視頻人臉檢測算法研究及其DSP實(shí)現(xiàn).pdf

1、視頻人臉檢測是指檢測動態(tài)圖像序列中有無人臉，并把檢測出的人臉進(jìn)行定位和背景分離。它是人臉自動分析處理系統(tǒng)的首要步驟，其速度和準(zhǔn)確度直接影響著系統(tǒng)的整體性能，因此在人臉信息領(lǐng)域有著極其重要的地位。
　　目前在可控光照、用戶配合的條件下，靜態(tài)人臉檢測技術(shù)已經(jīng)比較成熟，但是視頻人臉檢測算法性能仍有待改進(jìn)。視頻人臉檢測系統(tǒng)要求兼顧可靠性和實(shí)時性，而且進(jìn)行視頻人臉檢測時，有用戶不主動配合、光照情況變化、背景復(fù)雜多變等情況，實(shí)現(xiàn)高性能的視頻人

2、臉檢測存在一定的困難。
　　本系統(tǒng)的硬件平臺采用高性能CCD攝像頭進(jìn)行視頻采集，由視頻解碼芯片TVP5146進(jìn)行視頻解碼，主處理器為TI公司的TMS320DM6437處理器，最后在TFT-LCD顯示屏上進(jìn)行結(jié)果顯示。實(shí)時獲取的視頻分辨率為720*480像素。
　　本文在廣泛調(diào)研國內(nèi)關(guān)于視頻人臉檢測的方法后，采用了加入光照補(bǔ)償預(yù)處理的膚色檢測法作為基本處理方法。在圖像預(yù)處理階段，通過光照補(bǔ)償算法補(bǔ)償視頻的色度分量，減弱了光照的

3、影響，彌補(bǔ)了膚色檢測法對光照敏感的缺陷。人臉檢測階段利用在YCbCr顏色空間對人臉膚色的聚類分析，采用膚色檢測法完成人臉候選區(qū)的檢測。在通過形態(tài)學(xué)處理濾除椒鹽噪聲之后，結(jié)合區(qū)域增長的連通域方法來確定人臉候選塊，并通過人臉形狀特征參數(shù)來排除部分非人臉區(qū)域。最后通過人眼檢測來實(shí)現(xiàn)人臉的準(zhǔn)確定位，同時結(jié)合人臉“三庭五眼”的結(jié)構(gòu)特征完成正側(cè)臉的初步判別。
　　本文先在MATLAB平臺上完成了視頻人臉檢測算法的研究和仿真測試。之后，在CCS

4、3.3 DSP集成開發(fā)環(huán)境下編程實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能，并利用其集成的實(shí)時操作系統(tǒng)DSP/BIOS進(jìn)行了實(shí)時調(diào)試。本文根據(jù)DSP的硬件特點(diǎn)，在人臉候選區(qū)的粗檢測階段采用圖像降采樣處理，并對最初的C語言代碼進(jìn)行了優(yōu)化，提高了程序的處理效率，實(shí)現(xiàn)了視頻序列中人臉的實(shí)時檢測。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的人臉檢測系統(tǒng)其人臉正確檢測率可達(dá)95％，具有一定的魯棒性和實(shí)用性。經(jīng)過優(yōu)化的代碼效率得到了顯著提升，每秒鐘能完成大約六幀數(shù)據(jù)的處理，能達(dá)到基本的