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基于遗传算法的人脸检测研究

胡珊珊  
【摘要】:人脸检测是指在输入图像中确定人脸(如果存在)的位置、大小和位姿的过程。人脸检测是人脸识别、人机交互、智能视觉监控等工作的前提。作为人脸信息处理中的一项关键技术,人脸检测近年来成为模式识别与计算机视觉领域内一项受到普遍重视、研究十分活跃的课题。本文针对复杂背景下的彩色人脸图像,构建了一个基于肤色分割、模板匹配和遗传算法的人脸检测系统。本文的工作主要包括以下几部分: 第一,利用基于KL变换的肤色模型对输入的彩色图像进行肤色分割,得到粗略的肤色区域和背景的二值分割图。然后,利用二值形态学中的闭运算算子以及区域填充算子对二值分割图进行平滑处理。最后,再利用二值形态学中的对象标注算子对分割图中的各个分离的肤色区域进行标识,并记录各肤色区域的位置和面积。满足一定面积占有率的肤色区域即为人脸候选区域。 第二,在每一个人脸候选区域内,利用基于遗传算法的模板匹配方法寻找人脸。在基于遗传算法的模板匹配过程中,模板匹配问题转化为寻找最优的模板变换参数P(指模板的缩放、旋转、平移变换因子),使得变换后的模板T_P(M)与图像I之间达到最佳匹配。本文采用“平均脸”作为模板,匹配准则选用改进的Hausdorff距离以及人脸的几何特征。 第三,利用工具软件Matlab对本文所建系统进行仿真实验。实验表明,本文建立的人脸检测系统在一定的环境条件下表现出了较好的性能,能够有效地检测出任意位置、大小和旋转角度的人脸。


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