基于視頻的自動人臉檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、本文提出了一個基于視頻的自動目標檢測系統(tǒng)的框架，并以人臉為研究實例來驗證框架的可行性。人臉檢測技術(shù)作為目標檢測技術(shù)的一個成功典范，在人臉識別，表情分析，人臉跟蹤，圖像壓縮編碼，圖像/視頻數(shù)據(jù)庫檢索，生物特征識別，視頻會議，自動監(jiān)控，智能人機接口等諸多領域有著日益廣泛的應用。
　　系統(tǒng)融合了視頻分析、膚色模型以及AdaBoost學習算法等核心技術(shù)，從而構(gòu)建了基于類Haar小波特征集的層疊式人臉檢測器，使系統(tǒng)具備了自適應學習和智能檢測

2、兩大功能。從而驗證了“預處理-自主學習-模式分類”這一工程框架設計方案的可行性。本文的主要工作包括以下三方面：
　?。?）系統(tǒng)的預處理模塊實現(xiàn)了從圖像處理、運動區(qū)域估計到膚色模型過濾的依次處理。直方圖均衡化是魯棒性圖像預處理的核心技術(shù)；運動差分的預處理算法利用幀間相關性實現(xiàn)了視頻分析；二維Gaussian膚色模型使得膚色區(qū)域得到有效地劃分。
　?。?）系統(tǒng)的自適應學習體現(xiàn)在定義強有力的特征集以及基于定義的特征集構(gòu)造分類器的學

3、習算法。簡單有效的類Haar小波特征以及積分圖像的引入極大的加速了特征的計算。
　?。?）智能檢測模塊的核心技術(shù)包括檢測器的自主縮放和多窗口合并策略。對每一幅圖像檢測人臉時，逐層放大檢測窗口，再對檢測窗口內(nèi)的圖像進行特征提取和模式匹配，而不是對檢測圖像作縮放處理，采用這一策略，減小了圖像縮放變換計算量，提高了檢測速度。
　　本系統(tǒng)是在軟件工程思想的指導下，完成了從需求分析、可行性論證、總體設計、詳細設計到系統(tǒng)測試。系統(tǒng)測試結(jié)