基于人眼定位與SVM的人臉檢測方法研究.pdf

1、人臉檢測與識別技術(shù)是人工智能和機器視覺領(lǐng)域內(nèi)最具挑戰(zhàn)性的研究課題之一。讓計算機可以像人類一樣能夠記憶、識別人臉一直是眾多計算機科學(xué)工作者追求的目標(biāo)。人臉自動識別系統(tǒng)是目前計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究課題，而人臉自動識別系統(tǒng)中作為定位人臉的人臉檢測則是整個人臉識別系統(tǒng)正常及高效工作的基礎(chǔ)。近年來，由于人臉檢測在安全監(jiān)視、基于內(nèi)容的圖像檢索等領(lǐng)域的潛在應(yīng)用價值，己成為一個獨立課題并受到眾多研究人員的普遍重視。 本文在對計算機人臉檢測

2、的若干問題進行了分析的同時，針對建立自動人臉識別系統(tǒng)的第一個重要環(huán)節(jié)——人臉檢測方法進行了深入的研究，實驗表明本文提出的人臉檢測方法是合理的，具有一定的理論價值與實用價值。本文的研究工作主要包括以下幾個方面： 首先，闡述了人臉檢測的理論與技術(shù)，分析了經(jīng)典的人臉檢測算法，并進行了對比，得出了各種算法的優(yōu)缺點。 其次，依據(jù)膚色特征不依賴于面部的細節(jié)變化，不受旋轉(zhuǎn)、表情等因素的影響，具有較強的穩(wěn)定性，并且也能夠同大多數(shù)背景顏色

3、相區(qū)分的原理，嘗試了一種基于人臉幾何特征和灰度信息的人眼定位方法，該方法有效的平衡了檢測速度和穩(wěn)定性之間的矛盾，對背景、尺寸等細節(jié)具有很好的適應(yīng)性，并且結(jié)合膚色建模，采用了一個結(jié)構(gòu)分類器，對定位的人眼區(qū)域進行優(yōu)化。 再次，本文在深入研究支持向量機理論和算法的基礎(chǔ)上，提出將人臉圖像分塊以及系統(tǒng)再學(xué)習(xí)機制的方法。實驗證明，該方法具有較好的理論價值和實用價值。 最后，在上述理論和方法的基礎(chǔ)上，將人眼定位、結(jié)構(gòu)分類器優(yōu)化及支持向