毕业设计方案在Ycbcr空间中的基于肤色的人脸检测.doc
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1、武汉理工大学毕业设计(论文)基于视频人脸检测研究学院(系): 机电工程学院 专业班级: 学生姓名: 指引教师: 学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交论文是本人在导师指引下独立进行研究所获得研究成果。除了文中特别加以标注引用内容外,本论文不涉及任何其她个人或集体已经刊登或撰写成果作品。本人完全意识到本声明法律后果由本人承担。作者签名: 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全理解学校关于保障、使用学位论文规定,批准学校保存并向关于学位论文管理部门或机构送交论文复印件和电子版,容许论文被查阅和借阅。本人授权省级先进学士论文评比机构将本学位论文所有或某些内容编入关于数据进行检索,可以采用
2、影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密囗,在 年解密后合用本授权书2、不保密囗 。(请在以上相应方框内打“”)作者签名: 年 月 日 导师签名: 年 月 日目录摘要IABSTRACTII1 绪论11.1 课题背景及研究意义11.2 国内外研究发呈现状21.3本文重要内容32 人脸检测技术简介421基于先验知识办法422基于特性办法523基于模板匹配办法624基于记录模型办法625本文算法方案提出93 算法设计与MATLAB实现1031常用颜色空间1032颜色空间地选取1433肤色模型建立143.4肤色提取153.5 人脸区域形态学解决1636人脸区域筛选与标记1
3、73.7误检分析224结论及展望24参照文献25道谢26摘要人脸辨认技术属于生物验证一种,在身份验证领域日益发挥重要作用,具备十分广泛应用前景。人脸检测和定位问题是人脸辨认技术一方面要解决问题。人脸检测算法是一种高效、自动人脸辨认系统中核心技术之一。如今人脸检测问题已成为一种热门研究领域,新算法不断被提出,但是由于人脸复杂性,当前尚不能找到一种完美算法。在不同应用环境下,有不同算法,本文针相应用于视频中人脸检测问题进行了研究,论文重要工作如下: 本文一方面对当下流行几种人脸检测算法进行分析并比较各自在视频人脸辨认中合用性。结合其实现难度,提出一种能适应视频人脸辨认在YCbCr色彩空间中基于肤色
4、人脸检测算法,由于肤色在YCbCr空间受亮度信息影响较小,本算法直接考虑YCbCr空间CbCr分量,映射为两维独立分布CbCr空间。在CbCr空间下,肤色类聚性好,运用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开,形成二值图像。非肤色区域中依然有也许有某些区域颜色与肤色相近,因此阈值分割后图像依然存有某些假肤色区域,通过形态学解决和限制长宽比之后,可得到人脸区域。在拟定人脸区域后,咱们需要在原图上对人脸区域进行标记,这里可通过找到某些核心点,作出矩形框标记人脸区域。核心词:YCbCr色彩空间; 肤色分割; 人脸检测。AbstractFace recognition technology is a kind
5、 of biological validation,in authentication realm,play an increasingly important role ,with a very wide range of applications. Face detection is the first problem to be solved. Face detection algorithm is one of the keys technologies of an efficient,automated face recognition system . Today,face det
6、ection has become a hot research field,new algorithms continue to be made,but because of the complexity of the face,it is not yet found a perfect algorithm. In different application environment,there are different algorithms,this paper studied applies to human face detection video,the papers main wo
7、rk is as follows:This article analyze several current popular face detection algorithm first and then compare their applicability in the face recognition for video. Combined with its implementation difficulty,propose an adaptive face recognition for video in the YCbCr color space,color-based face de
8、tection algorithm,as in the YCbCr color space less affected by the brightness information,the proposed algorithm directly consider CbCr component YCbCr space,two-dimensional distribution map of CbCr space independent. In CbCr Space,color clustering is good,the use of artificial threshold method to s
9、eparate the skin and non-skin region,formed a binary image.In non-skin region,there are still some areas may have similar color and skin color,so after thresholding the image still exist some false color region,through morphological processing and constrain the aspect ratio,the obtained face region.
