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    毕业论文--群体人脸检测系统的设计与实现

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    毕业论文--群体人脸检测系统的设计与实现

    1、 山 西 大 学 论 文 编号: 2009241106 论文题目 群体人脸检测系统的设计与实现 姓名 郑振思 院系、专业 计算机与信息技术学院、计算机科学与技术 学习年 限 2009 年 9 月至 20013 年 7 月 指导教 师 高太平 学位级 别 学士 20013 年 5 月 18 日1 群体人脸检测系统的设计与实现 学生姓名: 郑振思 指导教师: 高太平 内容提要 人脸检测的对象主要来源是摄像头获取的图像或者本地图像,检测前对图像进行预处理,其主要操作包括对图像进行光线补偿,二值化,开闭运算等。经过预处理后图像所包含的主要信息是类人脸区域 .本文 通过对人脸的数学形态特征的研究来确定人

    2、脸判定的算法,其中主要有填充率,几何比例,区域面积和面积比率四个方面。最终本系统的测试结果显示人脸检测率能达到 85%左右。 关键词 人脸检测;光线补偿;二值化;开闭运算;联通区域 1. 引言 1.1 研究目的和内容 肤色是 人类所特有的颜色特征,利用肤色来对图像进行分析具有其他方法无法比拟的潜在优势。本文研究的目的是利用人类的肤色特征,在具有复杂背景下的情况下,对肤色进行分割,分离出肤色区域,运用数学的形态学处理,对图像进行预处理,在预处理后的图像中通过对肤色区域的特征匹配,最终确定并标注人脸区域。 围绕基于肤色的人脸检测,本文主要包括以下内容: ( 1)对图像的存储原理和像素排列进行了较为

    3、全面的研究,分析了图像像素获取的三种方法,通过对比各种方法的优劣,选择最适合本系统的像素获取方法。 ( 2)创建肤色模型进行肤色分割。颜色空间有很多种,包括 RGB颜色空间, YCbCr颜色空间, HSV颜色空间, HIS颜色空间等,对比它们对肤色的敏感度和运算效率,本文最终选用RGB和 YCbCr颜色空间。通过比较肤色在这两种颜色空间上的分布,采用双阈值的方法进行肤色分割。 ( 3)使用数学方法对图片进行预处理。对图片的预处理包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。其中,腐蚀运算可以有效的消除二值图像中的细小噪声并且分离细小的联通区域,极大的减少了后期对非人脸区域的处理,显著的提高运算速度;膨胀运算

    4、是和腐蚀运算相对而言的,它可以 消除肤色区域中的噪声,联通因外界因素所造成的同一人脸分离的区域。而开运算就是指先做腐蚀操作,再做膨胀操作;闭运算则是先做膨胀操作,再做腐蚀操作。 ( 4)消除非人脸区域。由于人脸具有鲜明的几何特征,可以通过以下几个方面消除非人脸区域:长宽比,面积,填充率,面积比值等。通过这些操作就可以基本确定人脸区域的范围了。 ( 5)标记人脸。经过上述的操作,剩下的基本可以确定是人脸,但是又不能完全排除非人脸区域的存在,所以最后标记不免有误检和漏检的情况。 1.2 国内外研究现状 目前,国外对人脸检测问题的研究很多,美国,英国 等许多国家有大量的研究组从事人脸检测的研究,这些研究受到军方,警方以及一些公司的高度重视和资助。对人脸检测问题的研究比较著名的有美国麻省理工大学( MIT)的媒体实验室和人工智能实验室,卡内基梅


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