彩色人臉檢測與識別研究.pdf

1、聲明在導(dǎo)師的指導(dǎo)下取得的研究成果，盡我所知，在本學(xué)標(biāo)注和致謝的部分外，不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或公布包含我為獲得任何教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。與我一同工作的同事對本學(xué)位論文做出的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明。研究生簽名：歪盤＆夕7瘁弓月≥1日學(xué)位論文使用授權(quán)聲明南京理工大學(xué)有權(quán)保存本學(xué)位論文的電子和紙質(zhì)文檔，可以借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部內(nèi)容，可以向有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交并授權(quán)其保存、借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部內(nèi)

2、容。對于保密論文，按保密的有關(guān)規(guī)定和程序處理。研究生簽名：趣多，／許歹月z1日碩士論文彩色人臉檢測與識別研究摘要IIlllIIIIIIIIIIIIIIIIlY2062511眾所周知，人臉檢測與識別一直活躍在模式識別領(lǐng)域的研究前沿。找尋性能更加有效的人臉檢測與識別算法，仍然是一個艱巨而富有挑戰(zhàn)的工作?，F(xiàn)實世界是五彩繽紛的。研究發(fā)現(xiàn)，顏色在人臉檢測與識別中扮演了一個十分重要的角色。基于彩色圖像的人臉檢測和識別，無論是從現(xiàn)有算法性能上還是未來

3、可提升空間上，都優(yōu)于基于灰度或亮度圖像的人臉檢測和識別。因此，本文從彩色圖像出發(fā)，對彩色圖像的人臉檢測和識別進(jìn)行了研究，主要工作和內(nèi)容如下：第一：分析和概括了人臉檢測與識別的發(fā)展現(xiàn)狀和基本方法。第二：分析了構(gòu)造膚色模型的顏色空間和基于膚色模型的彩色人臉檢測；將Fisher判別分析的思想應(yīng)用到膚色與非膚色分割領(lǐng)域，通過樣本訓(xùn)練構(gòu)造了一個適于膚色人臉檢測的“膚色判別顏色空間(SDCS)”。實驗表明：在SDCS下，膚色與非膚色具有更好的可分離

4、性。第三：介紹了Gabor小波變換的原理及其參數(shù)含義，進(jìn)而介紹了基于Gabor的人臉描述方法；針對不同參數(shù)組合得到的Gabor濾波器具有不同的人臉描述性能，提出了一種“加權(quán)Gabor小波變換“人臉描述方法。在ORL、FERET和AR等3個人臉數(shù)據(jù)庫上的實驗表明：本文提出的“加權(quán)Gabor小波變換“的人臉描述方法優(yōu)于直接的Gabor小波變換的人臉描述方法。第四：分析了適用于彩色人臉識別的顏色空間；在亮度與色度分離的顏色空間中，提出了一種“