基于adaboost算法的人脸检测研究

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1、浙江工业火学硕士学位论文基于Adaboost算法的人脸检测研究摘要人脸检测是指判断图像中是否有人脸，如果有人脸，则确定人脸在图像中的位置和大小。人脸检测起源于人脸识别课题的研究，进入90年代，人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重视。随着生物技术的的快速发展，人脸检测技术在人脸识别、表情识别、视频会议、基于内容的索引、图像与视频检索、智能人机交互等方面获得了广泛的应用。Viola于2001年提出了基于Adaboost算法的人脸检测方法，具有检测速度快，正确率高的优点，但是其误检率也比较高，所以需要在检测出人脸候选区

2、域后进行验证，将非人脸迅速排除掉。由于这种算法没有考虑到肤色因素，因此本文提出在使用基于Adaboost算法的人脸检测方法检测出人脸后，添加一个使用肤色检测进行验证的过程。即在检测出人脸候选区域后，通过在YCbCr色彩空间中建立的肤色模型对候选区域作进一步的肤色验证，排除掉候选区域中不是肤色的区域，即排除掉那些被误检为人脸的区域。论文的主要工作包括以下几个方面：1．研究了一种基于Adab00st算法的人脸检测方法。首先由积分图计算出大量的类海尔特征，AdabOost学习算法从中挑选一些重要的特征，构成一系列弱分类器，再把

3、多个弱分类器合成一个强分类器，最后将几个强分类器串联成级联分类器。本文对生成弱分类器的方法作了一些改进，实验证明能够缩短训练时间。浙江工业大学硕士学位论文2．研究了一种基于肤色分割的人脸检测方法。在比较了肤色在各种色彩空间中的聚类性后，利用在亮度和色度分离的YCbCr色彩空间中建立的高斯肤色模型，对肤色进行分割，然后再进行二值化处理。对二值化处理后的图像进行形态学处理，以消除噪声的影响。3．提出了一个基于Adaboost算法和肤色验证的人脸检测方法。在检测出人脸候选区域后，再使用肤色检测的方法进行验证，如果被检测的人脸候

4、选区域不包含肤色信息，则表明该处没有人脸。关键词：人脸检测，Adaboost算法，肤色验证，YCbCr色彩空间浙江工业大学硕士学位论文RESEARCHoNFACEDETECTIoNBASEDoNADABooSTALGoRITHMABSTRACT。I11ede士ImtlOn甜facedetectionisthatd鲫emlinewhether0rnott11erearea11yf砬esintlleimageand，ifpresem，retunltlle洫agelocationalldexl期1tofeachf．aCe．Fa

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