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基于肤色模型和主成分分析的人脸特征提取
作 者: 喻阳
导 师: 桂预风
学 校: 武汉理工大学
专 业: 应用数学
关键词: 人脸检测 肤色模型 图像分割 主成分分析
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
人脸识别是模式识别和计算机视觉研究的一个重要领域,它在公共安全、智能监控、数字身份认证、电子商务和多媒体等领域具有重要的应用价值。近些年,人脸识别被广泛应用在许多方面,人们对人脸识别的实用性的要求就越来越严格了。人脸检测是自动识别系统中的一个重要环节,人脸检测的问题最初是由人脸识别引出来的。人脸检测是准确、快速识别人脸的前提条件,人脸检测的目的就是把人脸从图像的背景中检测出来。在彩色图像中,肤色是人脸一个重要信息。肤色不依赖面部的细节特征,具有稳定,效果好等特点。在色度空间中,人脸的肤色具有一定的聚类性。利用肤色特征,可以快速地抛弃大量背景因素,大幅度减少脸部搜索空间,提高检测速度,从而得到目标区域。本文的主要研究内容是:1.本文简要介绍了人脸检测的概念、应用和国内外研究现状,然后对常见的几种空间进行分析比较,选取对肤色具有聚类性的YCbCr色彩空间建立肤色模型,对肤色进行相似度分割和二值化处理。为了消除噪声,接着在二值化的基础上采用了数学形态学的滤波处理噪声问题,得到粗略的人脸候选区域。2.本文在确定人脸候选区域阶段,提出一种使用投影和人脸几何形状的方法来有效地检测人脸。本文方法效果好,能快速、准确的检测人脸。3.本文最后研究了人脸的一个重要器官——眼睛,它是人脸中极为重要的特征。然而对于一种快速、有效和稳定的精确定位眼睛的算法是非常的重要。对于眼睛的定位做出了如下工作:利用主成分分析方法提取人眼图像特征进行分类识别,做人眼的提取,该方法效率高,并对外界环境有较强的抗干扰性。该方法对定位效率高,对背景、尺寸等细节具有很好的适应性,在人脸实时监测系统中具有较好的应用价值。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-9 第一章 绪论 9-18 1.1 研究背景和意义 9-12 1.2 人脸检测的研究方法 12-16 1.2.1 基于知识的方法 13-14 1.2.2 基于特征不变的方法 14-15 1.2.3 基于模板匹配的方法 15 1.2.4 基于统计的方法 15-16 1.3 国内外人脸检测技术及研究现状 16-17 1.4 本文的研究内容 17 1.5 本文的整体框架 17-18 第二章 色彩空间的选取和肤色模型的建立 18-27 2.1 引言 18 2.2 色彩的概念 18-19 2.3 常用色彩的空间 19-23 2.3.1 RGB色彩空间 19-20 2.3.2 亮度归一化的RGB色彩空间 20 2.3.3 YUV色彩空间 20-21 2.3.4 HSI色彩空间 21-22 2.3.5 YCbCr色彩空间 22-23 2.4 肤色模型的建立 23-26 2.5 本章小结 26-27 第三章 肤色区域分割 27-40 3.1 引言 27-28 3.2 图像分割 28-32 3.2.1 图像分割的定义 28-29 3.2.2 图像分割的方法 29-32 3.3 肤色相似度计算 32-38 3.3.1 自适应阈值的选取 34 3.3.2 图像二值化处理 34-36 3.3.3 图像滤波处理 36-38 3.4 人脸区域确定 38-39 3.4.1 基于人脸几何形状定位人脸 38 3.4.2 实验结果 38-39 3.5 本章小结 39-40 第四章 人脸特征提取的研究 40-48 4.1 引言 40 4.2 几种常见的人眼定位算法 40-41 4.2.1 霍夫变换法 40 4.2.2 模板匹配法 40-41 4.2.3 边缘特征分析法 41 4.3 基于主成分分析的眼睛定位 41-47 4.3.1 K-L变换 41-43 4.3.2 主成分分析在人眼提取中的应用 43-45 4.3.3 算法总结和实验结果 45-47 4.4 本章小结 47-48 第五章 总结与展望 48-50 5.1 本文总结 48 5.2 本文的工作展望 48-50 参考文献 50-54 致谢 54-55 攻读硕士学位期间发表论文及参加科研项目情况 55
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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