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《广西工学院》 2011年
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基于改进Adaboost算法的多姿态人脸检测研究

李冉  
【摘要】:人脸检测指在输入图像中确定所有人脸的位置、大小、个数、位姿的过程。随着电子技术的发展和信息时代的来临,智能化设备不断涌现,人机交互也发展到了一个新的高度,人脸检测作为物体检测问题的一个特例,长期以来一直都备受人们的关注。 本文对基于改进的Adaboost的多姿态人脸检测和结合Kalman滤波的Camshift人脸跟踪问题作出了一些探讨,主要的研究工作为以下几个方面: (1)研究了肤色在色彩空间的分布及分割技术。在论文中,首先采集10幅人脸图像对RGB,YIQ,YCbCr色彩空间进行投影,得出肤色样本在色彩空间的聚类性质,然后使用四种图像分割算法对测试人脸图像进行分割并计算了肤色分割的错误率,最后使用直方图投影获取人脸候选区域。通过实验表明,基于YCbCr色彩空间的阈值分割算法具有简单容易实现,分割准确率高。 (2)研究了基于肤色和改进的图像金字塔技术的Adaboost多姿态人脸检测。为了增强人脸侧面的检测效果,新增了代表人脸图像边缘的Haar-like特征;针对Adaboost算法的图像金字塔做了改进,使用基于内容感知的图像缩放技术来构建两层图像金字塔,在检测时只需要检测底层金字塔图像即可,简化了图像金字塔的结构,缩减了图像金字塔的构造时间。在使用Adaboost算法检测人脸前,先使用模板匹配的来粗部估计人脸图像的转向,再使用多姿态人脸检测器对人脸感兴趣区域ROI进行检测。实验表明,结合肤色和Adaboost的算法对多姿态人脸检测具有更高的检测率。 (3)研究了结合Kalman滤波的Camshift全自动人脸跟踪技术并设计实现了局域网的视频监控功能。本文使用Camshift算法来进行人脸跟踪,但是该算法在初始时刻需要手动的标记跟踪对象,文中采用改进的Adaboost算法来标记人脸初始的位置信息,然后结合Camshift来对人脸进行跟踪。在跟踪过程有遮挡发生时,使用卡尔曼滤波进行状态估计。对于多人脸的跟踪,本文提出多人脸跟踪队列对多人脸进行同时跟踪。最后本文设计并实现了局域网的视频监控功能。
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