【正文】 、圖表要求：1）文字通順，語言流暢，書寫字跡工整，打印字體及大小符合要求，無錯別字，不準請他人代寫2）工程設(shè)計類題目的圖紙，要求部分用尺規(guī)繪制，部分用計算機繪制，所有圖紙應(yīng)符合國家技術(shù)標準規(guī)范。作者簽名： 日期： 年 月 日導(dǎo)師簽名： 日期： 年 月 日注 意 事 項（論文）的內(nèi)容包括：1）封面（按教務(wù)處制定的標準封面格式制作）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（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8）致謝9）附錄（對論文支持必要時）：理工類設(shè)計（論文）正文字數(shù)不少于1萬字（不包括圖紙、程序清單等）。本人授權(quán)　　 　 　大學可以將本學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學位論文。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔。除了文中特別加以標注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。作 者 簽 名：　　 　 　　日　 期：　　 　 　　 指導(dǎo)教師簽名：　　 　 　　 日　　期：　　 　 　　 使用授權(quán)說明本人完全了解 大學關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計（論文）的規(guī)定，即：按照學校要求提交畢業(yè)設(shè)計（論文）的印刷本和電子版本；學校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學?？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?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉績?nèi)容。盡我所知，除文中特別加以標注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機構(gòu)的學位或?qū)W歷而使用過的材料。尤其感謝和我同一組的鄭俊保同學，幫助轉(zhuǎn)換圖像的格式。 感謝的其他教師，在畢業(yè)設(shè)計期間一直無私的輔導(dǎo)我們。致 謝三個月的畢業(yè)設(shè)計很快就結(jié)束了，在畢業(yè)設(shè)計期間，導(dǎo)師王洪群博士給了我極大的幫助，從對算法的原理講解到編程實現(xiàn)，都給了我熱情的指導(dǎo)和幫助，并不斷鼓勵我，尤其是在編程過程中遇到困惑和退卻情緒時，導(dǎo)師給了我耐心的講解和鼓勵，不斷對我的算法提出改進意見和建議。通過本課題的學習，使得我進一步學習了圖像處理、計算機視覺技術(shù)以及模式識別等領(lǐng)域的一些知識，并基本掌握VC++的編程。（4）結(jié)合算法的后序應(yīng)用，對算法進行改進，可以使得算法有效應(yīng)用于模式識別等更廣泛的領(lǐng)域。三、算法改進算法實現(xiàn)過程中的不足，我們要進行針對行的改進。這使得圖像中的背景噪聲對結(jié)果干擾較大，是算法準確率不高的一個重要原因，也是實驗結(jié)果中參數(shù)p對測試正確率影響不明顯的一個重要原因。從理論上講，可以使圖像中的邊緣曲線更加連續(xù)，提高人臉估計的準確率。通過對算法和實驗結(jié)果的分析，總結(jié)在算法實現(xiàn)過程中，存在的不足主要以下兩點：（1）對圖像進行降采樣的間隔只為1個像素點，這是算法運行時間不夠快的一個重要原因。對樣本實驗結(jié)果，說明了算法的正確率并沒有達到很高，而且在我的個人電腦上算法的運算時間也不是很快，與王洪群博士用matlab實現(xiàn)的程序相比，具有很大的差距。二、實驗結(jié)果分析本次對算法的測試實驗對象主要以圖像庫中選取的樣本為主，圖像庫含有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現(xiàn)效果。（2）對背景中出現(xiàn)的較為明顯的橢圓形物體比較敏感。（5）對背景中出現(xiàn)的噪聲邊緣不敏感。（3）對邊緣曲線的平滑性、連續(xù)性不敏感。 (a)原圖 (b)經(jīng)過canny算子檢測的邊緣圖 (c) 去除直線的邊緣圖 (d)算法估計區(qū)域圖45 弦箭算法的中間過程示例(a) (b) (c)(f) (g) (h)圖46 最終估計結(jié)果示例圖47 照片測試結(jié)果示例7對算法及實驗結(jié)果的分析總結(jié)一、算法原理分析從算法的原理進行研究分析，針對人臉檢測來說，本算法有如下幾個優(yōu)點：（1）對不同大小的人臉，不存在參數(shù)縮放的問題。