毕业论文---基于Adaboost的人脸检测研究

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1、 本本 科科 生生 毕毕 业业 设设 计（论文）计（论文） （20122012 届）届） 信息工程信息工程学院学院 题题 目：目： 基于基于 AdaboostAdaboost 的人脸检测研究的人脸检测研究 学学 号：号： 姓姓 名：名： 专业班级：专业班级： 计算机计算机 081081 班班 指导教师：指导教师： 职称职称： 实验师实验师 2012 年年 5 月月 27 日日 I 基于 Adaboost 的人脸检测研究 摘要摘要：本文使用 Adaboost 算法，以 Visual C+集成开发环境做平台并利用 OpenCV 图像处理 软件实现了人脸检测功能。论文介绍了几种常见的人脸检测识别方法

2、以及国内外人脸检测技术研 究的发展现状，详细阐述了 Adaboost 人脸检测算法的原理及训练流程,利用 OpenCV 图像处理软 件与 Adaboost 人脸检测算法的结合模块,选取扩展的 Haar 特征,实现了人脸检测功能并给出了检 测结果。该方法具有较高的准确度和实时性,在自动人脸识别、智能人机交互、图像与视频检索和 监控等方面有着重要的应用价值。 关键字：关键字：Adaboost 算法; OpenCV; 人脸检测 II Face detection research based on Adaboost Abstract: This article is using Adaboost a

3、lgorithm, OpenCV image processing software and Visual C + + integrated development environment as a platform, achieving a face detection function. This paper introduces several common face detection methods and development status of domestic and international face detection technology, elaborating o

4、n the Adaboost face detection algorithm principle and training processes,using OpenCV image processing software combined with Adaboost face detection algorithm modules, selecting the extended haar features,achieving face detection and giving results of the test. This method is accuracy and real-time

5、, having important applications in automatic face recognition, intelligent man-machine interaction, image and video retrieval and monitoring. keyword: Adaboost algorithm, OpenCV , Face detection III 目目 录录 摘要： I Abstract: II 1、绪论 1 1.1 人脸检测研究的提出及背景 1 1.2 国内外人脸检测的研究现状 1 1.3 本文研究的目的与意义 1 1.4 本文研究的主要内容与

6、组织结构 2 1.4.1 主要内容 . 2 1.4.2 组织结构 . 2 2、人脸检测方法与分析 . 4 2.1 基于特征的人脸检测方法 错误错误! !未定义书签。未定义书签。 2.1.1 轮廓规则法 . 错误错误! !未定义书签。未定义书签。 2.1.2 器官分布法 . 4 2.1.3 颜色纹理法 . 4 2.1.4 对称性规则 . 错误错误! !未定义书签。未定义书签。 2.1.5 运动规则法 . 4 2.2 模板匹配方法 4 2.2.1 镶嵌图法 . 错误错误! !未定义书签。未定义书签。 2.2.2 预定模板匹配法 . 4 2.2.3 变形模板法 . 4 2.3 基于统计的方法 4 2.3.1 人工神经网络法 . 错误错误! !未定义书签。未定义书签。 2.3.2 特征空间法 . 4 2.3.3 支持向量机法 . 4 2.3.4 概率模型法 . 错误错误!