人臉識別系統(tǒng)中的特征檢測算法研究.pdf

1、在當今的信息化社會中，如何可靠有效地鑒別個人身份已成為一個非常重要的問題，生物特征識別技術以其唯一性、可靠性因此具有傳統(tǒng)的基于密碼、證件、及信用卡等鑒別身份方法所無法比擬的優(yōu)點，自動人臉識別技術由于其具有友好直接的優(yōu)點尤其得到人們的廣泛關注。人臉特征檢測是指在包含人臉的靜態(tài)圖像或動態(tài)視頻中找到人臉的位置，進而定位出人臉上眼睛、鼻子、嘴巴等特征的位置的過程。快速精確地實現(xiàn)人臉特征檢測是組建高性能自動人臉識別系統(tǒng)的前提條件。本文對人臉特征檢

2、測算法的算法進行深入的研究，提出并實現(xiàn)了在動態(tài)的攝像頭視頻中進行人臉特征檢測及跟蹤的一些方法。首先，利用基于adaboost的人臉檢測算法與基于YCbCr顏色空間的膚色特征定位算法實現(xiàn)了一種簡單可行的人臉特征檢測與跟蹤的方法?；赼daboost的人臉特征檢測算法實時、準確，它利用人臉的類Haar形狀特征采用adaboost機器學習算法訓練人臉檢測分類器進行人臉檢測，是目前最優(yōu)秀的的人臉檢測算法，在實現(xiàn)人臉檢測的基礎上本文利用膚色在YC

3、bCr顏色空間具有良好聚類特征的特點實現(xiàn)了人臉特征的定位與跟蹤，達到較好效果。其次，提出并實現(xiàn)了一種準確可靠的結合主動外觀模型(AAM)算法與adaboost人臉檢測算法的人臉特征檢測與跟蹤算法。AAM算法是利用主成分分析(PCA)對人臉的形狀、紋理信息等全局特征進行訓練，得到一組外觀模型參數(shù)，通過調整這些參數(shù)能夠實現(xiàn)對人臉的特征的精確定位，但是由于AAM擬合算法對模型的初始放置位置的要求比較苛刻，因此本文提出采用基于adaboost的