基于隱馬爾可夫模型的智能人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)是模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域內(nèi)最有理論價(jià)值和應(yīng)用前景，且極具挑戰(zhàn)性的研究課題之一。其目的是使計(jì)算機(jī)像人一樣具有從一幅圖像中發(fā)現(xiàn)是否存在人臉，以及對(duì)發(fā)現(xiàn)的人臉進(jìn)行身份鑒別的能力。本文在對(duì)目前主流人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)進(jìn)行比較分析的基礎(chǔ)上，深入研究了如何提高人臉檢測(cè)與識(shí)別的精度與速度，同時(shí)保證系統(tǒng)有較強(qiáng)的魯棒性，并最終實(shí)現(xiàn)了一個(gè)人臉檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)。通過(guò)在該系統(tǒng)上的大量評(píng)估性實(shí)驗(yàn)以及對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，證明本文采用的人臉檢測(cè)與識(shí)

2、別方法基本達(dá)到了上述目標(biāo)。 本文主要研究工作如下： 在人臉檢測(cè)方面：將人臉膚色檢測(cè)模型和最佳全局自適應(yīng)閾值選取算法相結(jié)合，精確地分割出人體膚色區(qū)域；在此基礎(chǔ)上對(duì)圖像進(jìn)行以下預(yù)處理以進(jìn)一步提高圖像分割質(zhì)量：先通過(guò)均值濾波去除噪聲、進(jìn)而采用腐蝕、膨脹等形態(tài)學(xué)方法除去膚色區(qū)域的橋接和部分小連通區(qū)域，而后篩除不符合人臉比例關(guān)系的類膚色連通區(qū)域；最后采用模板匹配方法對(duì)候選人臉匹配概率進(jìn)行評(píng)估、超過(guò)指定閾值則可確認(rèn)為人臉。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)