【導(dǎo)讀】人臉識(shí)別技術(shù)是模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺研究的一個(gè)重要領(lǐng)域。視頻監(jiān)控、邊防安全等方面都有重要的應(yīng)用價(jià)值。人臉識(shí)別系統(tǒng)主要分為三個(gè)步。壓縮等應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)都有用到它。本文首先介紹了人臉檢測技術(shù)的意義、應(yīng)用技術(shù)以及現(xiàn)階段國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，并對本為所做的工作進(jìn)行了綜述。識(shí)別人臉，檢測識(shí)別率高等優(yōu)點(diǎn)，結(jié)果顯示該方法具有一定的實(shí)用性。

　　

【正文】 理，此時(shí) 是對膚色區(qū)域的寬度進(jìn)行調(diào)整。 本章小結(jié) 本章主要討論了 5 方面的內(nèi)容 ，圖像的預(yù)處理、自適應(yīng)閾值選取、二值圖像處理、形態(tài)學(xué)處理 及 人臉區(qū)域定位 。 光線補(bǔ)償算法改善了晦暗或高光造成的圖像偏色情況 ,尤其圖像整體偏紅或偏黃等的情況 ,對于后續(xù)膚色建模的效果有很大優(yōu)化 。 關(guān)于選取顏色空間的標(biāo)準(zhǔn) ,一般要考慮以下幾點(diǎn)從顏色空間轉(zhuǎn)換的復(fù)雜度顏色分布與人感知特性的一致性皮膚顏色在空間的分布情況等 。 同時(shí) ,顏色空間的選擇又與膚色建模的方式密切相關(guān) 。 通過對各種顏色空間的介紹與對比 ,選擇顏色空間作為本文的膚色建?？臻g 。 4 人臉檢測界 面及結(jié)果分析 近幾十年來計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展可以說是突飛猛進(jìn)，技術(shù)的提高使人們對人機(jī)交互的要求也越來越高。而人臉檢測的研究就是讓計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)類似于人類的非精確的交互方式。人臉的檢測與特征定位是人機(jī)智能接口的重要交互通道，對于人臉識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)具有決定性意義。前面章節(jié)中介紹了色彩空間的選擇、膚色模型的建立、膚色分割、人臉區(qū)域 的定位，那么 本章是 在此的基礎(chǔ)上對實(shí)驗(yàn)的代碼實(shí)驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行分析和 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書（論文） 第 17 頁 共 28 頁 講解。 代碼 實(shí)驗(yàn)分析 因彩色圖像的人臉檢測沒有一個(gè)統(tǒng)一的圖像測試集，沒有固定的 標(biāo)準(zhǔn)來衡量檢測算法。為了驗(yàn)證上述檢測算法，本文建立一個(gè)彩色人臉圖像庫，其中彩色人臉圖像的主要來源是互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)碼相機(jī)。圖像庫包括不同背景、不同光照、不同尺寸大小、不同年齡、不同性別的人臉圖像，有 500 幅共計(jì) 693 個(gè)人臉。下面給出部分圖像的人臉檢測結(jié)果，如圖 至圖 。最后，通過檢測結(jié)果對彩色圖像的人臉檢測算法進(jìn)行評判。 圖 實(shí)驗(yàn)運(yùn)行結(jié)果圖 1 圖 實(shí)驗(yàn)運(yùn)行結(jié)果圖 2 本章小結(jié) 從檢測結(jié)果可以看出，采用本文算法實(shí)現(xiàn)彩色圖像的人臉檢測，不僅能夠正確檢測出正面的人臉圖像，也能夠 檢測具有一定旋轉(zhuǎn)角度的人臉圖像；不僅能夠檢測出色光較正的人臉圖像，對具有色彩偏差的人臉圖像也能夠正確檢測；不僅能夠檢測單人臉圖像，對多人臉圖像的檢測也具有一定的準(zhǔn)確率。實(shí) 驗(yàn)表明，該算法具有計(jì)算量小、易于實(shí)現(xiàn)、抗噪能力強(qiáng)、魯棒性好的特點(diǎn)。 