群體人臉檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)_本科畢業(yè)論文(存儲(chǔ)版)
【正文】 長寬比是否符合 面積比率是否符合 聯(lián)通區(qū)域統(tǒng)計(jì) 去除非人臉區(qū)域 開始 結(jié)束 填充率是否符合 區(qū)域大小是否符合 N N N N Y Y Y Y 13 圖 18 去除非人臉區(qū)域算法框圖 去除非人臉區(qū)域算法的 前后 效果 對(duì)比圖 如圖 19 所示： 圖 19 去除非人臉區(qū)域前后效果對(duì)比圖 標(biāo)記人臉區(qū)域 在去除人臉區(qū)域后，剩下的區(qū)域就基本可以確定是人臉，這一步要做的就是用矩形框標(biāo)記人臉區(qū)域。合并后 ， 矩陣中的像素點(diǎn)連通域標(biāo)號(hào)即是最終所得的目標(biāo)連通域 標(biāo)號(hào)。 同時(shí) ， 按一定的規(guī)則 ， 標(biāo)記待合并連通域標(biāo)號(hào)的共同連通域標(biāo)號(hào)。在實(shí)際使用中一次開運(yùn)算和閉運(yùn)算往往包含了多次腐蝕和膨脹，才能達(dá)到預(yù)期的效果。圖像經(jīng)過腐蝕可以把小于結(jié)構(gòu)元素的物體消除掉，所以選擇特定的結(jié)構(gòu)元素就可以消除特定大小的物體。我們可以自定義結(jié)構(gòu)元素來達(dá)到不同的膨脹結(jié)果。 Y 計(jì)算圖片的光線補(bǔ)償系數(shù) 補(bǔ)償系數(shù) 閾值 進(jìn)行光線補(bǔ)償 N 結(jié)束 開始 9 圖 12 光線補(bǔ)償前 后對(duì)比圖 圖像二值化 對(duì)于一副彩色圖像，可以直接根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)的值來判斷此像素點(diǎn)是否為膚色，本文采取的判斷方法是雙閾值的判斷方法。 光線補(bǔ)償?shù)木唧w做法是先將整幅圖像每個(gè)像素點(diǎn)的亮度從高到低進(jìn)行排列，取前 5%的像素，將這些像素作為光線補(bǔ)償?shù)摹皡⒖及住保瑫r(shí)將這 5%的像素的 RGB 分量都設(shè)置成為255。 通常，由于噪聲的影響，圖象在閾值化后所得到邊界往往是很不平滑的，物體區(qū)域具有一些噪聲孔，背景區(qū)域上散布著一些小的噪聲物體。將 B 的反射進(jìn)行平移與 A 的交集不為空的元素的集合就是 A 被 B 膨脹的結(jié)果。圖像經(jīng)過腐蝕后可以消除邊界點(diǎn)。 ? 另外，在 YCbCr色彩空間上，膚色的聚類特性比較好，在分離膚色的時(shí)候更加容易控制。 色彩空間 YCbCr是 DVD、攝像機(jī)、數(shù)字電視等消費(fèi)類視頻產(chǎn)品中，常用的色彩編碼方案。利用這三種基色表示所有的顏色就是 RGB色彩空間，也是現(xiàn)在最常用的色彩空間。 可行性分析 在開發(fā)人臉檢測程序 之前，我參考了許多前人所寫過的諸多論文和源程序，在開發(fā)的過程中又加入了自己的開發(fā)思想，最終成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖片的人臉檢測。 人臉標(biāo)記功能：該模塊的功能是正確標(biāo)記人臉位置，用黃色矩形框圈住人臉，并且將結(jié)果在系統(tǒng)界面顯示出來。作為一種重要的個(gè)人身份鑒別方法，人臉 檢測與 識(shí)別技術(shù)可以廣泛地應(yīng)用于國家安全、智能門禁、視頻監(jiān)控、公安布控、身份驗(yàn)證等多種場合。 2. 需求分析 需求產(chǎn)生 對(duì)圖像目標(biāo)的檢測與識(shí)別是機(jī)器識(shí)別領(lǐng)域中一項(xiàng)十分重要的研究內(nèi)容，而對(duì)人臉的檢測與識(shí)別又是一項(xiàng)十分具有現(xiàn)實(shí)意義的研究，人臉信息是圖像和視頻中最重要的開放信息源之一。 （ 5）標(biāo)記人臉。通過比較膚色在這兩種顏色空間上的分布，采用雙閾值的方法進(jìn)行膚色分割。 