人脸检测方法的研究与实现.docx

摘要:人脸检测指的是对输入的图像进行分析和处理，确定图像中是否存在人脸，如果存在则标记出人脸位置的过程。人脸检测技术是人脸信息处理邻域中一项非常关键的技术。近年来随着科技的发展，人脸检测技术已经在模式识别和计算机视觉领域得到了普遍的重视。本文对基于肤色特征的人脸检测算法进行了研究和分析，并在Matlab上进行实现。

本文首先对检测图片进行了光线补偿的处理从而减小光照对肤色分割而产生的影响。然后选择了在YCrCb色彩空间中采用Cb、Cr椭圆聚类的方法对肤色建模。并且为了减少误检率，设定亮度的阈值为80，亮度小于80则判为非肤色区域，亮度不小于80则用Cb、Cr的椭圆聚类法来进行判定。接着通过图像的二值化将原图变为二值图，判为肤色区域的像素值为1，非肤色区域的像素值为0。接着根据人眼的大致定位以及人脸矩形所需满足的条件来框出人脸的位置。

关键字：人脸检测，肤色分割，色彩聚类

目录

摘要

Abstract

前言-1

第1章 绪论-2

第1.1节 研究背景及意义-2

第1.2节 人脸检测的方法-2

第1.2.1节 基于知识的方法-2

第1.2.2节 基于特征的方法-3

第1.2.3节 基于模板匹配的方法-3

第1.2.4节 基于外观的方法-3

第二章 图像处理相关理论-5

第2.1节 光线补偿-5

第2.2节 色彩空间-5

第2.2.1节 RGB色彩空间-5

第2.2.2节  HSI色彩空间-6

第2.2.3节  YCbCr色彩空间-7

第2.2.4节  色彩空间的选择-7

   第2.3节 肤色模型-8

第2.3.1节 区域模型-8

第2.3.2节 统计直方图模型-8

第2.3.3节 高斯模型-9

   第2.4节 图像的二值化-9

   第2.5节 图像的形态学处理-10

第2.5.1节  膨胀和腐蚀-10

第2.5.2节  开运算和闭运算-10

第三章 基于肤色特征的人脸检测-11

   第3.1节 基于YCbCr色彩空间的肤色建模-11

   第3.2节 给定阈值二值化-11

   第3.3节 二值图的形态学处理-12

   第3.4节 判断是否是人眼区域-13

   第3.5节 判断是否为人脸区域-13

第四章 总结与展望-16

   第4.1节 总结-16

   第4.2节 展望-16

参考文献-17

致谢-18