【導(dǎo)讀】近年來(lái)迫切需要解決和完善的問(wèn)題。王洪群等教師提出了一種橢圓。臉檢測(cè)算法的搜索空間，以提高人臉檢測(cè)算法的速度與效率。VisualC++環(huán)境下利用C語(yǔ)言進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)。人臉識(shí)別作為一種重要的個(gè)人身份鑒別方法，其研究。例如靜態(tài)領(lǐng)域中的醫(yī)學(xué)、檔案管理、刑偵破。議、人機(jī)交互系統(tǒng)等。較,從而得到人的一些授權(quán)信息。人臉識(shí)別技術(shù)的主要內(nèi)容可分為。位置、大小等相關(guān)信息，進(jìn)一步提供人臉的主要特征。影響到后續(xù)模塊的執(zhí)行效果。人臉檢測(cè)是一個(gè)復(fù)雜的具有挑戰(zhàn)性的模式檢測(cè)問(wèn)題。

　　

【正文】 1 中， 隨著 p 的變化，正確率λ和縮減率 h 變化不是很大，考慮時(shí)間 t，所以先取 p=8； 圖 41 t=3， a=3和 Δ S=3 (2) 固定 p=8， a=3 和Δ S=3，將參數(shù) t 從 1 到 5 變化，同樣測(cè)試 樣本中 所有圖像，結(jié)果如圖 42 所示。 考慮檢測(cè)率λ、縮減率 h，選擇 t=3； 圖 42 p=8， a=3和 Δ S=3 (3) 固定 p=8， t=3 和Δ S=3，將參數(shù) a 從 1 到 5 變化，測(cè)試結(jié)果如圖 43， 根據(jù) 檢測(cè)率λ和 運(yùn)算時(shí)間 t，選擇 a=3； 圖 43 p=8， t=3和 Δ S=3 λλλ λ λhhh hht t t t t0t1 t2 t3 t4 t5λ λλ λ λh h h h ht t tt t0a1 a2 a3 a4 a5λλ λ λ λ λ λ λ λ λhhh h h h h hh httt t tt t t tt0p2 p4 p6 p8 p10 p12 p14 p16 p18 p20 (4) 固定 p=8， t=3 和 a=3，將參數(shù)Δ S 從 1 到 5 變化，測(cè)試結(jié)果如圖 44。 檢測(cè)率在Δ S=3 時(shí)最大，所以 應(yīng)該選擇 Δ S=3。 圖 44 p=8， t=3和 a=3 本文最終所得的測(cè)試結(jié)果為：λ =68%,h=, t=，其對(duì)應(yīng)的參數(shù)設(shè)置為： p=8,Δ S=3,t=3,a=3。 5 算法中間結(jié)果示 例 為給算法的運(yùn)行原理及過(guò)程留下一些直觀印象，下面將計(jì)算中的一些中間結(jié)果作為示例。圖 45 為算法運(yùn)算中間過(guò)程及一些結(jié)果。其中圖 (a)為圖像庫(kù)中第 幅圖像 ； 圖 (b)為 經(jīng)過(guò) canny 算子邊緣檢測(cè)的結(jié)果； 圖 (c)為 去除直線的結(jié)果； 圖 (d)為最后確定的人臉估計(jì)區(qū)域。 6 算法最終人臉區(qū)域估計(jì)結(jié)果示例 圖 46 中各圖為選取的幾個(gè)人臉區(qū)域估計(jì)結(jié)果。前五幅圖都正確估計(jì)除了人臉位置區(qū)域， 可以看出，該算法有效 減少了后序算法的搜索區(qū)域。圖 (h)是失敗例子，因?yàn)橹挥幸恢谎劬Φ耐茁湓诠烙?jì)區(qū)域內(nèi)。圖 47 中各圖為選 取的本隊(duì) 學(xué)生 的幾張照片進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，這幾張照片也都正確估計(jì)出了人臉的大概區(qū)域位置。 這些測(cè)試結(jié)果表明，弦箭算法不僅減少了搜索區(qū)域大小，而且可以保證后續(xù)精確定位人眼算法的有效性。 