人臉檢測(cè)與識(shí)別算法研究與應(yīng)用.pdf

1、人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)是模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域內(nèi)最有理論價(jià)值和應(yīng)用前景，且極具挑戰(zhàn)性的研究課題之一。其目的是使計(jì)算機(jī)像人一樣具有從一幅圖像中發(fā)現(xiàn)是否存在人臉，以及對(duì)發(fā)現(xiàn)的人臉進(jìn)行身份鑒別的能力。本文在對(duì)目前主流人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)進(jìn)行比較分析的基礎(chǔ)上，深入研究了如何提高人臉檢測(cè)與識(shí)別的精度與速度，同時(shí)保證系統(tǒng)有較強(qiáng)的魯棒性，并最終實(shí)現(xiàn)了一個(gè)人臉檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)。通過(guò)在該系統(tǒng)上的大量評(píng)估性實(shí)驗(yàn)以及對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，證明本文采用的人臉檢測(cè)與識(shí)

2、別方法基本達(dá)到了上述目標(biāo)。 本文主要研究工作如下： 在人臉檢測(cè)方面：采取膚色檢測(cè)與人臉面部特征空間定位相結(jié)合的方法。首先根據(jù)人臉膚色在色彩空間中的統(tǒng)計(jì)分布和聚類特性，選取出最適合人臉檢測(cè)的色彩空間和膚色模型。然后進(jìn)行膚色分割，得到人臉圖像中可能的皮膚區(qū)域。再利用人臉區(qū)域的統(tǒng)計(jì)特性和傳統(tǒng)的先驗(yàn)知識(shí)，從確定的皮膚區(qū)域中篩選出可能屬于人臉的區(qū)域。最后根據(jù)人臉特征提取和空間位置驗(yàn)證，對(duì)候選人臉精確定位。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明該方法有效可行

3、。 在人臉識(shí)別方面：對(duì)原圖像進(jìn)行離散余弦變換，選取離散余弦變換系數(shù)的低頻部分作為隱馬爾可夫模型的觀察向量，進(jìn)行訓(xùn)練。使用二維隱馬爾可夫模型為二維的人臉圖像建模更能體現(xiàn)人臉的個(gè)體差異。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示采用該方法可獲得很高的識(shí)別精度。 通過(guò)對(duì)完成的人臉檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)的大量測(cè)試實(shí)驗(yàn)。表明該系統(tǒng)在人臉檢測(cè)與識(shí)別方面對(duì)光照條件、表情變化、人臉姿態(tài)的改變有很強(qiáng)的魯棒性，在各種復(fù)雜條件下保持了95％以上的檢測(cè)與識(shí)別率，同時(shí)達(dá)到了很高的識(shí)別