信號(hào)與信息處理專業(yè)畢業(yè)論文 [精品論文] 復(fù)雜背景下人臉檢測(cè)技術(shù)的研究

1、信號(hào)與信息處理專業(yè)畢業(yè)論文信號(hào)與信息處理專業(yè)畢業(yè)論文[精品論文精品論文]復(fù)雜背景下人臉檢測(cè)復(fù)雜背景下人臉檢測(cè)技術(shù)的研究技術(shù)的研究關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別人臉檢測(cè)技術(shù)人臉檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)方法檢測(cè)方法復(fù)雜背景復(fù)雜背景摘要：作為人臉識(shí)別重要的第一步，人臉檢測(cè)是將人臉從圖像背景中檢測(cè)出來(lái)，它是人臉識(shí)別應(yīng)用中的重要環(huán)節(jié)。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢(shì)等因素的影響，使得人臉檢測(cè)變得更為復(fù)雜。本文首先采用了adaBoost算法人臉檢測(cè)，并

2、對(duì)其訓(xùn)練方法提出了改進(jìn)；又提出了一個(gè)多階段篩選與驗(yàn)證的膚色檢測(cè)算法。在篩選與驗(yàn)證階段，本文主要利用了人臉的幾何特性進(jìn)行粗略的篩選，并且利用歐拉數(shù)、眼睛等信息進(jìn)一步對(duì)膚色區(qū)域進(jìn)行判斷，去掉假區(qū)域，最終標(biāo)記出人臉區(qū)域，最后利用嘴唇加以驗(yàn)證。從實(shí)驗(yàn)效果可以看出本文提出的檢測(cè)方法大大提高了系統(tǒng)的檢測(cè)精度和檢測(cè)時(shí)間，可以適應(yīng)實(shí)時(shí)檢測(cè)的需要。人臉識(shí)別應(yīng)用中的重要環(huán)節(jié)。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢(shì)等因素的影響，使得人臉檢測(cè)變得更為復(fù)雜。本文

3、首先采用了adaBoost算法人臉檢測(cè)，并對(duì)其訓(xùn)練方法提出了改進(jìn)；又提出了一個(gè)多階段篩選與驗(yàn)證的膚色檢測(cè)算法。在篩選與驗(yàn)證階段，本文主要利用了人臉的幾何特性進(jìn)行粗略的篩選，并且利用歐拉數(shù)、眼睛等信息進(jìn)一步對(duì)膚色區(qū)域進(jìn)行判斷，去掉假區(qū)域，最終標(biāo)記出人臉區(qū)域，最后利用嘴唇加以驗(yàn)證。從實(shí)驗(yàn)效果可以看出本文提出的檢測(cè)方法大大提高了系統(tǒng)的檢測(cè)精度和檢測(cè)時(shí)間，可以適應(yīng)實(shí)時(shí)檢測(cè)的需要。作為人臉識(shí)別重要的第一步，人臉檢測(cè)是將人臉從圖像背景中檢測(cè)出來(lái)，它

4、是人臉識(shí)別應(yīng)用中的重要環(huán)節(jié)。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢(shì)等因素的影響，使得人臉檢測(cè)變得更為復(fù)雜。本文首先采用了adaBoost算法人臉檢測(cè)，并對(duì)其訓(xùn)練方法提出了改進(jìn)；又提出了一個(gè)多階段篩選與驗(yàn)證的膚色檢測(cè)算法。在篩選與驗(yàn)證階段，本文主要利用了人臉的幾何特性進(jìn)行粗略的篩選，并且利用歐拉數(shù)、眼睛等信息進(jìn)一步對(duì)膚色區(qū)域進(jìn)行判斷，去掉假區(qū)域，最終標(biāo)記出人臉區(qū)域，最后利用嘴唇加以驗(yàn)證。從實(shí)驗(yàn)效果可以看出本文提出的檢測(cè)方法大大提高了系統(tǒng)的