本文算法主要是對單人臉正面的圖像進(jìn)行檢測和特征定位，從統(tǒng)計(jì)結(jié)果也可以看出， 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書（論文） 第 18 頁 共 28 頁 單人臉圖像的檢測效果較多人臉的檢測效果好。但該算法仍然有其局限性，只能檢測正面和傾斜角度較小的人臉圖像， 而且 要求圖像面部特征較為明顯。本文人臉誤檢測的情況主要是受類膚色區(qū)域的干擾，當(dāng)所獲得的類膚色區(qū)域 滿足人臉區(qū)域初步定位和面部特征定位的要求時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生誤檢測。而人臉漏檢測的情況主要是在進(jìn)行人臉區(qū)域初步定位和面部特征定位時(shí)出現(xiàn)的，受光照等因素的影響，人臉圖像在進(jìn)行膚色 分割時(shí)若分割不完全，就會(huì)產(chǎn)生人臉區(qū)域初步定位中部分漏檢或全部漏檢的情況 。 結(jié) 論 膚色是人體所固有的生理特征，其顏色信息對方向不敏感，利用膚色可以對旋轉(zhuǎn) 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書（論文） 第 19 頁 共 28 頁 或側(cè)轉(zhuǎn)的人臉進(jìn)行檢測，因此基于膚色分割的人臉檢測與跟蹤就成為一種處理彩色圖像視頻的常用方法 。本文提出應(yīng)用復(fù)合高斯模型在 YCbCr色彩空間建立膚色模型， 自適應(yīng)閾值法進(jìn)行膚色分割的基于膚色分割的人臉檢測方法研究。 首先，選定色彩空間，建立高斯膚色模型，并對彩色圖像進(jìn)行膚色分割，將膚色區(qū)域從背景區(qū)域中分離出來。本文提出一種直方圖與最大類間方差法相結(jié)合的自適應(yīng)閾值分割方法，從而較準(zhǔn)確地將膚色區(qū)域分割出來。 當(dāng)然在分割之前要先對圖像進(jìn)行預(yù)處理，如對圖像的光線補(bǔ)償?shù)取?其次，采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法和先驗(yàn)知識(shí)對分割后的二值圖像進(jìn)行處理，根據(jù)人臉長寬 、 圓形度 、歐拉數(shù)和區(qū)域面積等理論提取出人臉候選區(qū)域。 實(shí)驗(yàn)表明，該算法檢測效率較高、計(jì)算量小、易于實(shí)現(xiàn)、抗噪能力強(qiáng)、魯棒性好。尤其是 對單人臉圖像的檢測正確率可達(dá) 92%，但對多人臉圖像的檢測效率還需要提高。 本文的研究雖然取得一些成果，但由于時(shí)間和能力有限，研究的范圍和深度都還不夠，今后還有許多工作要做。首先，本文研究的彩色圖像是從互聯(lián)網(wǎng)上下載的和數(shù)碼相機(jī)攝取的，背景較為簡單，這給本文的人臉檢測算法提供了很多方便。但在實(shí)際生活中，大多數(shù)人臉圖像背景較為復(fù)雜，無用的圖像信息較多，這就給研究工作帶來了一定的困難，因此，對復(fù)雜圖像的人臉檢測研究應(yīng)該成為今后的重點(diǎn)。其次，雖然國內(nèi)外很多研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)實(shí)驗(yàn)室都在對彩色人臉檢測進(jìn)行研究，但到目前為止， 還沒有一個(gè)統(tǒng)一的能夠用于人臉檢測的彩色圖像庫，這就無法對各種人臉檢測算法進(jìn)行比較。最后，人臉檢測研究多是在特定條件下進(jìn)行的，若要使檢測算法對任意條件下的圖像均有效，如何提高算法的通用性也是需要解決的問題。 致 謝 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書（論文） 第 20 頁 共 28 頁 參 考 文 獻(xiàn) [1] 盧春雨 ,張長水 ,聞芳 ,閻平凡 .基于區(qū)域特征的快速人臉檢測法 [J].清華大學(xué)學(xué)報(bào) (自然科學(xué)版 ),1999,21(01):115118. 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