10、In determining the face region,we need to mark the face region on the original picture,By finding some key points the rectangle labeled human face region could be made.Key words:YCbCr color Space;skin color segmentation;human face detection.1 绪论1.1 课题背景及研究意义 1.1.1 课题背景自古以来,关于身份验证研究就始终没有停止过,古代重要通过印章来
11、验证身份,此法沿用至今,到当代,随着计算机和信息技术 发展,人类通过密码、ID卡、IC卡等来验证身份,当前,人们尚有通过人类生物特性来验证身份,例如说人们熟知指纹验证、精准度更高虹膜验证、掌纹验证、人脸辨认(face recognition)验证等,其中,人脸辨认验证是难度最大。近年来随着人工智能和电子商务迅速发展,人脸辨认技术成为最有潜力生物辨认技术和人类生物特性验证手段。运用计算机解决人脸图像,从中提取出有效面部信息并以此来辩识该人身份技术,便为人脸辨认技术。相对于其她身份辨认技术,人脸辨认技术具备和谐,使用以便,受限小等长处。人脸辨认技术可以被应用在各种不同需要身份验证领域,如金融、证券
12、、公安部门刑侦等领域。随着网络技术发展和其日益广泛应用,信息安全也成为非常重要一种方面,如果将人脸辨认应用到计算机登录上,那么相对于密码登录,能更加高效地保证计算机被使用时安全性。在人脸辨认系统中,对于人脸检测与定位是人脸能实既有效辨认先决条件和核心技术,在人脸辨认技术初期,都是以为人脸是已经得到并已实现定位假设下进行,但随着技术应用日益广泛,此项假设已经不能满足需求,这便提出了人脸检测(face detection)技术。对于人脸检测技术,重要涉及如下几种问题研究:人脸特性描述:即如何描述一张人脸典型特性,例如说相对固定几何外形,均有眼睛和嘴巴,对于同一人种,肤色人们都差不多,也就是肤色具备
13、类聚特性,对于不同特性描述方式,咱们就会提出不同检测办法,可以这样说,选取一种较好人脸特性描述方式,那咱们就会事半功倍,获得较好效果。尺度:对于不同人脸照片,人脸大小会有所不同,在同一张相片中,也也许有大小不一人脸,这对于在对人脸大小特性描述是一种比较大挑战。搜索方略:在描述了人脸特性之后,如何搜索到这些特性点便要用到适当搜索方略。速度和精度:任何一种实现判断功能系统,其精度和速度都是十分重要指标。人脸检测也不例外,在咱们选取特性描述和搜索方略时,要在满足精度和速度规定下进行1-2。人脸检测难点重要有一下几项:(1)如何判断图像中与否存在人脸,如何区别人脸和类似人脸非人脸图像,这是人脸检测不同
14、于人脸辨认地方。(2)人脸具备复杂细节变化,脸形、肤色等特性个体差别比较明显,虽然同一种人也会有不同表情和姿态等,当侧脸时有面部器官缺失,这些都使人脸变化复杂,增长了很大难度。(3)某些外部物品也许会遮挡人脸,如头发、眼镜、帽子等。(4)由于不同成像角度会导致人脸不同姿态,如平面内旋转、深度旋转以及上下旋转,其中深度旋转影响较大。(5)光照影响,如图像中亮度、对比度变化和阴影等。(6)图像成像条件,如摄像设备焦距、成像距离、图像获得途径。由此可见,人脸检测涉及问题十分广泛,它是一种复杂具备挑战性问题。解决此问题具备重要学术价值,可觉得其他类似复杂模式检测问题提供重要启示,因而人们对人脸检测进行
15、了大量研究工作。1.1.2课题研究意义 研究人脸辨认在理论和技术上均有重要意义:一是可以推动对人类视觉系统自身结识;二是可以满足人工智能应用需要。采用人脸辨认技术,建立自动人脸辨认系统,用计算机实现对人脸图像自动辨认有着辽阔应用领域和诱人应用前景。同步人脸辨认作为一种生物体征辨认与其他较成熟辨认办法(如指纹、虹膜、DAN检测等)3相比有如下几种长处:无侵犯性,人脸图像获取不需要被检测人发生身体接触,可以在不惊动被检测人状况下进行;低成本、易安装,人脸辨认系统只需要采用普通摄像头、数码摄像机或手机上嵌入式摄像头等被广泛使用摄像设备即可,对顾客来说也没有特别安装规定; 无人工参加,整个人脸辨认过程
16、不需要顾客或被检测人积极参加,计算机可以依照顾客预先设立自动进行。由于具备以上长处,近几年来,人脸辨认技术引起了越来越多科研人员关注。 人脸检测研究具备重要学术价值。人脸是一类具备相称复杂细节变化自然构造目的,此类目的检测问题挑战性在于:人脸由于外貌、表情、肤色等不同,具备模式可变性;普通也许存在眼镜、胡须等附属物; 作为三维物体人脸影像不可避免地受由光照产生阴影影响;因而,如果可以找到解决这些问题办法,成功构造出人脸检测与跟踪系统,将为解决其他类似复杂模式检测问题提供重要启示。1.2 国内外研究发呈现状 人脸检测问题是计算机视觉领域中重要问题,最初作为人脸自动辨认系统定位环节被提出,近年来由
