基于靜態(tài)圖像的人臉檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著人們生活水平的日益提高,計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用,人臉識(shí)別技術(shù)在多個(gè)應(yīng)用和科研領(lǐng)域的重要性越來越大,如在:計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、人工智能以及多媒體技術(shù)等領(lǐng)域。怎樣能提高視覺、模式識(shí)別領(lǐng)域的各種算法的效率,以及如何能提高這些算法的可靠性已經(jīng)成為這些領(lǐng)域研究的重中之重。人臉檢測(cè)和識(shí)別的研究在于提高人臉檢測(cè)和識(shí)別算法的效率和多個(gè)算法的有效的結(jié)合,使得檢測(cè)率和識(shí)別率提高。在靜態(tài)圖像中對(duì)于人臉的檢測(cè)和識(shí)別目前采用的都是單一的算法,例如膚

2、色算法和Aadaboost算法。隨著計(jì)算機(jī)硬件的高速提升,使得這兩個(gè)算法的有效結(jié)合應(yīng)用得到應(yīng)用可能。人臉檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)和嵌入式技術(shù)的應(yīng)用將成為以后多年研究的重點(diǎn)。本系統(tǒng)是在為做人臉檢測(cè)和識(shí)別系統(tǒng)嵌入式平臺(tái)做的前期PC平臺(tái)實(shí)驗(yàn)。
　　 本論文的重點(diǎn)就是在PC平臺(tái)上進(jìn)行基于靜態(tài)圖像的人臉檢測(cè)和識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),同時(shí)為后續(xù)的將此項(xiàng)目移植到嵌入式平臺(tái)上做好準(zhǔn)備。
　　 我在攻讀了人臉檢測(cè)和識(shí)別方面的大量的文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上,本

3、次論文首先對(duì)人臉檢測(cè)與識(shí)別的產(chǎn)生、發(fā)展、現(xiàn)狀和未來的大致的趨勢(shì)做了總體性的描述,對(duì)人臉檢測(cè)和識(shí)別的重要意義做了闡述;對(duì)人臉檢測(cè)和識(shí)別中的膚色算法和Adaboost算法進(jìn)行了綜合性的闡述;對(duì)已實(shí)現(xiàn)的軟件系統(tǒng)做了簡(jiǎn)單的描述和介紹。對(duì)軟件的功能和應(yīng)用的領(lǐng)域進(jìn)行了概括。并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果做了分析。在理論上本文及軟件所采用的算法是膚色算法和Adaboost算法的結(jié)合應(yīng)用,考慮到算法的效率問題,對(duì)兩種算法進(jìn)行了改進(jìn),使得檢測(cè)和識(shí)別的效果更好。在總結(jié)這些理

4、論的基礎(chǔ)上,本文對(duì)人臉檢測(cè)和識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了總體的設(shè)計(jì)。使用先膚色在Adaboost的方法,使得檢測(cè)的正確率顯著的提高,對(duì)彩色的靜態(tài)圖像讀取到計(jì)算機(jī)當(dāng)中去,先采用膚色算法是人臉的區(qū)域大概的標(biāo)識(shí)出來,在采用Adaboost算法分類器進(jìn)行精確檢測(cè)。使用顏色空間的轉(zhuǎn)換方法對(duì)顏色空間進(jìn)行轉(zhuǎn)換,設(shè)定色度分量和亮度分量盡可能獨(dú)立,相互沒有影響:使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方面的膨脹和腐蝕的方法多人臉區(qū)域進(jìn)行處理;使用Opencv中的分類器對(duì)人臉區(qū)域進(jìn)行詳細(xì)分類;最