基于膚色模型和AdaBoost算法的人臉檢測研究.pdf

1、人臉檢測是指對于給定的圖像或視頻輸入,采用一定的搜索規(guī)則來確定其中是否含有人臉特征,并返回人臉的位置和大小信息的過程。近年來,人臉檢測技術(shù)被廣泛應(yīng)用在人臉識別、視頻監(jiān)控、人機(jī)交互等諸多領(lǐng)域,是模式識別、計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn)之一。
　　本文在對一些經(jīng)典的人臉檢測方法進(jìn)行歸類和分析的基礎(chǔ)上,針對單一方法進(jìn)行人臉檢測的弊端,采用了一種基于膚色和 AdaBoost算法相結(jié)合的人臉檢測算法。首先利用膚色信息分割出人臉候選區(qū)域

2、,然后運(yùn)用改進(jìn)權(quán)值更新規(guī)則的 AdaBoost算法訓(xùn)練的級聯(lián)分類器對這些人臉候選區(qū)域進(jìn)行篩選,以實(shí)現(xiàn)對人臉的精確定位。本文主要的工作有以下三個(gè)方面:
　　(1)根據(jù)膚色信息在YCbCr色彩空間的聚類特性建立膚色高斯模型,利用膚色高斯模型求出待檢測圖像的膚色似然圖,通過自適應(yīng)閾值方法對膚色似然圖進(jìn)行分割得到膚色二值圖像,最后采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對二值圖像進(jìn)行濾波處理,根據(jù)人臉幾何特性的先驗(yàn)知識篩選出人臉候選區(qū)域。
　　(2)在H

3、aar-like矩形特征原型的基礎(chǔ)上,加入了旋轉(zhuǎn)45度角的矩形特征,引入積分圖方法快速計(jì)算Haar-like特征值。針對AdaBoost算法訓(xùn)練過程中訓(xùn)練樣本權(quán)值分布出現(xiàn)的過配現(xiàn)象,提出了一種改進(jìn)的權(quán)值更新規(guī)則,通過設(shè)定權(quán)值更新閾值來抑制樣本權(quán)值的過度增長,在一定程度上避免了過配現(xiàn)象的發(fā)生,提高了AdaBoost算法的性能。
　　(3)分析了膚色人臉檢測和AdaBoost算法人臉檢測的優(yōu)缺點(diǎn),并將兩種算法結(jié)合起來對人臉進(jìn)行檢測。將