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《青岛大学》 2006年
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基于神经网络的人脸检测研究

杨珣  
【摘要】:人脸检测是计算机视觉和模式识别领域中的一个研究热点和难点,它研究的主要问题是判断静态图像或动态影像中是否存在人脸,如果存在则对人脸进行定位。人脸检测是实现机器智能化的首要步骤,具有广泛的应用前景。 人工神经网络类似于生物神经系统,是以神经细胞为基本运算单元(即人工神经元)组成的一种非线性自适应动力学系统。通过利用合理的学习算法进行训练,神经网络对事物和环境具有很强的自学习、自适应和自组织能力。将神经网络应用于人脸检测的优点是可以通过对系统进行训练来捕获人脸模式的复杂分类条件,而缺点在于网络必须经过广泛的结构调整(如层数,节点数,学习率)和样本训练才能获得好的效果。 本文介绍了神经网络的基本原理和主要特征;针对人脸检测领域的特殊性,通过理论分析和大量实验获得了一个较为有效的神经网络结构;对待测图像进行预处理,减少光照等因素带来的影响,提高检测率;引入学习率来加快BP神经网络的训练速度。最终,提出了一个经过改进的基于神经网络的人脸检测系统。 为了改善整个检测系统的检测性能,本文根据人脸肤色的色彩特征,构建了一个基于YCbcr的肤色模型。经过非线性变换,使得该模型中色度值不再线性依赖于亮度值,提高了肤色检测的准确率。利用该模型可以简单快速的对待测图像进行划分,减少了待检测图像的大小,加快了下一步的分类速度。 实验结果表明,本文系统能够对静态图像进行有效的人脸检测,并取得了较高的检测率和可接受的误检数。同时,该系统对多人脸、不同大小、不同位置、不同方向、不同面部表情和不同光照条件等情况也表现出较好的适应性,通过适当地增加训练样本的数量和类型,还可以进一步提高检测性能。
【学位授予单位】:青岛大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP391.41;TP183

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【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 张健;基于机器视觉的强化木地板表面质量检测方法研究[D];北京林业大学;2010年
【参考文献】
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【共引文献】
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10 胡彦婷;木拉提·哈米提;陈建军;孔德伟;孙静;姬金虎;;Bayesian分类算法和活动轮廓模型在肝包虫CT图像分割中的应用[A];自主创新与持续增长第十一届中国科协年会论文集(3)[C];2009年
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3 胡申宁;中医舌诊中舌色、苔色自动分类的研究[D];浙江理工大学;2010年
4 李光;基于均值偏移的视频目标跟踪、检测算法研究及系统实现[D];浙江理工大学;2010年
5 陈欣欣;基于CT图像的血管分割[D];郑州大学;2010年
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7 马玲;拓扑约束法在序列图像高密度细胞追踪中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 许东滨;基于水平集和局部灰度阈值的神经干细胞序列图像的分割算法[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 王炎庆;基于卡尔曼滤波器的神经元干细胞序列图像中活跃细胞的追踪[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 张晶明;基于达芬奇技术的水声图像处理研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
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4 熊明;王汝言;唐琳;;基于局部线性嵌入与主成分分析的人脸识别方法[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2009年01期
5 苗静;杨勇;谷欣超;孙爽滋;杨兆龙;张子锐;;不变矩及其在基于形状特征图像检索中的应用[J];长春理工大学学报(自然科学版);2009年01期
6 杨晓云;梁鑫;岑敏仪;顾利亚;;基于主成分分析法的DEM粗差定位[J];测绘科学;2009年02期
7 王克奇;石岭;白雪冰;王业琴;;基于吉布斯-马尔可夫随机场的板材表面纹理分析[J];东北林业大学学报;2006年04期
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3 刘红冰;基于神经网络的冷轧带钢表面缺陷检测与分类技术研究[D];电子科技大学;2005年
4 张晓波;基于图像处理技术的表面缺陷自动检测系统的研究[D];天津大学;2004年
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7 庞江伟;基于计算机视觉的脐橙表面常见缺陷种类识别的研究[D];浙江大学;2006年
8 郑健峰;带钢表面缺陷检测方法研究[D];西安建筑科技大学;2006年
9 曾文华;基于灰度共生法和小波变换的遥感影像纹理信息提取[D];东北师范大学;2006年
10 谢永华;基于分形理论木材表面缺陷识别的研究[D];东北林业大学;2006年
【二级引证文献】
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1 胡永芳;基于纹理特征的钢板表面缺陷检测技术研究[D];昆明理工大学;2012年
【二级参考文献】
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10 凌旭峰,杨杰,朱一坦;彩色序列图像的人脸检测[J];红外与激光工程;2001年05期
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