彩色人臉檢測與識別研究.pdf

1、聲明在導師的指導下取得的研究成果，盡我所知，在本學標注和致謝的部分外，不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或公布包含我為獲得任何教育機構(gòu)的學位或?qū)W歷而使用過的材料。與我一同工作的同事對本學位論文做出的貢獻均已在論文中作了明確的說明。研究生簽名：歪盤＆夕7瘁弓月≥1日學位論文使用授權聲明南京理工大學有權保存本學位論文的電子和紙質(zhì)文檔，可以借閱或上網(wǎng)公布本學位論文的部分或全部內(nèi)容，可以向有關部門或機構(gòu)送交并授權其保存、借閱或上網(wǎng)公布本學位論文的部分或全部內(nèi)

2、容。對于保密論文，按保密的有關規(guī)定和程序處理。研究生簽名：趣多，／許歹月z1日碩士論文彩色人臉檢測與識別研究摘要IIlllIIIIIIIIIIIIIIIIlY2062511眾所周知，人臉檢測與識別一直活躍在模式識別領域的研究前沿。找尋性能更加有效的人臉檢測與識別算法，仍然是一個艱巨而富有挑戰(zhàn)的工作。現(xiàn)實世界是五彩繽紛的。研究發(fā)現(xiàn)，顏色在人臉檢測與識別中扮演了一個十分重要的角色?；诓噬珗D像的人臉檢測和識別，無論是從現(xiàn)有算法性能上還是未來

3、可提升空間上，都優(yōu)于基于灰度或亮度圖像的人臉檢測和識別。因此，本文從彩色圖像出發(fā)，對彩色圖像的人臉檢測和識別進行了研究，主要工作和內(nèi)容如下：第一：分析和概括了人臉檢測與識別的發(fā)展現(xiàn)狀和基本方法。第二：分析了構(gòu)造膚色模型的顏色空間和基于膚色模型的彩色人臉檢測；將Fisher判別分析的思想應用到膚色與非膚色分割領域，通過樣本訓練構(gòu)造了一個適于膚色人臉檢測的“膚色判別顏色空間(SDCS)”。實驗表明：在SDCS下，膚色與非膚色具有更好的可分離

4、性。第三：介紹了Gabor小波變換的原理及其參數(shù)含義，進而介紹了基于Gabor的人臉描述方法；針對不同參數(shù)組合得到的Gabor濾波器具有不同的人臉描述性能，提出了一種“加權Gabor小波變換“人臉描述方法。在ORL、FERET和AR等3個人臉數(shù)據(jù)庫上的實驗表明：本文提出的“加權Gabor小波變換“的人臉描述方法優(yōu)于直接的Gabor小波變換的人臉描述方法。第四：分析了適用于彩色人臉識別的顏色空間；在亮度與色度分離的顏色空間中，提出了一種“