λλλλ λh h hh ht t t t t0s1 s2 s3 s4 s5 (a)原 圖 (b)經(jīng)過(guò) canny算子檢測(cè)的 邊緣圖 (c) 去除直線的邊緣圖 (d)算法 估計(jì)區(qū)域 圖 45 弦箭算法的中 間過(guò)程示例 (a) (b) (c) (f) (g) (h) 圖 46 最終估計(jì)結(jié)果示例 圖 47 照片測(cè)試結(jié)果示例 7 對(duì) 算法 及實(shí)驗(yàn)結(jié)果的 分析 總結(jié) 一、算法原理分析 從 算法 的原理進(jìn)行 研究分析， 針對(duì)人臉檢測(cè)來(lái)說(shuō)， 本算法有如下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)： （ 1） 對(duì)不同大小的人臉，不存在參數(shù)縮放的問(wèn)題。 （ 2） 不存在模型的逐點(diǎn)或逐塊的行列掃描匹配或搜尋問(wèn)題。 （ 3） 對(duì)邊緣曲線的平滑性、連續(xù)性不敏感。 （ 4） 人臉上的大部分邊緣曲線都 可 得到充分利用，可靠性較高。 （ 5） 對(duì)背景中出現(xiàn)的噪聲邊緣不敏感。 當(dāng)然，也存在如下缺點(diǎn)： （ 1） 對(duì)于半張人臉，估計(jì)的區(qū)域可能不能覆蓋人眼 或嘴 。 （ 2） 對(duì)背景中出現(xiàn)的較為明顯的 橢圓 形物體比較敏感。 （ 3） 對(duì)圖像中的多人臉區(qū)域估計(jì)，雖然，可以用排除法依次類(lèi)推估計(jì)，但準(zhǔn)確性和效率將會(huì)降低。 二、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 本次對(duì)算法的測(cè)試實(shí)驗(yàn)對(duì)象主要以圖像庫(kù)中選取的樣本為主，圖像庫(kù)含有 1521 幅圖 像，我們 只 選取了其中的 50 張，因此只能在一定程度上 反映出 算法的實(shí)現(xiàn)效果 。 總的來(lái)說(shuō)，算法的基本功能已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，能夠估計(jì)出圖像中的人臉大概區(qū)域位置 ,有效減少搜索空 間，提高人臉檢測(cè)算法的效率 。 對(duì) 樣本 實(shí)驗(yàn)結(jié)果， 說(shuō)明了 算法的正確率并沒(méi)有達(dá)到很高，而且在我的個(gè)人電腦上算法的運(yùn)算時(shí)間也不是很快，與王洪群博士 用 matlab 實(shí)現(xiàn) 的程序 相比，具有很大的差距。另外， 本隊(duì) 學(xué)生 的一寸照片，背景相對(duì)比較單一，照片大小為200*240， 對(duì)這些照片的處理， 算法的檢測(cè)率和運(yùn)算時(shí)間都能夠達(dá)到理想的效果。 通過(guò)對(duì) 算法和 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 的分析 ， 總結(jié)在 算法實(shí) 現(xiàn) 過(guò)程中，存在的 不足主要以下 兩 點(diǎn)： （ 1） 對(duì)圖像進(jìn)行降采樣的間隔 只為 1 個(gè)像素點(diǎn)，這是算法運(yùn)行時(shí)間不夠快的一個(gè)重要原因。 根據(jù)圖像大小， 提高降采樣間隔，可以在很大程度上提高算法效率 。從 理論上 講 ，可以使圖像中的邊緣曲線更加連續(xù)，提高人臉估計(jì)的準(zhǔn)確率。 （ 2） 在對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理中，去除圖像中的直線，僅僅能去除圖像邊緣曲線中垂直于坐標(biāo)軸的直線，而對(duì)圖像中的斜線無(wú)法去除。這使得圖像中的背景噪聲對(duì)結(jié)果干擾較大，是算法準(zhǔn)確率不高的一個(gè)重要原因 ，也是實(shí)驗(yàn)結(jié)果中參數(shù) p 對(duì)測(cè)試正確率影響不明顯的 一個(gè) 重要原因。 也因此 ，使得在提高圖像 降采樣間隔以后，算法的正確率變得更低。 三、算法改進(jìn) 算法實(shí)現(xiàn) 過(guò)程中的不足，我們要進(jìn)行針對(duì)行的改進(jìn)。 