【摘 要】
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人脸检测与特征定位技术是一个涉及多学科,多领域的交叉性前沿课题。它在人工智能、模式识别、视频监控、身份安全认证、人机交互等领域具有广泛的应用前景,是所涉及学科目前
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人脸检测与特征定位技术是一个涉及多学科,多领域的交叉性前沿课题。它在人工智能、模式识别、视频监控、身份安全认证、人机交互等领域具有广泛的应用前景,是所涉及学科目前的研究热点。本文详细阐述了如何在静态彩色图像中进行人脸正面图像的检测与定位。文中首先介绍和分析了近年来国内外有关人脸检测与识别技术的研究成果与技术报告,并针对相关检测算法进行了深入的探究。接着在相关研究成果的基础上提出了一种基于肤色特征和平均脸模板匹配相结合的快速人脸检测算法,并通过实验证明该算法的有效性,实用性,为今后的进一步研究奠定了一个良好的基础。本文所提出的人脸检测算法是一种层进式、由粗到精的检测方法,遵循先分割再搜索的检测模式。具体的思想是利用人脸肤色信息与面部特征信息相结合,即将传统的肤色分割方法与平均脸模板匹配等方法相结合,实现逐步排除,逐渐缩小搜索区域,最终实现彩色图像中正面人脸的检测与定位。这样的一个循序渐进的过程,体现出了层进的思想,具体的实现体现在论文后续章节的工作中。本文方法:首先利用人脸肤色在YCbCr色彩空间的分布特性建立相应的肤色分布模型,然后使用自动阈值法实现对肤色区域的自动分割。在得到肤色分割区域后通过分析该区域的特征,综合采用基于高宽比和面积占有率的区域优化方法来消除某些干扰因素(例如类肤色区域和裸露在外的皮肤都会对检测带来负面影响),优化候选人脸区域。优化过后的人脸区域将会为后续的平均脸模板匹配检测带来便利,降低这一过程的复杂度,缩短相应的检测时间。对优化过后的候选人脸区域,使用平均脸模板匹配的方法进行检测判断,输出结果即为人脸检测的最终结果。通过详实的实验测试表明:本文所提方法是有效可行的,在注重检测速度的同时兼顾了检测质量。
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