17、于其在安全访问控制、视觉监测和新一代人机界面等领域应用价值,开始作为一种独立课题受到研究者注重。人脸检测问题在近十年中得到了进一步研究并获得了长足发展,国内外诸多学者提出了许多不同办法,在不同领域都获得了不同成果,但是要寻找一种精确率很高、能普遍合用于各种复杂状况人脸检测算法,尚有一定距离。国外重要研究单位有美国麻省理工媒体实验室(MIT Media lab) 、卡耐基梅隆大学人机交互学院(Human computer interface institute) 、微软研究院视觉技术研究组 (Vision Technology Group) 、英国剑桥大学工程系 (Department of E
18、ngineering)等,国内微软亚洲研究院、中科院自动化研究所、清华大学、北京工业大学等均有专业人员从事人脸检测有关研究4。并且,MPEG7原则组织已经建立了人脸辨认草案小组,人脸检测算法也是一项征集内容。此外,随着人脸检测研究进一步,国际上刊登关于论文数量也大幅度增长,如IEEEFG、ICIP、CVPR等重要国际会议上每年均有大量关于人脸检测论文,占关于人脸研究论文1/3之多细化。其中提出了许多当下流行算法,Yang和Huang提出了Mosaic办法5;Zabrodshky提出持续对称性检测办法,检测一种圆形区域对称性,从而拟定与否为人脸6;Riesfield提出广义对称变换办法检测局部对
19、称性强点来进行人脸器官定位7;卢春雨定义方向对称变换,分别在不同方向上考察对称性,不但能用来寻找强对称点,并且还可以描述强对称性物体形状信息,这样变换对人脸偏转、脸部表情变换、光照等因素都不敏感,使人脸器官定位更为有效8 。国内诸多研究机构、大学以及科技公司都对此区域进行了进一步研究。清华大学、北京工业大学、南京理工大学、四川大学、上海交通大学、中华人民共和国科学院计算技术研究所和中华人民共和国科学自动化研究所等均有人员从事人脸检测方面有关研究。为了增进这项技术发展,诸多知名国际会议、期刊都设立了人脸检测技术专项,其中涉及CVPR、ICPR、IEEE等,以便研究人员间技术交流与学习。只但是就当
20、前国内外对人脸检测研究现状来看,虽然针对人脸检测已经提出了各种算法,也获得了一定成果。整体来看,人脸检测研究涉及计算机视觉、数字图像解决、人工智能等各种学科领域,同步这项研究还满足了当代计算机网络和通信系统高速发展需求,无论从实用性还是从学术性来看,均具备很高研究价值。随着计算机网络普及,图像、视频等多媒体信息在计算机信息中比重加大,这一研究必然会得到更快、更长远发展。1.3本文重要内容 本文重要运用肤色聚类特性,实现了一种复杂背景下人脸检测,本文重要内容为第一章。:第一章简介了研究本课题课题背景、学术意义和应用意义,简要简介了人脸检测国内外研究和发呈现况,并对本文重要内容作了简要阐明。第二章
21、为人脸检测技术简介,通过比较当前比较惯用人脸检测办法,对它们优劣和实现难度等指标进行评估,提出适合在视频中应用人脸检测算法,也是本文重要研究算法-在YCbCr色彩空间中基于肤色人脸检测。第三章针对提出算法进行了算法实现,并在matlab平台上进行了计算机仿真,对某些仿真成果进行了分析,对算法应用场合和实用性进行评估。对误检成果进行了分析,并将其作为将来使用中参照。2 人脸检测技术简介人脸检测是指在输入图像中拟定所有人脸(如果存在)位置、大小、位姿过程。人脸检测作为人脸信息解决中一项核心技术,近年来成为模式辨认与计算机视觉领域内一项受到普遍注重、研究十分活跃课题。人脸检测问题来源于人脸辨认问题。
22、人脸检测是对给定图像,判断其中与否有人脸,若有,将所有人脸从背景中分割提取出来,并拟定每个人脸在图像中位置和大小。人脸检测技术可以应用于人脸辨认、视频会议、图像与视频检索、刑侦破案和证件验证等领域。 人脸检测是对于输入人脸图像或视频,一方面判断其中与否存在人脸,如果存在人脸,则进一步给出每个人脸位置、大小以及各个重要面部器官位置信息,并根据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴含特性,并将其与已知人脸库中人脸图像进行对比,从而得到辨认成果。由此可见,一种完整人脸辨认过程应涉及人脸检测与人脸辨认两大某些。人脸辨认由两某些工作构成:(l)人脸检测:在标点符号用中文输入图像或视频画面当中拟定存在人脸位置
23、、尺寸等过程,这是辨认工作基本课题,在减少算法复杂度等方面对辨认工作有核心性影响。(2)人脸辨认:通过与计算机相连摄像头动态捕获人面部信息,并把捕获到人脸与预先录入人脸数据库中存储人脸进行比较辨认。人脸检测基本思想是建立人脸模型,比较所有也许待检测区域与人脸模型匹配限度,从而得到也许存在人脸区域。本章重要对惯用人脸检测办法进行总结、分析,得出自己算法根据。近几年,人脸检测技术发展迅猛,研究人员提出诸多人脸检测办法,但是由于人脸检测问题复杂性,实现通用人脸检测办法还不实际,因而解决特定约束条件下或某种应用背景下人脸检测问题仍将是该领域研究重要课题。对人脸进行检测之前,需要对人脸特性进行适当描述,
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