通過(guò) 分析可以從一下幾點(diǎn)對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)： （ 1） 根據(jù)圖像大小，適當(dāng) 提高對(duì)圖像降采樣的間隔，以提高算法運(yùn)算效率； （ 2） 在對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理中，去除直線可以采用霍夫變換的方法，只需在二維空間做累加，來(lái)檢測(cè)圖像中的直線 ，可以有效去除邊緣圖像中最長(zhǎng)的幾條直線 ； （ 3） 雖然受光線等因素的影響， 但 圖像中的人臉的灰度值基本上處于某一范圍，根據(jù)該范圍來(lái)對(duì)最終確定的人臉區(qū)域進(jìn)行調(diào)整，可以有效 提高算法的正確率 。 （ 4）結(jié)合算法的 后序應(yīng)用，對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)， 可以使得算法 有效 應(yīng)用 于 模式識(shí)別等更廣泛的領(lǐng)域。 后 記 人臉識(shí)別與檢測(cè)算法目前已經(jīng)有了很大的發(fā)展，算法的效率不斷提高，本文通過(guò)對(duì)橢圓曲線特性的分析， 對(duì)弦箭算法 的原理 進(jìn)行了詳細(xì)的 介紹 ，用 C 語(yǔ)言進(jìn)行了編程實(shí)現(xiàn)，并對(duì) 算法特性和 實(shí)驗(yàn) 結(jié)果 進(jìn)行了分析。 通過(guò)本課題的學(xué)習(xí)，使得我進(jìn)一步學(xué)習(xí)了圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)以及模式識(shí)別等領(lǐng)域的一些知識(shí)，并基本掌握 VC++的編程。從 實(shí)驗(yàn)結(jié)果看， 算法的功能實(shí)現(xiàn)了，但 沒(méi)有達(dá)到很理想的效果 ，還需要進(jìn)行不斷的改進(jìn)和實(shí)驗(yàn)，來(lái)提高算法的效率。 致 謝 三個(gè)月的畢業(yè)設(shè) 計(jì)很快就結(jié)束了，在畢業(yè)設(shè)計(jì)期間，導(dǎo)師王洪群博士給了我極大的幫助，從對(duì)算法的原理 講解 到編程實(shí)現(xiàn)，都給了我熱情的指導(dǎo)和 幫助，并不斷鼓勵(lì)我 ，尤其是在編程過(guò)程中遇到困惑和退卻情緒時(shí)，導(dǎo)師給了我耐心的講解和鼓勵(lì)， 不斷對(duì)我的算法提出改進(jìn)意見(jiàn)和建議 。導(dǎo)師淵博的知識(shí) 、 精益求精的工作作風(fēng) 和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度 給了我極大的啟示 ， 使我受益匪淺 ， 讓我在學(xué)習(xí) 新知識(shí)，掌握新技術(shù)的同時(shí)，學(xué)習(xí)到了治學(xué)的態(tài)度。 感謝的其他 教師 ，在畢業(yè)設(shè)計(jì)期間一直無(wú)私的輔導(dǎo)我們。 同時(shí)，我要感謝我的同學(xué)們，他們?cè)谖耶厴I(yè)設(shè)計(jì)過(guò)程中給我 的幫助和鼓勵(lì) 。尤其感謝和 我同一組的鄭俊保同學(xué)， 幫助 轉(zhuǎn)換圖像的格式。 衷心的感謝你們 ！ 參考文獻(xiàn) 王洪群 ， 彭嘉雄 ， 強(qiáng)贊霞 .基于邊緣和紋理特征相結(jié)合的快速人臉精確定位方法 . 鄧剛，閆勝業(yè)，張洪明 .人臉檢測(cè)技術(shù)報(bào)告 . 李月敏，陳杰，高文，尹寶才 .快速人臉檢測(cè)技術(shù)綜 述 . 王超 .人臉識(shí)別技術(shù)中一些關(guān)鍵算法的研究 . 王娜，李霞．一種新的改進(jìn) Canny 邊緣檢測(cè)算法．深圳大學(xué)學(xué)報(bào) .2020， 4（ 2）， 149152 蘇劍波，徐波 .應(yīng)用模式識(shí)別技術(shù)導(dǎo)論 —— 人臉識(shí)別與語(yǔ)音識(shí)別 .上海交通大學(xué)出版社 . 梅向明，黃故之 . 微分幾 何 （第三版） . 何東健，耿楠，張義寬 .數(shù)字圖像處理 .西安電子科技大學(xué)出版社 . 黃維通，姚瑞霞 . 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Visual C++ 基礎(chǔ)培訓(xùn)百例 .