基于肤色及AdaBoost算法的人脸检测技术研究

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基于肤色及AdaBoost算法的人脸检测技术研究

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毕业论文范文题目：基于肤色及AdaBoost算法的人脸检测技术研究，论文范文关键词：基于肤色及AdaBoost算法的人脸检测技术研究
基于肤色及AdaBoost算法的人脸检测技术研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着社会的不断发展,信息化程度的不断提高,人们对身份鉴别也提出了更高的要求。人脸作为人体的重要生物特征,在身份鉴别、自动监控、人机交互等很多领域具有极大的发展潜力。而人脸检测作为人脸识别的第一步,已经成为模式识别和计算机视觉领域中重要的研究课题。人脸检测是指对给定的任意一幅图像,利用一定的方法对其进行搜索以确定在该图像中是否存在人脸,如果存在,则返回检测出的人脸的位置、大小和姿态。在自然环境（本文此处忽略..）中所形成的图像易受图像背景、光照环境以及人体本身不同姿态的影响,从而使人脸检测变成了一项复杂的、极具挑战性的研究内容。但是由于人脸检测在安全访问、视频处理等领域具有广泛的应用价值,所以受到大量研究者的青睐。本文阐述了人脸检测技术的基本概念,分析和探讨了几种常用的人脸检测方法的实现思路,深入地研究了人脸检测技术。在此基础上,本文提出了一种基于肤色及改进的AdaBoost算法相结合的人脸检测方法（文章此处忽略..）。实验表明,本文给出的人脸检测方法是合理的,有着一定程度的理论意义和实用性。本文的研究工作主要有以下几个方面：首先针对彩色图像的肤色信息,给出了一种基于YCgCr色彩空间下的肤色区域检测方法。该方法利用在YCgCr色彩空间下建立的高斯肤色模型对待检测图像进行处理,得到其肤色相似度图像,然后采用自适应阈值方法分割出肤色区域,最后根据人脸的面部特征,采用数学形态学和连通域的知识对肤色区域进行进一（本文此处忽略..）步处理,以除去非人脸区域。基于肤色的人脸检测方法不容易受姿态和表情的影响,因而它具有较高的实用价值。其次介绍了传统的AdaBoost算法,针对其在训练弱分类器时可能会出现退化和样本权值扭曲的问题,本文对样本权值的更新规则进行了一定的改进。实验表明,该方法能在一定程度上防止退化现象的出现,提高了分类器的性能。最后,针对在复杂背景下基于肤色的人脸检测方法的误检率较高和AdaBoost算法需要较长（本文此处忽略..）时间来实现人脸检测的情况,本文将YCgCr色彩空间下的肤色信息和改进的AdaBoost算法结合起来,提出了一种新的人脸检测方法。该方法首先利用肤色信息分割出可能的肤色区域,然后再采用改进的AdaBoost算法训练出的强分类器对可能的肤色区域进行进一步的验证,最后输出并标注出人脸所在位置。实验表明,本文方法能有效地运用于复杂背景下的人脸检测,具有检测率高、误检率低、检测速度快等优点。

以上为本篇毕业论文范文基于肤色及AdaBoost算法的人脸检测技术研究的介绍部分。

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