复杂背景下的人脸检测算法研究 说明书

毕业设计说明书复杂背景下的人脸检测算法研究

学生姓名：学号0805014137

学院：信息与通信工程学院

专业：电子信息科学与技术专业

指导教师：

2012年 6月

复杂背景下的人脸检测算法设计

摘要

人脸检测是人脸识别之前的重要和必不可少的步骤，用于确定人脸在视频图像中的位置和大小。随着科学技术的迅猛发展，以及人们对模式识别和计算机交互需求的发展，人脸检测技术也越来越受到人们的重视。本文是对复杂背景下人脸检测进行研究，肤色模型方面主要是高斯模型方法，结合了不同方法改进了肤色分割和唇色检测的效果用于人脸检测。在实验中从不同大小、背景、光照、表情和光源方向等方面对多姿态的人脸图像进行了检测，取得了较好的效果，表明了该算法的有效性和实用性。

关键词:人脸检测，色彩空间，肤色模型

Complex context of face detection algorithm design

Abstract

The face detection is face recognition prior to the important and essential step is used to determine the location and size of the face in the video image. With the rapid development of science and technology, as well as the demand for pattern recognition and computer interaction, face detection technology is also more and more attention has been paid. This is the face detection in complex background servant, color models of the Gaussian model approach, a combination of different methods to improve the effect of skin color segmentation and lip color detection for face detection. Multi-pose face images in the experiment in terms of different size, background, lighting, expression and light direction detection, and achieved good results, indicating that the effectiveness and practicality of the algorithm.

Keywords: face detection ,color space ,color model

目录

1 引言 (1)

1.1前言 (1)

1.2人脸检测技术的应用及难点 (1)

1.3人脸检测技术的发展与现状 (3)

1.4人脸检测技术分类 (4)

1.4.1基于知识的方法 (4)

1.4.2不变特征量法 (7)

1.4.3模版匹配方法 (8)

1.4.4基于统计理论的方法 (9)

1.5本文的主要工作及内容安排 (11)

2图像的预处理 (13)

2.1预处理过程 (13)

2.2预处理方法的研究 (14)

2.2.1直方图均衡化 (14)

2.2.2灰度拉伸 (15)

2.2.3中值滤波 (16)

2.2.4同态滤波 (17)

2.3人脸检测可用的样本库 (19)

3基于肤色的人脸检测方法 (20)

3.1色彩空间 (20)

3.1.1RGB色彩空间 (21)

3.1.2亮度归一化rgb色彩空间 (21)

3.1.3 YIQ色彩模型 (22)

3.1.4 HIS色彩空间 (22)

3.1.5YCbCr色彩空间 (23)

3.1.6 HSV色彩空间 (23)

3.2肤色检测模型的介绍 (24)

3.2.1简单色度空间模型 (24)

3.2.2统计直方图模型 (25)

3.2.3高斯模型 (25)

4算法仿真平台与实验结果 (28)

4.1肤色人脸检测 (28)

5总结与展望 (30)

5.1全文总结 (30)

5.2人脸检测技术展望 (30)

参考文献 (32)

致谢 (34)

1 引言

1.1前言

人脸识别是一个具有广阔应用前景和挑战性的课题，近年来在模式识别与计算机视觉领域受到广泛关注。由于人体的指纹、人脸、虹膜、掌纹等生物特征具有唯一确定性，所有这些生物特征成为了身份确定的重要识别特征。利用这些生物特征迅速判断并确定一个人的身份成了现在各个国家重点研究的技术，这使得生物识别技术有了很大程度的发展和完善。[1]其中应用最广泛的是指纹识别技术，这一方面的研究和发展已经驱近于成熟。在全球生物识别市场上，指纹技术已经占了过半数的份额。人脸识别作为生物识别的一种形式，虽然其识别率与精确程度比不上指纹和虹膜识别，在需要保证高度安全的场合中也只能作为一种辅助手段，但是在一般性的场合下是可以胜任的。并且相比利用指纹、视网膜等其他人体生物特征的人身鉴别方法，人脸识别具有蕴涵信息量大、直接、友好、方便等特点，易于为用户接受，逐渐成为国内外研究的热点。

人脸是一个信息极丰富的模式集合，是人类互相判别、认识、记忆的主要标志。通过对人脸的观察，我们可以判断一个人的性别、种族、身份甚至性格。而且随着高速计算机和人工智能等技术的发展以及商业和执法等方面需要的增长，利用人脸图像进行自动人脸识别和身份验证的研究和应用得到了空前的重视，并在研究方法、设备等方面取得了长足的进步，尤其在包括可视电话、电视会议、智能计算机、多媒体智能娱乐、身份认证和安保监控系统等很多方面都有着极其广泛的应用。[2]一个完整的人脸识别系统应该包括人脸检测、特征提取以及匹配识别。人脸检测是第一环节，也是人脸识别的前提及关键步骤。因而，研究人脸检测技术具有十分重要的意义。

1.2人脸检测技术的应用及难点

相对于证件，口令，密码等身份识别依据，生物特征(如指纹．声音，虹膜，人脸)具有更强的自身稳定性和个体差异性，是身份识别的理想依据。其