基于adaboost算法的实时性人脸检测定位技术研究

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时间:2019-11-28

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1、摘要摘要人脸检测是指任意给定一副图像或者一组图像序列,判定该图像或图像序列中是否存在人脸。本文研究人脸检测以及实时性人脸检测问题。在人脸检测环节中,本文采用了基于AdaBoost算法的人脸检测以及图片预处理技术,并通过调用OpenCv里的函数来实现人脸检测的实时性。AdaBoost的人脸检测从一个较大的特征集中选择少量关键的haar-like特征,产生一个高效的强分类器。再用级联方式将单个的强分类器级联成为一个更加复杂的级联分类器。分类器的好坏决定了一个人脸检测系统的好坏。在图像预处理环节,本文采用直方图均衡化、中值滤波的处理方法,能够大

2、大加快人脸检测的速度。最后,在实现实时性的时候,通过调用CvCapture-FromCAM函数从视频当中获取图片,实现本系统的实时性。关键字:人脸检测,AdaBoost算法,图像处理IABSTRACTIABSTRACTABSTRACTWemainlystudyhumanfacedetectionandreal-timefacedetectionproblem.Inthepartofthefacedetection,weusethealgorithmbasedonAdaBoosttorealizefacedetection,andcallt

3、hefunctionintheOpenCvtoachievereal-timefacedetection.AdaBoostfacedetectionisamethodwhichselectasmallnumberofkeyhaar-likefeaturesfromalargerfeature,resultinginanefficientandstrongclassifier.Thenwecascadetoasinglestrongclassifierwhichiscascadedintoamorecomplexcascadeclassif

4、ier.Thequalityoftheclassifierdeterminesafacedetectionsystemgoodorbad.Inimagepreprocessing,histogramequalizationandmedianfilteringapproachcangreatlyacceleratethespeedoffacedetection.Finally,torealize“real-time”,wecallcvCaptureFromCAMfunctionstoobtainpicturesfromthevideo.Ke

5、ywords:Facedetection,AdaBoostalgorithm,ImageprocessingI目录目录第1章引言11.1选题背景11.2国内外发展现状21.3人脸检测方法31.3.1特征不变量方法31.3.2基于知识的方法41.4研究思路4第2章AdaBoost算法62.1AdaBoost算法简介62.2矩形特征72.3积分图92.4级联分类器112.5AdaBoost算法描述11第3章AdaBoost算法训练过程133.1AdaBoost算法训练过程133.2弱分类器163.3强分类器183.4分类器训练183.5人脸检

6、测过程203.6实验结果分析23第4章图像预处理254.1直方图均衡化254.2灰度变换264.3中值滤波27第5章实时性人脸检测研究295.1实时性人脸检测系统描述295.2OpenCv视觉函数库305.3实时性人脸检测实验结果及分析31第6章结束语36参考文献37致谢38附录39外文资料原文46外文资料译文5461第1章引言61第1章引言第1章引言1.1选题背景长期以来,计算机就好像一个盲人,需要被动地接受由键盘、文件输入的信息,并不能主动从这个世界获取并自主处理信息。人们为了让计算机看到这个世界并主动从这个世界寻找信息,发展了机器视

7、觉;为了让计算机自主处理和判断所得到的信息,发展了人工智能科学。人们梦想,终有一天,人机之间的交流可以像人与人之间的交流一样畅通和友好。迄今为止,机器视觉的发展已经历了一个漫长的过程。经过研究者们的不懈努力,新的信息技术和媒体手段的出现,使得更加有效和友好的人机交互方式得到了发展,新型的人机交互将不再依赖传统的输入设备。而且,计算性价比的提高和视频获取成本的降低,使得计算机视觉系统能够向桌面级和嵌入式系统发展,这意味着计算机视觉系统能够安装在一切电子系统之中。相信在不久的将来,拥有高级视觉系统的智能电子产品会给我们的生活带来更大的方便。计

8、算机视觉要处理的一个重要内容,就是对人脸的视觉处理。人脸分析的相关研究希望用户的身份、状态和意图的信息能够从图像中提取出来,然后由计算依此做出反应(比如通过观察用户脸部表情来分析心情并进行相应

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