【摘 要】
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随着社会的发展以及技术的进步,人们对快速高效的自动人脸识别的要求日益迫切。生物特征由于是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,在科研领域内得到了极大的重
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随着社会的发展以及技术的进步,人们对快速高效的自动人脸识别的要求日益迫切。生物特征由于是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,在科研领域内得到了极大的重视和发展。人脸检测作为人脸识别的关键环节开始被作为一个独立的课题并成为研究热点。人脸检测技术经过多年的发展已经积累了大量的研究成果,人脸检测达到了很高的水平。但是,在背景复杂或人脸图像模糊、失真等情况下,人脸检测的效果却并不理想。图像融合可以把多幅具有人脸信息的图像综合成一幅图像,提高了图像的可靠性和清晰度。把图像融合用于人脸检测,可以有效的减少由于人脸信息缺失而造成的漏检。本文的主要工作和成果如下:1.把基于DirectShow的视频图像融合引入人脸检测。DirectShow能使应用程序开发人员从复杂的数据传输、硬件差异、同步性等工作中解脱出来,使得用DirectShow框架开发视频图像的实时预览与检测变得简单。2.对融合的视频图像进行预处理。由于成像的角度不同,视频图像具有很强的信息互补性并带有一定程度的失真,需要对其进行预处理以重新得到像素间原来的空间关系和灰度值关系。3.提出了基于局部熵的小波变换图像融合算法。首先对图像进行小波分解。低频分量是原始图像的近似,像素间的相关性不强,采用平均法获得低频小波系数。图像的边缘、细节等更多信息包含在高频分量中,用基于局部熵的图像融合算法选取高频小波系数。对融合系数矩阵进行小波逆变换,得到融合图像。4.提高AdaBoost算法弱分类器的训练速度。把训练样本的特征值按值大小进行排列得到次序表。以表中的每一项作为阈值计算分类错误,选取具有最小错误的阈值作为该轮弱分类器阈值。对具有互补信息的人脸图像进行预处理并融合为单幅图像,对其进行人脸检测取得了较好的检测效果。提高了人脸检测算法在人脸变形、失真情况下的检测率。人脸检测是一个不断发展的课题,如何准确、快速的检测出人脸值得我们进一步去研究。
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