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人脸检测与人脸特征定位技术研究

张晶晶  
【摘要】: 人脸检测与人脸特征定位技术是模式识别领域中的重要研究方向。在现实生活中的人脸图像,可能存在眼镜、胡须、衣领等附属物以及外貌、表情、肤色、光照、拍摄角度等都会引起图像的差异,这就给人脸检测和人脸的特征定位带来了一定的挑战性。针对人脸检测技术的主流算法Adaboost算法,指出如下改进: 1.肤色分割。在彩色图像中,比较了几种常用的色彩空间,实验表明在色度和亮度分离的YCrCb空间中,通过CrCb值对于不同姿态和表情的人脸都能更好的区分肤色区域,在此基础上提出了一种新的人脸候选区域的检测方法。 2.针对肤色检测在复杂背景下检测的图像误检率高和Adaboost算法的时间复杂度高的问题。本文提出了一种新的人脸检测方法:先在彩色空间中用肤色检测分割出肤色区域,再用Adaboost算法检测人脸,这样大大减少了Adaboost算法的检测范围,大大提高了检测速度。 3.针对Adaboost算法在训练过程中出现的样本权重扭曲的现象和退化问题,本文对样本权值的更新规则做了调整:当某个样本被错误分类,且其当前权值小于该轮的权值更新阈值时,这个样本的权值才会被增加,否则,其权值都将被减小。实验表明,对权值的调整在一定程度上避免了退化现象的发生,较好的提高了分类器的性能。 4.在人脸特征定位方面,本文提出了一种改进的人眼快速定位的算法:使用最大类间方差阈值、垂直积分投影、最大行复杂度等方法确定人眼候选区域,最后在这候选小区域内利用模板匹配的方法精确定位眼睛。这样可以大大减小模板匹配时的计算量。


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