【摘 要】
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人脸检测、跟踪、识别技术是人机自然交互领域的富有挑战性的课题,近年来又随着安全领域的强烈推动,已经成为各国研究机构竞相涉足的热点领域.该论文将就此进行研究,主要内容包括以下几个方面:1 研究了复杂背景下彩色图像中的人脸检测方法.首先使用我们采用的新的肤色模型(H-SV-V高斯肽色模型)把人脸区域从图像中分割出来,然后采用形念学滤波的方法处理肤色区域,最后综合人脸的几何特性、结构特征确认人脸目标,并
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人脸检测、跟踪、识别技术是人机自然交互领域的富有挑战性的课题,近年来又随着安全领域的强烈推动,已经成为各国研究机构竞相涉足的热点领域.该论文将就此进行研究,主要内容包括以下几个方面:1 研究了复杂背景下彩色图像中的人脸检测方法.首先使用我们采用的新的肤色模型(H-SV-V高斯肽色模型)把人脸区域从图像中分割出来,然后采用形念学滤波的方法处理肤色区域,最后综合人脸的几何特性、结构特征确认人脸目标,并运用"网格搜索"的方法以加快检测速度.2 研究了两类不同视频中的人脸跟踪技术.对于运动平缓而跟踪精度要求高的视频,采用了基于原形的变形模板的方法来拙述人脸轮廓,综合考虑皮肤颜色、梯度、运动等信息,采用遗传算法来优化目标函数,并使用卡尔曼滤波来进行运动预测以减少计算量.对于运动剧烈而跟踪精度相对较低的视频,采用基于H-SV-V肤色模型的逐帧检测方案.3 设计并初步实现了一个自动人脸识别系统AFRS,它在视频中工作,自动检测人脸,跟踪该人脸,挑选出合适姿态的人脸,进行特征定位、归一化,送入分类器进行识别.AFRS中集成了上面的人脸检测和跟踪技术,并加入基于多姿态特征空间的姿念判别方法,挑出正面人脸以改善识别.特征提取采用PCA(主成分分析)+LDA(线性判决分析)的方法,分类器包括NN(基于最近邻法的分类器)和SVM(支持向量机).对于ORL人脸库识别准确率达97%以上(静态已归一化人脸图像输入),对于实验室自建库达98.75%(视频输入,在人眼准确定位的前提下).
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