山 西 大 學(xué) 論 文 論文題目 群體人臉檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 院系、專業(yè) 計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 1 群體人臉檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 內(nèi)容提要 人臉檢測的對(duì)象主要來源是攝像頭獲取的圖像或者本地圖像，檢測前對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理 ，其主要操作包括對(duì)圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償，二值化，開閉運(yùn)算等。顏色空間 有很多種，包括 RGB顏色空間， YCbCr顏色空間， HSV顏色空間， HIS顏色空間等，對(duì)比它們對(duì)膚色的敏感度和運(yùn)算效率，本文最終選用RGB和 YCbCr顏色空間。通過這些操作就可以基本確定人臉區(qū)域的范圍了。 國內(nèi)也有一些人臉檢測的研究轉(zhuǎn)化為商品的實(shí)例，主要代表是考勤機(jī)和門禁卡，比如漢王的人臉識(shí)別考勤機(jī)、科密人臉識(shí)別考勤機(jī)以及 ，廣州超越軟件公 司的 BioFace系統(tǒng)等等 。 人臉 檢測與 識(shí)別技術(shù)的研究最早始于 60年代末七十年代初，迄今己有 40多年的歷史， 經(jīng)過幾十年的曲折發(fā)展已日趨成熟 。 圖像預(yù)處理功能：該模塊對(duì)圖像的操作主要包括光纖補(bǔ)償，二值化，腐蝕膨脹運(yùn)算和開閉運(yùn)算等。需要熟悉 C高級(jí)程序設(shè)計(jì)語言。它的三中基色是紅色（波長 ?? ），圖像的所有像素點(diǎn) 人臉檢測算法 包含人臉區(qū)域在內(nèi)的一系列矩形 圖像輸入 圖像處理 圖像輸出 聯(lián)通區(qū)域統(tǒng)計(jì) 去除非人臉聯(lián)通區(qū)域 標(biāo)記人臉區(qū)域 圖像二值化 腐蝕膨脹運(yùn)算 打開圖像，讀取數(shù)據(jù) 光線補(bǔ)償 5 綠色（ ?? ）和藍(lán)色（ ?? ）。 膚色在 RGB顏色空間上的分布規(guī)律性很差，如果只用 RGB色彩空間進(jìn)行膚色建模無疑將既復(fù)雜又不好控制。 ? YCbCr色彩空間可以很容易的從 RGB色彩空間轉(zhuǎn)換而來。在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中 A 和 B 是兩個(gè)集合， A 被 B 腐蝕定義為： ? ?| ( ) zA B z B A? ? ? 其中 A 是被腐蝕的集合， B 稱為結(jié)構(gòu)元素，將結(jié)構(gòu)元素 B 相對(duì)于集合 A 進(jìn)行平移，只要平移后結(jié)構(gòu)元素都在集合 A 中，那么這些點(diǎn)都是 A 經(jīng)過 B 腐蝕后所得到的點(diǎn)。 在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中膨脹的定義為： A 和 B 是兩個(gè)集合， A 被 B 膨脹就是滿足下列集合關(guān)系的元素的集合： ? ?| ( ) zA B z B A?? ? ? ? ? 其中 A 是被膨脹的集合， B 是結(jié)構(gòu)元素。用來填充物體內(nèi)細(xì)小空洞、連接鄰近物體、平滑其邊界的同時(shí)并不明顯改變其面積。而這些現(xiàn)象在圖像中很常見，因此進(jìn)行光線補(bǔ)償就顯得很有必要。光線補(bǔ)償?shù)乃惴驁D如圖 11 所示： 圖 11 光線補(bǔ)償算法 框圖 光線補(bǔ)償前后的對(duì)比圖如圖 12 所示，從圖中可以明顯看出，光線補(bǔ)償后圖像的整體亮度有明顯提高。膨脹對(duì)填補(bǔ)圖像中的黑色孔洞很有用。同樣，腐蝕所用的結(jié)構(gòu)元素和膨脹的一樣，根據(jù)選用的結(jié)構(gòu)元素不同，腐蝕也分為四方向腐蝕，八方向腐蝕和兩方向腐蝕。通過閉運(yùn)算可以消除圖像中的散點(diǎn)和毛刺，使圖像趨于平滑。 按 4鄰域連通規(guī)則 ， 標(biāo)記所有像素點(diǎn)的待合并連通域標(biāo)號(hào) 。合并時(shí) ， 按共同連通域標(biāo)號(hào)出現(xiàn)的次序 ， 重新定序 ， 確保目標(biāo)連
研究報(bào)告相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1