5、檢測(cè)精度和檢測(cè)時(shí)間，可以適應(yīng)實(shí)時(shí)檢測(cè)的需要。作為人臉識(shí)別重要的第一步，人臉檢測(cè)是將人臉從圖像背景中檢測(cè)出來(lái)，它是人臉識(shí)別應(yīng)用中的重要環(huán)節(jié)。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢(shì)等因素的影響，使得人臉檢測(cè)變得更為復(fù)雜。本文首先采用了adaBoost算法人臉檢測(cè)，并對(duì)其訓(xùn)練方法提出了改進(jìn)；又提出了一個(gè)多階段篩選與驗(yàn)證的膚色檢測(cè)算法。在篩選與驗(yàn)證階段，本文主要利用了人臉的幾何特性進(jìn)行粗略的篩選，并且利用歐拉數(shù)、眼睛等信息進(jìn)一步對(duì)膚色區(qū)域進(jìn)行判

6、斷，去掉假區(qū)域，最終標(biāo)記出人臉區(qū)域，最后利用嘴唇加以驗(yàn)證。從實(shí)驗(yàn)效果可以看出本文提出的檢測(cè)方法大大提高了系統(tǒng)的檢測(cè)精度和檢測(cè)時(shí)間，可以適應(yīng)實(shí)時(shí)檢測(cè)的需要。作為人臉識(shí)別重要的第一步，人臉檢測(cè)是將人臉從圖像背景中檢測(cè)出來(lái)，它是人臉識(shí)別應(yīng)用中的重要環(huán)節(jié)。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢(shì)等因素的影響，使得人臉檢測(cè)變得更為復(fù)雜。本文首先采用了adaBoost算法人臉檢測(cè)，并對(duì)其訓(xùn)練方法提出了改進(jìn)；又提出了一個(gè)多階段篩選與驗(yàn)證的膚色檢測(cè)算法。

7、在篩選與驗(yàn)證階段，本文主要利用了人臉的幾何特性進(jìn)行粗略的篩選，并且利用歐拉數(shù)、眼睛等信息進(jìn)一步對(duì)膚色區(qū)域進(jìn)行判斷，去掉假區(qū)域，最終標(biāo)記出人臉區(qū)域，最后利用嘴唇加以驗(yàn)證。從實(shí)驗(yàn)效果可以看出本文提出的檢測(cè)方法大大提高了系統(tǒng)的檢測(cè)精度和檢測(cè)時(shí)間，可以適應(yīng)實(shí)時(shí)檢測(cè)的需要。作為人臉識(shí)別重要的第一步，人臉檢測(cè)是將人臉從圖像背景中檢測(cè)出來(lái)，它是人臉識(shí)別應(yīng)用中的重要環(huán)節(jié)。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢(shì)等因素的影響，使得人臉檢測(cè)變得更為復(fù)雜。本文

8、首先采用了adaBoost算法人臉檢測(cè)，并對(duì)其訓(xùn)練方法提出了改進(jìn)；又提出了一個(gè)多階段篩選與驗(yàn)證的膚色檢測(cè)算法。在篩選與驗(yàn)證階段，本文主要利用了人臉的幾何特性進(jìn)行粗略的篩選，并且利用歐拉數(shù)、眼睛等信息進(jìn)一步對(duì)膚色區(qū)域進(jìn)行判斷，去掉假區(qū)域，最終標(biāo)記出人臉區(qū)域，最后利用嘴唇加以驗(yàn)證。從實(shí)驗(yàn)效果可以看出本文提出的檢測(cè)方法大大提高了系統(tǒng)的檢測(cè)精度和檢測(cè)時(shí)間，可以適應(yīng)實(shí)時(shí)檢測(cè)的需要?！丁丁短貏e提醒》》》：正文內(nèi)容由PDF文件轉(zhuǎn)碼生成，如您電腦未有相