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文檔簡介
1、自從上世紀八十年代以來,人臉檢測與識別的技術就獲得眾多研究者的關注。隨著近年計算機與信息技術的發(fā)展,它的應用已經(jīng)滲透到工業(yè)、軍事、偵查等方面。本文對人臉檢測課題展開了研究,從前人研究結果來看,該課題存在的難點是:圖片中人臉檢測本身的復雜性與多變性、光照問題、檢測效率及性能的問題。
本文通過對比各種人臉檢測方法的優(yōu)缺點,在借鑒了目前國內(nèi)外在人臉檢測方向的前沿理論和技術的基礎上,結合自己的創(chuàng)新,提出了基于Adaboost算法和膚色
2、分割的人臉檢測方法。該方法主要分為兩個階段,第-階段是膚色檢測階段:在YCbCr色彩空間中建立膚色模型,進而利用形態(tài)學處理來分割人臉區(qū)域,并對可能存在人臉的區(qū)域進行標識。第二階段是Adaboost算法檢測階段:利用Adaboost算法構建瀑布模型,對第-階段標識的區(qū)域進行再次篩選和分類,最終確定人臉區(qū)域。
本文方法的優(yōu)點在于:
1)利用膚色檢測人臉,有效的減弱了單-膚色人臉檢測中膚色受光照的影響,提高系統(tǒng)的檢測準確率
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