彩色人臉檢測(cè)與識(shí)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(guò)的材料。與我一同工作的同事對(duì)本學(xué)位論文做出的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明。研究生簽名：歪盤(pán)＆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?jī)?nèi)容，可以向有關(guān)部門(mén)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?jī)?nèi)

2、容。對(duì)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(cè)與識(shí)別研究摘要IIlllIIIIIIIIIIIIIIIIlY2062511眾所周知，人臉檢測(cè)與識(shí)別一直活躍在模式識(shí)別領(lǐng)域的研究前沿。找尋性能更加有效的人臉檢測(cè)與識(shí)別算法，仍然是一個(gè)艱巨而富有挑戰(zhàn)的工作?，F(xiàn)實(shí)世界是五彩繽紛的。研究發(fā)現(xiàn)，顏色在人臉檢測(cè)與識(shí)別中扮演了一個(gè)十分重要的角色?；诓噬珗D像的人臉檢測(cè)和識(shí)別，無(wú)論是從現(xiàn)有算法性能上還是未來(lái)

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(cè)和識(shí)別。因此，本文從彩色圖像出發(fā)，對(duì)彩色圖像的人臉檢測(cè)和識(shí)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(cè)與識(shí)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(cè)；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(guò)樣本訓(xùn)練構(gòu)造了一個(gè)適于膚色人臉檢測(cè)的“膚色判別顏色空間(SDCS)”。實(shí)驗(yàn)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(duì)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(gè)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)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(shí)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“