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《重庆大学》 2012年
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人脸实时检测技术研究与实现

唐渝  
【摘要】:人脸检测是指将人脸从静态图像或动态视频中检测出来并提取出面部特征的过程,它是人脸识别与分析的首要环节,在身份验证、监控跟踪、安全访问控制、智能人机界面等众多领域具有重要的应用价值。由于图像背景、亮度变化以及人的姿态等因素的影响,使得人脸检测成为一项复杂的、具有挑战性的研究课题。近年来,人脸检测开始被作为一项独立的课题受到众多学者的关注。 本文对人脸检测研究的进展和常用的典型人脸检测方法进行了分析,结合实际情况,选择了实时性好的AdaBoost算法作为本文的核心算法。主要包括以下三方面的内容: ①介绍由最初的PCA模型到boosting算法的提出,并在此基础上改进而形成了AdaBoost算法的过程。通过对AdaBoost算法的分析得知,只要有足够多的弱分类器就能达到任意的检测精度。 ②详细分析了AdaBoost算法原理。首先收集训练样本并对其进行归一化、灰度转换、图像均衡化等预处理,使其符合训练样本的要求;然后讨论了弱分类器的训练方法,根据训练误差最小标准为依据,在众多弱分类器中选择T个最优弱分类器,并根据加权投票的方式将T个弱分类器提升为若干个强分类器,使其各强分类器满足一定的检测率,然后将各个强分类器级联成最终的级联分类器,使其处于级联分类器前端的强分类器能去掉大部分的非人脸窗口,以提高检测效率;最后阐述了将AdaBoost算法运用于人脸检测的原理,通过对等比例缩放检测窗口方法和等比例缩小待检测窗口方法的分析对比,提出采用等比例缩放检测窗口方法,以提高检测效率。 ③研究了人脸实时检测系统的实现。结合OpenCV、MFC以及训练好的级联分类器,设计并实现了一个实时检测人脸并实时显示检测结果的检测系统。通过对静态图像和动态图像的检测实验表明,人脸检测系统的检测率可达到90%,平均检测时间为65ms,系统能满足多姿态、多人脸实时检测的要求。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.41

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