基于Adaboosting算法的視頻人臉檢測(cè)技術(shù)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著人臉檢測(cè)技術(shù)的深入研究，各式各樣的檢測(cè)算法被提出，影響人臉檢測(cè)的不利因素逐漸被專家學(xué)者所克服，人臉檢測(cè)的準(zhǔn)確度不斷被刷新，人臉檢測(cè)的所用的時(shí)間不斷縮小，但也很難對(duì)視頻中的圖像進(jìn)行快速的人臉檢測(cè)。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)視頻中的人臉檢測(cè)原型系統(tǒng)，它能完成靜態(tài)圖像、視頻圖像中的人臉檢測(cè)，并將檢測(cè)到的人臉進(jìn)行標(biāo)記顯示出來。
　　本論文人臉檢測(cè)系統(tǒng)主要分為四個(gè)部分：1）圖像預(yù)處理及膚色分割；2）人臉區(qū)域預(yù)判定；3）擴(kuò)大人臉檢測(cè)算法的訓(xùn)練樣本；4

2、）根據(jù)視頻的幀率和當(dāng)前圖像的檢測(cè)時(shí)間動(dòng)態(tài)地確定下一待檢幀的位置。
　　本論文將RGB空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr空間，采用膚色分割，對(duì)人臉區(qū)域進(jìn)行判定，確定包含人臉的矩形區(qū)域，使用Adaboosting算法包含人臉的矩形區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)。由于在樣本訓(xùn)練中加入一定數(shù)量的人臉局部圖片，訓(xùn)練后的人臉檢測(cè)算法能對(duì)人的部分側(cè)臉進(jìn)行檢測(cè)，使得人臉的檢測(cè)準(zhǔn)確度在平均的情況下能達(dá)到80％以上。經(jīng)過預(yù)處理后的人臉檢測(cè)時(shí)間也大大減小，在當(dāng)前個(gè)人計(jì)算機(jī)的硬件配置下