【文章內(nèi)容簡介】 是人的五官的幾何分布。在這方面 yang 等人提出的 mosaic 方法，它給出了人臉區(qū)域灰度分布的規(guī)則，依據(jù)這些規(guī)則對圖像進行篩選，以樣本滿足這些規(guī)則的程度作為檢查的依據(jù)。也可以先檢測器 官的位置，然后將這些位置排列組合，運用器官的分布規(guī)律進行檢測，基本上找到人臉的位置 [4]。 模塊匹配法的人臉檢測 這種方法 首先 要把人臉的模板進行建立并保存 ， 如人的 正面人臉或是 眼睛，鼻子，嘴巴等 。 接著利用一些算法來計算各待測區(qū)域與標準模板的相似程度 (或稱相關性 )，利用這一相似程度來判斷某一區(qū)域是否為人臉 。 (1)鑲嵌圖法 (又稱為馬賽克圖 )：就是將圖像劃分為一組大小相同的方格，每個方格的灰度為格中各個像素的平均值 。 鑲嵌圖特征是指這些塊的值應滿足的約束規(guī)則Yang[6]等人將人臉的五官區(qū)域分別劃分為和個 馬賽克塊，使用一組規(guī)則進行檢驗，并且利用邊緣特征進一步驗證 。 盧春雨等對鑲嵌圖方法進行了改進，按照人臉器官的分布將人臉劃分為個馬賽克塊，在檢測中自適應的調(diào)整各塊的大小，使用一組基于各 塊灰度和梯度統(tǒng)計特征的知識規(guī)則檢驗該區(qū)域是否為人臉，取得了較好的實驗結果 。 （ 2)預定模板匹配法：根據(jù)人臉的先驗知識確定出人臉輪廓模板以及各個器官特征的子模板，先通過計算圖像中區(qū)域和人臉輪廓模板的相關值來檢測出人臉候選區(qū)域，然后利用器官特征子模板驗證上一步檢測出的人臉候選區(qū)域是否包含人臉 。 采用“ 雙眼一人臉 ” 模板，將平均臉的雙眼模 板剪裁出來，濾波時先使用雙眼模板再使用人臉模板，用以提高匹配速度并取得更好的性能 。 將人臉圖像二值化后得到人臉輪廓，西安電子科技大學 本 科 畢 業(yè) 設 計 論 文 7 然后與模板庫中的人臉模板匹配，根據(jù)圖像與模板之間的 Hausdroff 距離及相關閉值判定取舍 。 這種方法的缺點在于不能有效處理尺度 、 姿態(tài)和形狀的變化 。 (3)變形模板法：其主要思想是定義一個可變形的參數(shù)模板和一個能量函數(shù)來描述特征，通過一個非線性最優(yōu)化方法求得能使能量函數(shù)最小的參數(shù)模板，此模板即被認為是所求特征的描述 。 Yullie 等人提出來基于彈性模板的方法用于人臉的檢測 。當用彈性模板進行人臉檢 測時，將可調(diào)模板在待檢測圖像中移動并動態(tài)的調(diào)整其參數(shù)，計算能量函數(shù) 。 當能量函數(shù)達到最小值時，根據(jù)其位置和參數(shù)所決定的可調(diào)模板形狀應該達到與人臉形狀的最佳擬合，由此檢測到人臉 。 這種方法的優(yōu)點是由于使用的彈性模板可調(diào)，能夠檢測不同大小 、 具有不同偏轉角度的人臉 。 但缺點是檢測前必須根待測人臉的形狀來設計彈性模板的輪廓，否則影響收斂的效果；當對圖像進行全局搜索時，由于要動態(tài)的調(diào)整參數(shù)和計算能量函數(shù)，計算時間過長 [8]。 基于 adaboost 算法的人臉檢測方法 前面我們已經(jīng)介紹了基于特征和和模塊匹配的的方法， 接下來我們介紹有關人臉識別的另一種方法，那就是基于 adaboost算法，來檢測人臉位置，真正實現(xiàn)人臉識別的目的。 Adaboost算法是將大量的分類能力弱的弱分類器通過的特定的方法組合起來，構成一個強的分類器。 目前基于 haar特征的 Adaboost算法比較受廣大學者的歡迎，關于其具體算法，在這里就不必做詳細的說明 [9]。 西安電子科技大學 本 科 畢 業(yè) 設 計 論 文 8 3 基于視頻的人臉檢測研究及其實現(xiàn) 在日常生活中， 基于視頻的人臉檢測與跟蹤作為人臉信息處理中的一項關鍵技術，在基于內(nèi)容的圖像檢索、視頻會議、可視電話、遠程視頻監(jiān)控以及人機交互 等方面都有著很重要的應用價值。在實際應用中，由于客觀因素的影響，如人臉本身復雜的細節(jié)變化、人臉多姿態(tài)、各種遮擋、光照不均勻、以及復雜背景時，人臉檢測和識別普遍存在計算量大、速度慢、魯棒性差的弱點 .所以我們可以采用提取視頻文件的幀，然后對圖像進行膚色檢測，再把檢測過的圖像還原成視頻，然后播放視頻，以基本上完成了視頻下的人臉檢測。 