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《探索基于adaboost算法的人臉檢測方法的研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、UDC7／-1020909密級——學校代碼!Q壘窆2劣屬理歹大薯學位論文題目基王△魚壘旦QQ墨主箕洼的厶臉撿型左法的班宜英文ResearchofFaceDetection題目旦壘!曼亟Q塾△亟魚旦QQ§!笪dgQ!i!塾坐研究生姓名塞欣露??．．姓名憨壁武職稱麴援學位譴±指導教師單位茗。蒙：；矗撾堂：；；；五暄郵磊：；i：五王申請學位級別亟±學科專業(yè)名稱讓篡扭廑旦掛盔論文提交日期星QQ魚生!!旦論文答辯日期星QQ魚生!!旦學位授予單位武逯理王太堂學位授予日期答辯委員會主席型星鎣評閱人焦塞差友盔搓2006年11月中文摘
2、要人臉檢測是計算機視覺與模式識別領域非常活躍的研究課題，在身份驗證、人機界面、可視通信、虛擬現實、公安檔案管理、基于內容的圖像檢索等很多方面都有著廣泛的應用。作為人臉識別的重要的第一步，人臉檢測所做的工作是將人臉從圖像背景中檢測出來，它是人臉識別、視點跟蹤和人臉圖像壓縮等應用中的重要環(huán)節(jié)。由于受圖像背景、亮度變化及人的頭部姿勢等因素的影響，使得人臉檢測成為一項復雜的、具有挑戰(zhàn)性的研究課題。本文論述了人臉檢測技術的基本概念，分析和探討了多種人臉檢測方法的基本理論，對人臉檢測方法進行了深入的研究和討論，實驗表明本文提出的
3、人臉檢測方法是合理的，具有一定的理論價值與實用價值。本文的研究工作主要包括以下幾個方面：1．基于AdaBoost學習算法，從一個較大的特征集中選擇少量關鍵的haar-like特征，產生一個高效的強分類器。再用級聯方式將單個的強分類器級聯成為一個更加復雜的級聯分類器。針對AdaBoost算法在訓練過程中出現的退化問題及樣本權重扭曲的現象，本文對樣本權重的更新規(guī)則作出了適當的調整，在一定程度上避免了退化現象，提高了分類器的性能。實驗結果表明，新的人臉檢測器檢測效果顯著加強。2．針對彩色圖像的膚色信息，實現了人臉膚色檢測。
4、在比較了幾種常用的色彩空間后，文中采取的是色度和亮度分離的YCbCr空間，實驗證明膚色檢測對于不同姿態(tài)、不同表情的人臉均有較好適用性，膚色信息在快速人臉檢測中具有很高的實用價值。3．針對膚色檢測對復雜背景下的圖像誤檢率高和AdaBoost算法對多姿態(tài)、多人臉圖像檢測效果不理想的問題，本文將基于膚色的人臉檢測與基于AdaBoost算法的人臉檢測結合起來，提出一種新的人臉檢測方法，實驗表明，該方法同時具有膚色檢測正確率高與AdaBoost算法誤檢率低的優(yōu)點，可以有效地運用于多姿態(tài)、多人臉和復雜背景的情況，具有較好的檢測效
5、果。關鍵詞：人臉檢測；AdaBoost：膚色檢測；級聯分類器AbstractHumanfacerecognitionanddetectionarethemostactiveandchallengingtasksforcomputervisionandpatternrecognition．Itcanbewidelyappliedtosuchfieldsaspersonalidentification，human-computerinterface，visualcommunication，criminalarchivea
6、dministration，content—basedimageretrieval，etc．Asthefirststepoffacerecognition，thetaskoffacedetectionistodetecthumanfacesfrombackgroundofimage．However,facedetectionresultisusuallyaffectedbythebackground，brightnessorheadpostureofimageandSOon，whichmakestheprocesso
7、fdetectionmorecomplicated．Agreatamountofliteratures，surveysandresearchpapersconcerningup—to-datetechniquesoffacedetectionandfacerecognitionarereadandanalyzed．Somehotissuesaboutfacedetectionarediscussedandstudiedinthispapef．Theexperimentsindicatethatthemethodsof
8、facedetectionproposedinthispaperare，reasonable，showingacertaindegreeoftheoreticalandpracticalvalue．Theresearchworkofthispapermainlyincludesthefollowingseveralaspects：1．Using
