基于DSP的多姿態(tài)人臉檢測(cè)算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉檢測(cè)是指確定人臉的位置和大小并對(duì)檢測(cè)的入臉進(jìn)行圖像處理的過(guò)程。它是人臉自動(dòng)分析處理系統(tǒng)的首要步驟，其速度和準(zhǔn)確度直接影響著系統(tǒng)的整體性能，因此在人臉信息處理、機(jī)器視覺和模式識(shí)別研究領(lǐng)域中是一個(gè)重要的研究課題。隨著社會(huì)的發(fā)展，人們對(duì)人臉檢測(cè)技術(shù)的要求越來(lái)越高，能夠在姿態(tài)多樣、光照條件變化、圖像背景復(fù)雜的情況下實(shí)現(xiàn)高性能的人臉檢測(cè)成為研究的方向。
　　本文首先介紹了人臉檢測(cè)技術(shù)研究背景和意義，歸納和分析了目前常用的一些人臉檢測(cè)算法

2、。在廣泛調(diào)研國(guó)內(nèi)關(guān)于人臉檢測(cè)的算法后。首先利用在YCbCr顏色空間對(duì)入臉膚色的聚類性，采用膚色分割法完成人臉候選區(qū)的檢測(cè)，初步確定候選人臉區(qū)域。針對(duì)采用膚色檢測(cè)法造成誤檢率較高的問(wèn)題，本文采用改進(jìn)的算法進(jìn)行人臉檢測(cè)。針對(duì)AdaBoost算法具有檢測(cè)人臉正面效果較好的特點(diǎn)，為了能夠利用兩種算法各自優(yōu)點(diǎn)，最后將膚色分割和AdaBoost算法的兩種人臉檢測(cè)方法相結(jié)合，即首先通過(guò)膚色模型對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行初檢，分割出圖像中的人臉區(qū)域和類膚色區(qū)域，

3、再將其作為AdaBoost級(jí)聯(lián)分類器的輸入圖像，進(jìn)一步用AdaBoost檢測(cè)分類去除候選區(qū)域中包括的非人臉區(qū)域，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確人臉檢測(cè)定位。這樣既利用膚色信息可以加快檢測(cè)的速度，又可以優(yōu)化檢測(cè)效果，提高了檢測(cè)效率、降低誤檢率。
　　本文先在MATLAB軟件平臺(tái)上完成了對(duì)改進(jìn)算法的研究和仿真測(cè)試，經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)測(cè)試該算法的性能有了較好的提高，能夠滿足實(shí)驗(yàn)需求。之后，將該算法移植到DSP硬件平臺(tái)上進(jìn)行仿真實(shí)現(xiàn)，本文采用的硬件平臺(tái)為ICETEK-D