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人脸检测与识别算法研究

作　者: 邵晶
导　师: 蒋加伏
学　校: 长沙理工大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 肤色模型人脸检测核函数仿生模式识别人脸识别
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 109次
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内容摘要

人脸识别从提出到现在，一直都是人们关注的热点。仿生模式识别从人类认知的角度出发，克服了传统模式识别基于有限类样本划分的问题。本文通过研究大量的相关文献，利用仿生模式识别理论，围绕如何有效的实现人脸检测、如何有效的提取人脸样本特征以及如何实现高维特征空间的覆盖识别，主要作了以下两个方面的工作：(1)提出了一种基于肤色模型的人脸检测算法。首先对图像进行预处理，去除噪声、使图像的灰度直方图均衡化；然后将RGB图像转换到YCbCr颜色空间中，确定肤色模型；再利用贝叶斯准则对像素点是否属于皮肤区域进行二次判决，并将判定的皮肤区域作二值化处理；最后结合人脸的轮廓信息对待检测人脸进行精确定位。通过实验，验证了本文方法能有效的适应光照变化的影响，对于姿态的变化也具有较好的适应性。(2)提出了一种基于仿生模式识别方法的人脸识别算法。首先分别介绍了离散余弦变换和线性判别分析的原理，并采用离散余弦变换与线性判别分析相结合的方式提取人脸样本的特征，降低了特征维数；然后，利用多项式核函数将提取到的人脸特征映射到高维特征空间中；最后，利用仿生模式识别的高维空间覆盖理论实现人脸样本的分类识别。通过对在权威人脸实验库上实验结果的分析和对比，验证了本文方法的有效性。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第1章绪论  9-16
  1.1 研究背景和意义  9-10
  1.2 研究现状  10-13
  1.3 人脸识别的主要困难  13-14
  1.4 本文的研究内容和组织结构  14-16
第2章人脸识别的关键技术  16-26
  2.1 引言  16
  2.2 人脸检测技术  16-18
  2.3 特征提取技术  18-20
  2.4 人脸特征分类识别技术  20-22
  2.5 仿生模式识别的覆盖理论与实现方式  22-25
  2.6 本章小结  25-26
第3章基于肤色模型的人脸检测算法  26-38
  3.1 引言  26
  3.2 人脸图像预处理  26-29
  3.3 肤色模型的创建  29-31
  3.4 贝叶斯准则对肤色模型的二次判决  31
  3.5 皮肤区域的分割  31-33
  3.6 人脸的精确定位  33-36
  3.7 基于肤色模型的人脸检测算法流程  36
  3.8 实验结果及分析  36-37
  3.9 本章小结  37-38
第4章基于仿生模式识别的人脸识别算法  38-49
  4.1 引言  38
  4.2 人脸特征提取  38-42
    4.2.1 离散余弦变换  38-40
    4.2.2 线性判别分析  40-42
    4.2.3 用 DCT 与 LDA 提取训练样本的特征  42
  4.3 人脸图像在高维空间中的形态分析  42-43
  4.4 高维特征空间覆盖识别  43-44
  4.5 基于仿生模式识别方法的人脸识别算法流程  44-45
  4.6 实验结果分析  45-48
  4.7 本章小结  48-49
第5章总结与展望  49-51
  5.1 总结  49
  5.2 展望  49-51
参考文献  51-56
致谢  56-57
附录 A 攻读学位期间发表的学术论文及参与的项目  57-58
摘要  58-62
ABSTRACT  62-66

人脸检测与识别算法研究

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