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1、信號與信息處理專業(yè)畢業(yè)論文信號與信息處理專業(yè)畢業(yè)論文[精品論文精品論文]復雜背景下人臉檢測復雜背景下人臉檢測技術的研究技術的研究關鍵詞:人臉識別關鍵詞:人臉識別人臉檢測技術人臉檢測技術檢測方法檢測方法復雜背景復雜背景摘要:作為人臉識別重要的第一步,人臉檢測是將人臉從圖像背景中檢測出來,它是人臉識別應用中的重要環(huán)節(jié)。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢等因素的影響,使得人臉檢測變得更為復雜。本文首先采用了adaBoost算法人臉檢測,并
2、對其訓練方法提出了改進;又提出了一個多階段篩選與驗證的膚色檢測算法。在篩選與驗證階段,本文主要利用了人臉的幾何特性進行粗略的篩選,并且利用歐拉數(shù)、眼睛等信息進一步對膚色區(qū)域進行判斷,去掉假區(qū)域,最終標記出人臉區(qū)域,最后利用嘴唇加以驗證。從實驗效果可以看出本文提出的檢測方法大大提高了系統(tǒng)的檢測精度和檢測時間,可以適應實時檢測的需要。人臉識別應用中的重要環(huán)節(jié)。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢等因素的影響,使得人臉檢測變得更為復雜。本文
3、首先采用了adaBoost算法人臉檢測,并對其訓練方法提出了改進;又提出了一個多階段篩選與驗證的膚色檢測算法。在篩選與驗證階段,本文主要利用了人臉的幾何特性進行粗略的篩選,并且利用歐拉數(shù)、眼睛等信息進一步對膚色區(qū)域進行判斷,去掉假區(qū)域,最終標記出人臉區(qū)域,最后利用嘴唇加以驗證。從實驗效果可以看出本文提出的檢測方法大大提高了系統(tǒng)的檢測精度和檢測時間,可以適應實時檢測的需要。作為人臉識別重要的第一步,人臉檢測是將人臉從圖像背景中檢測出來,它
4、是人臉識別應用中的重要環(huán)節(jié)。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢等因素的影響,使得人臉檢測變得更為復雜。本文首先采用了adaBoost算法人臉檢測,并對其訓練方法提出了改進;又提出了一個多階段篩選與驗證的膚色檢測算法。在篩選與驗證階段,本文主要利用了人臉的幾何特性進行粗略的篩選,并且利用歐拉數(shù)、眼睛等信息進一步對膚色區(qū)域進行判斷,去掉假區(qū)域,最終標記出人臉區(qū)域,最后利用嘴唇加以驗證。從實驗效果可以看出本文提出的檢測方法大大提高了系統(tǒng)的
5、檢測精度和檢測時間,可以適應實時檢測的需要。作為人臉識別重要的第一步,人臉檢測是將人臉從圖像背景中檢測出來,它是人臉識別應用中的重要環(huán)節(jié)。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢等因素的影響,使得人臉檢測變得更為復雜。本文首先采用了adaBoost算法人臉檢測,并對其訓練方法提出了改進;又提出了一個多階段篩選與驗證的膚色檢測算法。在篩選與驗證階段,本文主要利用了人臉的幾何特性進行粗略的篩選,并且利用歐拉數(shù)、眼睛等信息進一步對膚色區(qū)域進行判
6、斷,去掉假區(qū)域,最終標記出人臉區(qū)域,最后利用嘴唇加以驗證。從實驗效果可以看出本文提出的檢測方法大大提高了系統(tǒng)的檢測精度和檢測時間,可以適應實時檢測的需要。作為人臉識別重要的第一步,人臉檢測是將人臉從圖像背景中檢測出來,它是人臉識別應用中的重要環(huán)節(jié)。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢等因素的影響,使得人臉檢測變得更為復雜。本文首先采用了adaBoost算法人臉檢測,并對其訓練方法提出了改進;又提出了一個多階段篩選與驗證的膚色檢測算法。
7、在篩選與驗證階段,本文主要利用了人臉的幾何特性進行粗略的篩選,并且利用歐拉數(shù)、眼睛等信息進一步對膚色區(qū)域進行判斷,去掉假區(qū)域,最終標記出人臉區(qū)域,最后利用嘴唇加以驗證。從實驗效果可以看出本文提出的檢測方法大大提高了系統(tǒng)的檢測精度和檢測時間,可以適應實時檢測的需要。作為人臉識別重要的第一步,人臉檢測是將人臉從圖像背景中檢測出來,它是人臉識別應用中的重要環(huán)節(jié)。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢等因素的影響,使得人臉檢測變得更為復雜。本文
8、首先采用了adaBoost算法人臉檢測,并對其訓練方法提出了改進;又提出了一個多階段篩選與驗證的膚色檢測算法。在篩選與驗證階段,本文主要利用了人臉的幾何特性進行粗略的篩選,并且利用歐拉數(shù)、眼睛等信息進一步對膚色區(qū)域進行判斷,去掉假區(qū)域,最終標記出人臉區(qū)域,最后利用嘴唇加以驗證。從實驗效果可以看出本文提出的檢測方法大大提高了系統(tǒng)的檢測精度和檢測時間,可以適應實時檢測的需要。《《《特別提醒》》》:正文內(nèi)容由PDF文件轉(zhuǎn)碼生成,如您電腦未有相
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