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《多目標人臉檢測方法研究.docx》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、摘要隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人臉檢測是計算機機器視覺的重要研究領(lǐng)域，視頻安全監(jiān)控系統(tǒng)中通常需要針對多個目標的人臉圖像進行檢測，所以社會發(fā)展生產(chǎn)生活離不開多目標人臉檢測技術(shù)。多目標人臉檢測技術(shù)在生物檢測識別技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，應(yīng)用尤為廣泛。多目標人臉檢測是指輸入圖像內(nèi)包含多個人臉圖像，基于人臉圖像進行人臉特征點定位構(gòu)造幾何特征向量進行人臉圖像的進一步驗證和匹配識別。人臉的幾何特征可用于人臉檢測，是一種穩(wěn)定的面部特征，對于多目標的人臉檢測技術(shù)具有實用的價值和研究意義。本文針對多目標人臉檢測方法進行深入研究，基于視頻序列圖像研究人臉檢測，人臉特征點定位，幾何特征向量的人臉匹配識別的方法。首先基于視
2、頻序列的連續(xù)幀圖像采用AdaBoost檢測算法實現(xiàn)多目標人臉圖像的粗定位，包括個數(shù)、位置及大小，分析人臉檢測算法適用的人臉圖像的分辨率、左右旋轉(zhuǎn)角度、上下仰俯角度以及視頻序列人臉圖像的漏檢與誤檢情況；其次基于灰度統(tǒng)計和面部結(jié)構(gòu)的分布規(guī)律進行人臉的特征點定位，包含眼睛、鼻子及嘴等特征點，特征點定位進一步驗證人臉檢測的準確性；最后根據(jù)特征點間連線的距離值構(gòu)造幾何特征向量，特征向量能夠全面反映人臉的比例關(guān)系以及器官屬性，通過計算人臉幾何特征向量的加權(quán)歐氏距離進行身份識別。81/89采用多目標人臉檢測技術(shù)在視頻圖像進行實驗，可以達到良好的多目標檢測效果。實驗表明，多目標人臉檢測方法可以有效的對視頻序
3、列中不同光照、姿態(tài)、表情的人臉圖像進行檢測，對連續(xù)幀圖像的多目標人臉圖像進行動態(tài)分析，有較高的檢測率和較好的魯棒性。關(guān)鍵詞：多目標，人臉檢測，特征點定位，幾何特征向量，相似度判斷81/89AbstractWiththerapiddevelopmentofinformationtechnology,facedetectionistheimportantresearchfieldofcomputervision,videosecuritymonitoringsystemusuallyneedtodetectmulti-faceimages.Sothedevelopmentofsocietypro
4、ductionandlivinginseparablefrommulti-facedetectiontechnology.Themulti-facedetectiontechnologyinthebiometricidentificationtechnologyrapiddevelopmenttoday,iswidelyapplied.Multi-facedetectionreferstocontainmorethanonefaceimagewithintheinputfaceimage,basedonthefacialfeaturepointslocationandgeometriceig
5、envectorsoffaceimagefurtherverificationrecognitionandmatching.Facialfeatureinformationandgeometricalcharacteristicscanbeusedforfacedetection,isastablefacialfeatures.Thegeometricalcharacteristicsofthehumanfaceformulti-facedetectiontechnologyhasthepracticalvalueandsignificance.Thispapermakesadeeprese
6、archformulti-facedetection,involvedinfacedetectionandfacialfeaturepointslocalizationandtherecognitionofthefacialgeometriceigenvectorsbasedonvideosequence.First,thispaperpresentsthefacedetectionbasedonAdaBoostalgorithmtodetectmanyfaces,includethesizeand81/89locationinformation.Throughlotsoffaceimage
7、sinvideosequence,itcanfindthatAdaBoostfacedetectionalgorithmiseffectivetodetectthefacialimageswiththeresolution,rotationangleinleftandrightside,pitchingangleandsoon.Aswellasanalysisoffacedetectionalgorithmt
