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《燕山大学》 2012年
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基于局部特征描述的人脸和人眼定位检测技术研究

张妍飞  
【摘要】:人脸识别是近几年来图像处理、模式识别以及人工智能等领域内最热门的研究课题之一,人脸检测是人脸识别的前提和基础,它为人脸识别提供了人脸的具体信息并且直接影响识别效果,人眼是人脸的重要组成部分,它的准确定位对于人脸识别同样具有重要的意义。本文在研究国内外相关研究成果的基础上,针对人脸检测和人眼定位系统展开研究。 首先,研究一种基于改进的AdaBoost算法的人脸检测方法。首先使用Haar-like特征模型提取人脸特征并利用积分图快速计算出特征值,然后利用AdaBoost算法挑选重要特征构成弱分类器组,并将多个弱分类器组合成一个强分类器。本文使用一种新的阈值和偏置的选取方法对AdaBoost算法中弱分类器的构建进行改进,并将改进的AdaBoost算法应用于人脸检测。实验结果表明,改进的人脸检测器具有较快的训练速度和良好的检测性能。 其次,研究一种基于等照度线特征的人眼定位方法。主要是基于等照度线的圆形对称特点来推断人眼中心位置,首先根据图像一阶,二阶的导数值分别计算得到生成曲线和所有指向等照度线中心的位移向量,然后由生成曲线建立中心投票机制,并根据该机制来加权重要的位移向量以确定中心映射(centermap)区域,找到中心映射中最大的中心估计点即为定位的人眼中心,最后将该方法在人脸库中进行测试。实验结果表明,该方法可以实现准确的人眼定位并对光照和姿态变化具有鲁棒性。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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【相似文献】
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