matlab圖像處理工具箱中的視頻操作 圖像文件格式有多種，包括 BMP， JPEG 和 PNG 等， MATLAB 都提供支持，可以直接讀取這些文件。 視頻也有許多種格式 可以從不同 的角度進行分類。最常見的是沒有壓縮的視頻文件是 YUV，它是由相互關聯(lián)的若干幀靜態(tài)圖像所組成的圖像序列。由于視頻的數(shù)據(jù)量大，通常以壓縮后的形式進行存儲和傳輸，壓縮后的視頻可以分為兩大類：一類是面向存儲的，包括 avi mpg mpeg rm 等；另一類是面向流式媒體的，在在線實況和流媒體電影等中應用廣泛。 下面我們重點介紹 AVI AVI—Audio Video Interleave，即音頻視頻交叉存取格式。 1992 年初 Microsoft 公司推出了 AVI 技術及其應用軟件 VFW（ Video for Windows） 。在 AVI 文件中，運動圖像和伴音數(shù)據(jù)是以交織的方式存儲，并獨立于硬件設備。這種按交替方式組織音頻和視像數(shù)據(jù)的方式可使得讀取視頻數(shù)據(jù)流時能更有效地從存儲媒介得到連續(xù)的信息。構成一個 AVI 文件的主要參數(shù)包括視像參數(shù)、伴音參數(shù)和壓縮參數(shù)等。 AVI 文件用的是 AVI RIFF 形式， AVI RIFF 形式由字符串 “AVI”標識。所有的 AVI 文件都包括兩個必須的 LIST 塊。這些塊定義了流和數(shù)據(jù)流的格式。AVI 文件可能還包括一個索引塊。 只要遵循這個標準，任何視頻編碼方案都可以使用在 AVI 文件中。這意味著 AVI 有著非常好的擴 充性。這個規(guī)范由于是由微軟制定，因此微軟全系列的軟件包括編程工具 VB、 VC 都提供了最直接的支持，因此更加奠定了 AVI 在 PC 上的視頻霸主地位。由于 AVI 本身的開放性，獲得了眾多編碼技術研發(fā)西安電子科技大學 本 科 畢 業(yè) 設 計 論 文 9 商的支持，不同的編碼使得 AVI 不斷被完善，現(xiàn)在幾乎所有運行在 PC上的通用視頻編輯系統(tǒng)，都是以支持 AVI 為主的。 AVI 的出現(xiàn)宣告了 PC 上啞片時代的結束，不斷完善的 AVI 格式代表了多媒體在 PC 上的興起。說到 AVI 就不能不提起英特爾公司的Indeo video 系列編碼， Indeo 編碼技術是一款用于 PC 視頻的高性能的、純軟件的視頻壓 縮 /解壓解決方案。 Indeo 音頻軟件能提供高質(zhì)量的壓縮音頻，可用于互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)和多媒體應用方案等。它既能進行音樂壓縮也能進行聲音壓縮，壓縮比可達8:1 而沒有明顯的質(zhì)量損失。 Indeo 技術能幫助您構建內(nèi)容更豐富的多媒體網(wǎng)站。目前被廣泛用于動態(tài)效果演示、游戲過場動畫、非線性素材保存等用途，是目前使用最廣泛的一種 AVI 編碼技術?，F(xiàn)在 Indeo 編碼技術及其相關軟件產(chǎn)品已經(jīng)被 Ligos Technology 公司收購。隨著 MPEG 的崛起， Indeo 面臨著極大的挑戰(zhàn)。 下面就簡單介紹幾種常用的函數(shù) AVIREAD() AVIREAD()函數(shù)的功能是讀 /寫一個 AVI 文件到 MATLAB 視頻結構中。它的使用語法如下。 MOV= AVIREAD(FILENAME) 其中，參數(shù) FILENAME 是生成的 AVI 文件的文件名稱，如果沒有擴展名，系統(tǒng)將會自動默認其擴展名為 avi，而返回值 MOV 有兩個字段： cdata 和 colormap。 ADDFRAME() ADDFRAME()函數(shù)的功能是添加單一的視頻到 AVI 文件中。他的使用語法如下。 AVIOBJ= ADDFRAME(AVIOBJ,FRAME) 添加 FRAME 中的數(shù)據(jù)到使用 FRAME 創(chuàng)建的 AVIOBJECT 中去。 FRAME 既可以是一個索引圖像，也可以是一個真彩色圖像。如果 FRAME 不是添加到 AVI 文件的第一幀，它是維數(shù)必須和前面的幀一致。 提取 AVI 視頻文件的幀 類似地，也可以編寫一個簡單的函數(shù) avi2bmp(),將 AVI 文件紅的視頻幀單獨存儲為 JPG 格式的靜止圖像。函數(shù)的 MATLAB 代碼如下。 