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《解放军信息工程大学》 2008年
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基于核心灰度分布人脸自动检测方法研究

张捷  
【摘要】:随着科技的发展,传统的身份验证已很难适应人们的需求。基于虹膜和指纹的生物特征验证对采集条件要求高,很难大范围推广。基于人脸检测的生物特征识别具有友好、方便、对硬件设施要求不严格等优势,近年来已经受到充分关注。由于人脸检测是人脸识别的基础,也是基于内容(如视频等)检索的基础,因此具有十分重要的研究意义和实用价值。 本文的主要研究工作和成果包括以下几个主要方面的内容: 1.研究了相关图像处理技术,总结分析了多种边缘检测算法及优缺点对比,并在后边的人脸检测过程中综合运用其中的几个算子达到了更好的效果。 2.分析了多种区域搜索的方法和优缺点,改进了其中的算法并用于人脸检测。 3.在对国内外人脸检测技术进行相关研究和分析比较基础上,提出了一种独特的基于人脸核心区域(眉毛、眼睛、鼻子、嘴等)灰度分布特征来进行人脸检测的方法。该方法首先在多维阈值下对图像进行分析和处理得到可能包含人脸的一些区域,然后从这些区域中去检索那些特殊的灰度特征,最后综合多维阈值下的灰度特征及特征之间的分布关系来确定出人脸的大小和位置。 4.在此基础上实现了一个人脸检测系统。该系统用是C++语言在VS2005.Net环境和Windows2003 Server平台下编程实现。实验结果表明,该方法能在复杂的背景和多人脸图像中较好地检测出人脸。 5.将人脸检测技术运用到照片库的管理中,增强了照片库的检索功能。
【学位授予单位】:解放军信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 廖文军;基于连续Adaboost算法的多角度人脸检测技术研究与实现[D];南京邮电大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前9条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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1 ;见人脸红的心理调适[N];保健时报;2004年
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6 本报实习记者 梁益畅;汉王开启“人脸门禁”时代[N];计算机世界;2008年
7 学生记者 吴婷婷 刘煜原;“慧眼”明察秋毫 智能识人辨字[N];新清华;2009年
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9 记者 谭娜;虹膜、指纹、人脸,一网打尽[N];北京科技报;2011年
10 本报记者 袁一雪;人脸识别系统——1秒钟找出罪犯[N];北京科技报;2005年
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2 毛慧芸;人脸美丽吸引力的特征分析与机器学习[D];华南理工大学;2011年
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5 周薇娜;人脸检测算法及其芯片实现关键技术研究[D];复旦大学;2012年
6 方小勇;人脸运动捕捉数据处理及表情动画重构研究[D];大连理工大学;2010年
7 党力;自动人脸分析与识别的若干问题研究[D];中国科学技术大学;2012年
8 范小九;基于人脸特征定位和建模理论的视频编码关键技术研究[D];西南交通大学;2012年
9 肖冰;人脸画像—照片的合成与识别方法研究[D];西安电子科技大学;2010年
10 李轶;基于步态与人脸融合的远距离身份识别关键技术研究[D];天津大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李鹏飞;基于非线性ε-过滤器组的人脸美化算法的研究与改进[D];山东大学;2010年
2 裴伟伟;基于脸部图像特征分析的性别识别研究[D];太原理工大学;2010年
3 马波;基于视频的多视角人脸检测与跟踪[D];上海交通大学;2010年
4 黄煜斌;基于人脸聚类的视频结构化分析[D];北京邮电大学;2011年
5 孙奇飞;人脸疲劳状态的识别与研究[D];广东工业大学;2011年
6 王进进;二维和三维人脸融合[D];中国地质大学(北京);2010年
7 李秋实;基于人脸肤色的特征提取[D];吉林大学;2010年
8 胡虎跃;海量训练数据如何影响人脸检测器性能:实验研究[D];南京航空航天大学;2010年
9 梅俊华;基于Contourlet变换的主成分分析人脸识别算法[D];中南民族大学;2010年
10 沙腾;基于子空间学习的人脸特征分析及应用[D];浙江大学;2011年
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