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《大连理工大学》 2010年
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人脸检测与识别技术的研究与实现

秦仕伟  
【摘要】: 人脸是人体最重要的生物表征之一,具有很强的独立性和差异性,人们往往通过面容来识别被观察者的身份。因此,如何有效地实现计算机的自动人脸检测与识别,成为现代科技发展的一项重要研究课题,其在视频监控、身份验证、门禁系统、人机交互等领域都有着广泛的应用前景。 本文针对人脸检测与识别问题,基于OpenCV运用VC++2008设计了人脸检测与识别系统。该系统在实现过程中,综合运用了色彩平衡、光照补偿、肤色检测、Adaboost算法、膨胀、腐蚀、平滑和PCA算法,可以有效地进行人脸检测与识别,并且能够动态维护人脸数据库,以供人脸识别之用。实验结果表明,该系统识别速度较快,人脸检测与识别率较高。 本系统实现人脸检测与识别主要分为四个过程: (1)进行图像预处理。针对图像可能出现过亮或者过暗问题,先后运用色彩平衡和光照补偿消除色彩偏差的影响; (2)基于肤色进行人脸粗检测。根据人脸肤色在YCbCr色彩空间呈现的聚类特性,在YCbCr色彩空间内建立了肤色模型并以此对图像进行肤色分割,提取出候选人脸区域。对得到的粗检图像进行膨胀腐蚀和平滑操作,消除图像中的毛刺和噪声点; (3)基于Adaboost算法进行人脸细检测。加载OpenCV中基于特征积分图的分类器构造级联分类器,对肤色分割后的候选人脸区域运用Adaboost算法进行人脸的细检测,分离出各个图像中的人脸区域; (4)根据系统中维护的人脸数据库,运用一维PCA算法实现人脸样本的分类识别。 实际测试结果表明,对于正面人脸,在光照变化的情况下,在进行人脸检测及识别的时候,能够取得较理想的结果。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
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