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复杂背景下的人脸检测

作　者: 廖衡
导　师: 苏菲
学　校: 北京邮电大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 人脸检测复杂背景肤色预处理 RealBoost算法光流跟踪
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

人脸检测是复杂的模式分类问题,在人脸识别、视频检索、智能监控等领域有着非常重要的应用价值。近年来,随着视频会议、安全监控等技术的广泛使用,复杂背景中的人脸检测逐渐成为模式识别和计算机视觉领域中的一个具有挑战性的热门研究课题。本文针对复杂背景下的人脸检测这一课题进行了较为深入的研究,主要工作包括：1.针对在复杂背景中人脸肤色区域提取时遇到的非肤色干扰及肤色区域不连通等问题,提出了一种基于肤色相似度积分的候选区域判决方法。实验结果表明该方法对于光照姿态等变化具有较好的鲁棒性。同时该方法处理速度快,一幅300×400的图像使用CPU1.76GHz的电脑,经过预处理的平均时间在3ms；2.由于在复杂背景图像当中存在许多类人脸区域,相比于相同尺寸的简单背景,处理速度往往更慢,而且误检更多。针对此问题本文提出了一个组合肤色预处理、RealBoost检测和SVM后处理的三级人脸检测系统。实验结果表明,该三级检测系统有效的解决了复杂背景当中类人脸区域导致的检测速度慢和误检数目多的问题；3.在视频序列的人脸跟踪应用中,提出了基于角点的光流跟踪算法的一种改进算法。在分析了基于角点的光流跟踪算法在复杂背景图片的应用之后,针对返回人脸矩形区域中的人脸周边区域的角点干扰问题,提出了一种基于最大直方图区间的提取人脸前景的方法,有效且准确的实现了人脸角点的提取。实验结果表明,该方法可以精确的定位复杂背景视频序列中的人脸,对于光照、姿态变化和遮挡等干扰较有更好的鲁棒性,并且较大地提高了检测速度。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-15
  1.1 引言  9
  1.2 人脸检测的发展现状  9-13
    1.2.1 人脸检测的发展历史  9-10
    1.2.2 人脸检测方法现状  10-13
  1.3 技术难点与热点  13-14
  1.4 本文和结构安排  14-15
第二章基于肤色的复杂背景人脸检测预处理  15-27
  2.1 肤色检测的常用彩色空间  15-17
    2.1.1 RGB颜色空间  15-16
    2.1.2 HSI颜色空间  16
    2.1.3 YCbCr颜色空间  16-17
  2.2 肤色分割的常用肤色模型  17-19
    2.2.1 简单色度空间模型  17
    2.2.2 直方图模型  17-18
    2.2.3 椭圆模型  18
    2.2.4 高斯模型  18-19
  2.3 基于肤色相似度积分的预处理  19-24
    2.3.1 阈值分割  19-20
    2.3.2 人脸候选区域提取  20-22
    2.3.3 基于肤色相似度积分的预处理  22-24
  2.4 实验结果  24-25
  2.5 本章小结  25-27
第三章复杂背景下人脸检测及后处理  27-42
  3.1 基于Boosting的人脸检测方法  27-33
    3.1.1 基于AdaBoost的人脸检测方法  28-30
    3.1.2 基于RealBoost的人脸检测方法  30-33
  3.2 SVM分类算法  33-35
  3.3 级联结构下基于SVM的后处理  35-36
  3.4 实验结果  36-41
    3.4.1 结合肤色预处理的RealBoost检测结果  36-40
    3.4.2 基于SVM的后处理实验结  40-41
  3.5 本章小结  41-42
第四章复杂背景视频序列中的人脸检测与跟踪  42-53
  4.1 动态人脸检测技术  42-44
  4.2 人脸跟踪  44-45
  4.3 改进的基于角点提取的光流跟踪算法  45-50
    4.3.1 基于角点提取的光流跟踪算法  45-48
    4.3.2 复杂背景应用中的改进算法  48-50
  4.4 实验结果  50-52
    4.4.1 视频序列中人脸检测结果  50
    4.4.2 视频序列中人脸跟踪结果  50-52
  4.5 本章小结  52-53
第五章总结与展望  53-55
  5.1 本文工作  53-54
  5.2 工作展望  54-55
致谢  55-56
参考文献  56-61
攻读硕士学位期间已发表学术论文  61

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