(shí)的人臉檢測(cè)方法14-15
• 2.2.2 基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測(cè)方法15-16
• 2.3 人臉定位的數(shù)據(jù)庫(kù)介紹16-18
• 2.3.1 FERET人臉圖像庫(kù)16-17
• 2.3.2 ORL人臉圖像庫(kù)17
• 2.3.3 自建人臉數(shù)據(jù)庫(kù)17-18
• 2.4 本章小結(jié)18-19
• 3 經(jīng)典人臉檢測(cè)算法19-36
• 3.1 基于膚色的人臉檢測(cè)算法19-21
• 3.1.1 色彩空間19-20
• 3.1.2 膚色空間選取與建模20-21
• 3.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果21
• 3.2 基于Gabor+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)算法21-27
• 3.2.1 Gabor特征的提取21-23
• 3.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器的設(shè)計(jì)23-26
• 3.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果26-27
• 3.3 基于Hog+SVM的人臉檢測(cè)算法27-30
• 3.3.1 Hog特征的提取27-28
• 3.3.2 SVM分類(lèi)器的設(shè)計(jì)28-30
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果30
• 3.4 基于Haar+Adaboost的人臉檢測(cè)算法30-34
• 3.4.1 Haar特征的提取30-33
• 3.4.2 Adaboost分類(lèi)器的設(shè)計(jì)33-34
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果34
• 3.5 四種經(jīng)典人臉檢測(cè)算法結(jié)果對(duì)比與分析34-35
• 3.6 本章小結(jié)35-36
• 4 不合作條件下人臉檢測(cè)算法研究36-55
• 4.1 人臉圖像的預(yù)處理36-40
• 4.1.1 尺度歸一化37-38
• 4.1.2 直方圖均衡化38-39
• 4.1.3 均值濾波39-40
• 4.2 MFGC-Haar特征提取40-43
• 4.3 分類(lèi)器設(shè)計(jì)43-46
• 4.3.1 創(chuàng)建樣本43-44
• 4.3.2 分類(lèi)器的訓(xùn)練44-46
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析46-54
• 4.4.1 光照變化46-48
• 4.4.2 部分遮擋48-50
• 4.4.3 膚色多樣性50-52
• 4.4.4 多姿態(tài)52-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 5 總結(jié)和展望55-57
• 5.1 總結(jié)55
• 5.2 展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-60
• 致謝60

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