圖47中各圖為選取的本隊學生的幾張照片進行實驗的結(jié)果，這幾張照片也都正確估計出了人臉的大概區(qū)域位置。前五幅圖都正確估計除了人臉位置區(qū)域，可以看出，該算法有效減少了后序算法的搜索區(qū)域。其中圖(a)；圖(b)為經(jīng)過canny算子邊緣檢測的結(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區(qū)域。5 算法中間結(jié)果示例為給算法的運行原理及過程留下一些直觀印象，下面將計算中的一些中間結(jié)果作為示例。檢測率在ΔS=3時最大，所以應(yīng)該選擇ΔS=3。在圖41中，隨著p的變化，正確率λ和縮減率h變化不是很大，考慮時間t，所以先取p=8；圖41 t=3，a=3和ΔS=3(2) 固定p=8，a=3和ΔS=3，將參數(shù)t從1到5變化，同樣測試樣本中所有圖像，結(jié)果如圖42所示。例如，本文所采用的過程：(1) 先使t=3，a=3和ΔS=3，將參數(shù)p從2到20變化,每次改變都對樣本中所有的圖像都測試一遍，并比較測試評估結(jié)果。上述過程，可以反復(fù)進行。因此，我們確定在選擇最佳參數(shù)時所考慮的次序：首先是λ，其次h，最后才考慮平均運算時間t。我們希望所設(shè)置的參數(shù)使得檢測正確率越大越好，縮減率和平均運算時間越小越好。運環(huán)境為：PC , Visual C++ 。該定義主要是為了編程計算的方便，并不是嚴格的縮減效率，本文測試圖像中的人臉區(qū)域大小相差不是很大，因此我們可以近似采T/S作為圖像中的縮減效率。3 評估準則為了衡量算法確定的人臉估計區(qū)域的準確率和效率，這里定義三個評估指標:(1) 檢測率λ λ＝R/N (41)其中N是測試集中的圖像總數(shù)，對BIOID圖像集則N＝1521，本文中N＝50；R代表本文算法成功估計出來人臉主要特征（眼睛或嘴）的位置的圖像個數(shù)，具體地說，就是兩只眼睛瞳孔或者嘴巴在所估計的區(qū)域內(nèi)的圖像個數(shù)。本文編程沒有實現(xiàn)對圖像的批處理，所以在進行實驗時，僅選取了圖像庫的50張圖像樣本作為測試集，進行檢測，能夠在一定程度上達到實驗效果。第四章 實驗檢測與分析1 圖像測試集本文在BIOID人臉圖像庫的前100張中間隔選取了50張人臉圖像作為測試集。之所以這樣估計，是根據(jù)能夠射向累加和最大值區(qū)域(εε)中的最長的箭，其所屬曲線也必然最長，最靠近外部，接近于頭像外部輪廓的可能性也最大。如果D125，則令D1=25，也就是說是最小人臉2D=50個象素的寬度一半。然后在數(shù)組a2內(nèi)，以(xx,yy)坐標為中心，在寬度為aa的正方形區(qū)域內(nèi)求a2的最大值D。該函數(shù)算法流程圖如圖39所示。k00則向左射箭。k00||e0amp。k00則向右射箭，如果e0amp。k00||e0amp。同時，根據(jù)e和弦的垂直中分線的斜率k0，可以判斷射箭方向：如果e0amp。對于第二種特殊情況，在判斷弦與曲線有無交點時，我們從曲線上固定點開始，依次將所跨曲線上的點代入弦所在直線方程，如果某點C滿足方程，C即弦與曲線的交點，就將固定點移到C點繼續(xù)跨步。在進行跨步射箭累加時，首先對第二章原理中提到的前兩種特殊情況進行處理，判斷弦與曲線有無交點。圖38 弦箭算法流程圖圖39 xj函數(shù)流程圖 xj函數(shù)主要實現(xiàn)對曲線進行弦箭累加計算，完成跨步和箭的“繪制”。數(shù)組cur中依次記錄了曲線各點坐標值，我們只需要將cur中的數(shù)據(jù)按坐標點進行反向存取，調(diào)用xj函數(shù)，即可實現(xiàn)反向跨步。弦箭算法就是利用弦兩點間的垂直平分線近似代替弦所跨曲線的法線，依次對各條曲線進行投票累加，算法主要通過xj函數(shù)來實現(xiàn)。函數(shù)算法流程圖如下頁圖37所示。函數(shù)的輸入?yún)?shù)說明如下：unsigned char *pUnchEdge 經(jīng)過邊緣檢測后的圖象數(shù)據(jù)unsigned char *pUnchImage 該數(shù)組用于記錄圖像中各點所在曲線序號int nWidth 圖象數(shù)據(jù)寬度int x，int y 要搜索曲線的起始點坐標int cur_num 該條曲線序號int min_size 曲線長度閾值,默認值取20Serch_cur函數(shù)數(shù)據(jù)類型定義為整形，返回值為曲線長度size。曲線搜索完畢，判斷曲線長度size是否小于閾值min_size，若size小于閾值 min_size，則調(diào)用del_cur函數(shù)將該條曲線刪除，刪除后，曲線長度size為0。函數(shù)的輸入?yún)?shù)說明如下：unsigned char *pUnchEdge – 對圖像中曲線進行搜索處理過的圖象數(shù)據(jù) unsigned char *pUnchImage 記錄圖像中各點所在曲線編號的數(shù)據(jù) int nWidth