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基于彩色运动序列图像中的人脸检测系统的研究

作　者: 张宇
导　师: 周激流；陈军
学　校: 四川大学
专　业: 软件工程
关键词: 差分图像人脸检测目标跟踪肤色模型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 248次
引　用: 4次
阅　读: 论文下载

内容摘要

本文研究了视频序列图像中实现人脸检测的有关算法。人脸检测是计算机视觉、模式识别、人机交互研究中一个很受关注的研究热点。而且在自动人脸识别系统、视觉监控、基于内容的检索领域都有着广泛的应用。但是,人脸检测又是一个很有挑战性的课题。由于人脸模式错综复杂,易受干扰,所以人脸检测算法一般都存在计算量大、速度慢、误报率高的弱点。本文在对已有方法的分析基础上,重点研究了将肤色信息应用于人脸检测算法中。彩色信息常常作为一种有效的特征,在图像分割中得到应用。而肤色是人脸的重要信息,不依赖于面部的细节特征,对于旋转,表情等变化情况都能适用,具有相对的稳定性并且和大多数背景物体的颜色相区别。因此在人脸检测中应用肤色特征可以收到良好的效果。但如果背景里存在和人脸极为相似的区域,仅用肤色人脸进行检测,仍然可能出现误检情况。本文提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法,即采用运动和肤色信息可成功地将人脸从复杂背景中检测出来。首先利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定出目标在原图像中坐标位置;其次,设计了肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位;最后,根据人脸部特征的相对几何分布知识关系和唇色信息,进行特征定位和提取。实验表明基于差分和肤色图像的人脸检测算法,其优点是对运动信息序列图像中固定的与人脸肤色相似区域去掉,其次,在利用肤色进行人脸的检测,可将运动中与人脸肤色相似区域进行分割,最后进行特征提取,此方法在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检

全文目录

1 绪论  8-15
  1.1 概述  8-9
  1.2 人脸检测研究概况  9-10
  1.3 视频序列图像中人脸检测的运用前景  10-11
  1.4 视频序列图像中人脸检测的方法  11
  1.5 研究意义  11-13
  1.6 本课题主要研究的工作和内容安排  13-15
2 用于人脸识别的数字图像处理技术  15-23
  2.1 视频图像的差分技术  15-17
    2.1.1 视频图像  15
    2.1.2 差分技术  15-17
  2.2 图像平滑滤波技术  17-23
    2.2.1 邻域平均滤波  17
    2.2.2 中值滤波  17-19
    2.2.3 数学形态学滤波  19-22
    2.2.4 滤波效果比较  22-23
3 色彩空间中的图像分割  23-31
  3.1 色彩空间表示  23-24
  3.2 图像分割  24-26
  3.3 基于色彩空间的图像分割  26-31
4 人脸面部特征定位  31-38
  4.1 人脸的描述方法  31-33
  4.2 人脸的特征提取算法  33-34
  4.3 本文所研究的人脸特征提取的主要方法  34-38
    4.3.1 候选特征的提取  34-35
    4.3.2 双眼和嘴巴的定位  35
    4.3.3 双眼和嘴巴的轮廓提取  35-38
5 基于彩色运动序列图像的人脸检测系统  38-49
  5.1 系统结构  38
  5.2 系统主界面窗口  38-39
  5.3 系统算法流程  39-45
  5.4 实验结果分析  45-49
6 总结和展望  49-52
  6.1 总结  49
  6.2 展望  49-52
参考文献  52-55
作者学位文论设计期间成果简介  55-56
声明  56-57
致谢  57-58
附录  58-128

基于彩色运动序列图像中的人脸检测系统的研究

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