服裝展示錄像中人臉檢測方法研究及應用.pdf

1、近年來,隨著信息技術及應用領域的不斷發(fā)展,人臉檢測與跟蹤技術成為計算機應用領域的一個研究熱點,不斷有新的研究成果出現(xiàn)。
　　本文從人臉檢測和人臉跟蹤兩個方面展開研究,并應用于服裝展示錄像之中。論文首先分析了大量近年來國內外關于人臉檢測與跟蹤的技術與應用。討論了國內外目前在這兩個領域的研究現(xiàn)狀,當前存在的難點以及各種檢測跟蹤方法的優(yōu)缺點。在此基礎上,提出并實現(xiàn)了一個人臉檢測和跟蹤的系統(tǒng)。其主要研究工作如下:
　　1、對已有的大

2、量人臉檢測算法進行深入研究,對各種人臉檢測算法進行比較后,提出了一種利用膚色提取候選人臉區(qū)域,再利用級聯(lián)分類器進行人臉驗證的快速人臉檢測算法。這種方法將圖像轉換到 YCbCr彩色空間,利用膚色特征,根據(jù)設置的閾值將膚色區(qū)域從復雜的圖像中分割出,從而得到人臉候選區(qū),最后利用級聯(lián)分類器進行人臉驗證。針對光照不足問題,本文提出了一種自適應的光照補償方法。進而也提出了一種快速有效標識人臉侯選區(qū)域的技術。
　　2、采用“積分圖”方法快速計算

3、矩形特征值,生成簡單分類器并優(yōu)化其權值,然后構造了一個高效的強分類器,最終將單個強分類器級聯(lián)成一個更加復雜的級聯(lián)分類器用于人臉檢測。針對AdaBoost算法在訓練分類器時訓練耗時的問題,提出了一種快速訓練算法。實驗表明此算法有較高的訓練效率。
　　3、提出并實現(xiàn)了基于卡爾曼濾波算法的人臉跟蹤方法。該方法結合了人臉檢測與跟蹤兩方面的內容。先采用級聯(lián)分類器進行人臉檢測,提取人臉信息,再用Kalman預測算法預測下一幀中目標人臉的位置和