基于DSP的人臉檢測算法研究與實現(xiàn).pdf

1、人臉檢測技術(shù)是一個非常熱門的研究課題。目前在可控光照、用戶配合的條件下，人臉檢測技術(shù)已經(jīng)比較成熟。但在非理想條件下（如光照變化、姿態(tài)變化、表情變化、非用戶配合等）的人臉檢測性能還有待提高。
　　本文在廣泛調(diào)研國內(nèi)外學(xué)者對人臉檢測和圖像匹配的基本方法后，設(shè)計采用基于膚色定位人臉候選區(qū)域，并采用SIFT算法來實現(xiàn)檢測出的人臉與目標人臉的匹配。SIFT算法具有較強的匹配能力和魯棒性，適用于人臉識別、圖像配準、圖像檢索等。對候選的人臉區(qū)域

2、和目標人臉進行SIFT特征向量提取后進行圖像匹配，實現(xiàn)人臉檢測結(jié)果與目標人臉的匹配過程。
　　在確定系統(tǒng)總體方案之后，分別利用MATLAB和DSP進行各算法仿真與實現(xiàn)。
　　在MATLAB上完成了對人臉膚色范圍的提取、人臉區(qū)域的定位以及SIFT特征向量的提取，最后實現(xiàn)待檢測人臉和目標人臉的匹配。
　　在DSP硬件平臺設(shè)計過程中，首先采用MATLAB統(tǒng)計好的膚色模型來確定圖像中所有的候選膚色區(qū)域;其次依據(jù)人臉的形狀特征來

3、排除非人臉區(qū)域，實現(xiàn)圖像中所有人臉的精確定位。在確定人臉候選區(qū)域過程中，考慮到DSP存儲器限制及DSP計算速率，采用區(qū)域增長的連通域方法來確定人臉候選塊。結(jié)合人臉結(jié)構(gòu)特征，設(shè)計了排除純膚色塊干擾的模塊，替代了邊緣檢測等方法，進而減少了DSP的運算量。最后實現(xiàn)了人臉歸一化圖像匹配。
　　本次設(shè)計的軟件平臺使用Matlab2010、Microsoft Visual C++6.0和CCS3.3，硬件部分以ICETEK-DM6437-B評