mov=aviread() mov=aviread(39。39。) 西安電子科技大學 本 科 畢 業(yè) 設 計 論 文 10 mov=aviread mov=aviread(39。39。) temp=size(mov) temp=size(mov) for i=1:20,strtemp=strcat(exmbmp,int2str(i),39。.jpg 39。)。 imwrite(mov(i).cdata(:,:,:),strtemp) end imshow imshow(39。39。) clc imshow(f) 效果圖如下： 西安電子科技大學 本 科 畢 業(yè) 設 計 論 文 11 圖 31 為提取出來的 20 張圖像 以上為 AVI 文件轉換為 JPG 圖像 對上述 avi2bmp()函數(shù)稍作修改，即可將 AVI 文件中的視頻的幀單獨存儲為 BMP,PNP等格式的靜止圖像。 對圖像進行 膚色特征的人臉檢測 色彩空間 及其內(nèi)容介紹 色彩空間 “色彩空間 ”一詞源于西方的 “Color Space”，又稱作 “色域 ”，色彩學中，人們建立了多種色彩模型，以一維、二維、三維甚至四維空間坐標來表示某一色彩，這種 坐標系統(tǒng) 所能定義的色彩范圍即色彩空間。我們經(jīng)常用到的色彩空間主要有 RGB、 CMYK、Lab 等。 本文主要介紹 RGB 色彩空間的相關知識。 RGB 色彩空間 RGB，就是 紅、綠、藍 (red、 green、 blue)的縮寫 。 RGB 色彩空間 可以表示 所有顏色， 因此 應用十分廣泛。 在 RGB 模式 中 ，圖像中每一個像素點的 RGB 分量的強度值都可從 0(黑色 )到255(白色 )變化。三種顏色按照不同的比例混合，將各種色彩表現(xiàn)出來，這一道理十分易于理解。 將圖像由 RGB 色彩空間轉換到 rgb 色彩空間 rgb 模型的轉換公式為 YCbCr色彩空間 對于 YcbCr 色彩空間我們可能不太熟悉，我們下面介紹一下，它 是一種常見的顏色模型 ，在 電視視頻傳輸中 經(jīng)常用到，它的優(yōu)勢是 占用的帶寬及存儲資源較少。 YCbCr是 CCIR601 編碼方案中采用的彩色表示模型，在電視盒的色彩顯示等領域中應用較多。在此色彩空間中， Y 是亮度，即灰度值， Cb 和 Cr 是色度信息，它同樣具有 HIS1)(3 B)GB / ( Rb B ) 。GG / ( Rg B ) 。GR / ( Rr ?????????西安電子科技大學 本 科 畢 業(yè) 設 計 論 文 12 格式中將亮度分量分離的特點。它可以由 RGB 格式經(jīng)線性變化得到，因此很少直接應用于物體色彩的聚類分析，而在其基礎上的變換模型應用則更為普遍。 RGB 各分量通過線性變換即可得到 YCbCr 色彩空間的系數(shù)，如公式 32 所示。不同于 HSV， YCbCr 的亮度分量并不完全獨立于色度信息， Y 不同的情況下，膚色的聚類區(qū)域隨之呈非線形變化。 ??????????????????????????????????BGRCrCbY3 1 2 1 3 2 4 9 1 4 8 9 （ 32） 對圖像進行預處理 在現(xiàn)實生活中我們知道 ，獲取人臉圖像 有著不可變化的復雜性 ， 會受到很多因數(shù)的影響，如 光照 ， 時間、地點、設備、 各類 技術參數(shù)等變化 ，使得我們 對 獲取 圖像中的人臉信息造成 影響 。 還有一些隱性的因素，如 我們在攝影攝像的過程中經(jīng)常遇到的飽和度不足、過飽和、偏色等現(xiàn)象都是這種差異干擾的實例。正是因為這樣，為了消除光照等不確定因素對圖像中膚色的影響，我們必須在進行人臉檢測前進行色彩平衡、光照補償?shù)阮A 處理操作。 [9] 對圖像進行色彩平衡 首先在檢測的圖像中，我們要消除來自圖像色彩的干擾 ， 就要調(diào)整色彩度的變量 ，所以我們要 先對圖像進行色彩平衡的處理操作。色彩平衡處理的實現(xiàn)，是利用輸入圖像中的 RGB 三個分量的平均值 averR， averG,averB，算出這三個分量的總平均值，公式如下 : ? ?a v e r Ba v e r Ba v e r RW o r ld V a lu e ??? 31 （ 33） 隨后，將所有像素的分量值乘以總平均值和相應分量平均值的比值，即完成圖像中所 有像素分量值的 統(tǒng)一化，這就很好的的 對