機(jī)械工業(yè)出版社 . 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)明 原創(chuàng)性聲明 本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文），是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過(guò)的研究成 果，也不包含我為獲得 及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過(guò)的材料。對(duì)本研究提供過(guò)幫助和做出過(guò)貢獻(xiàn)的個(gè)人或集體，均已在文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。 作 者 簽 名： 日 期： 指導(dǎo)教師簽名： 日 期： 使用授權(quán)說(shuō)明 本人完全了解 大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版 ，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)?？梢圆捎糜坝?、縮印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉?jī)?nèi)容。 作者簽名： 日 期： 學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)的成果作品。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律 后果由本人承擔(dān)。 作者簽名： 日期： 年 月 日 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū) 本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán) 大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。 涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。 作者簽名： 日期： 年 月 日 導(dǎo)師簽名： 日期： 年 月 日 注 意 事 項(xiàng) （論文）的內(nèi)容包括： 1）封面（按教務(wù)處制定的標(biāo)準(zhǔn)封面格式制作） 2）原創(chuàng)性聲明 3）中文摘要（ 300 字左右）、關(guān)鍵詞 4）外文摘要、關(guān)鍵詞 5）目次頁(yè)（附件不統(tǒng)一編入） 6）論文主體部分：引言（或緒論）、正文、結(jié)論 7）參考文獻(xiàn) 8）致謝 9）附錄（對(duì)論文支持必要時(shí)） ：理工類(lèi)設(shè)計(jì)（論文）正文字?jǐn)?shù)不少于 1萬(wàn)字（不包括圖紙、程序清單等），文科類(lèi)論文正文字?jǐn)?shù)不少于 萬(wàn)字。 ：任務(wù)書(shū)、開(kāi)題報(bào)告、外文譯文、譯文原文（復(fù)印件）。 、圖表要求： 1）文字通順，語(yǔ)言流暢，書(shū)寫(xiě)字跡工整，打印字體及大小符合要求，無(wú)錯(cuò)別字，不準(zhǔn)請(qǐng)他人代寫(xiě) 2）工程設(shè)計(jì)類(lèi)題目的圖紙，要求部分用尺規(guī)繪制，部分用計(jì)算機(jī)繪制，所有圖紙應(yīng)符合國(guó)家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。圖表整潔，布局合理，文字注釋必須使用工程字書(shū)寫(xiě)，不準(zhǔn)用徒手畫(huà) 3）畢業(yè)論文須用 A4 單面打印，論文 50 頁(yè)以上的雙面打印 4）圖表應(yīng)繪制于無(wú)格子的頁(yè)面上 5）軟件工程類(lèi)課題應(yīng)有程序清單，并提供電子文檔 1）設(shè)計(jì)（論文） 2）附件：按照任務(wù)書(shū)、開(kāi)題報(bào)告、外文譯文、譯文原文（復(fù)印件）次序裝訂 1