服装展示录像中人脸检测方法研究及应用-计算机应用技术专业论文.docxVIP

摘要 摘要 重庆理 重庆理工大学硕士学位论文 I万方数据 I 万方数据 II万方数据 II 万方数据 摘要 近年来，随着信息技术及应用领域的不断发展，人脸检测与跟踪技术成为计算机 应用领域的一个研究热点，不断有新的研究成果出现。 本文从人脸检测和人脸跟踪两个方面展开研究，并应用于服装展示录像之中。论 文首先分析了大量近年来国内外关于人脸检测与跟踪的技术与应用。讨论了国内外目 前在这两个领域的研究现状，当前存在的难点以及各种检测跟踪方法的优缺点。在此 基础上，提出并实现了一个人脸检测和跟踪的系统。其主要研究工作如下： 1、对已有的大量人脸检测算法进行深入研究，对各种人脸检测算法进行比较后， 提出了一种利用肤色提取候选人脸区域，再利用级联分类器进行人脸验证的快速人脸 检测算法。这种方法将图像转换到 YCbCr 彩色空间，利用肤色特征，根据设置的阈 值将肤色区域从复杂的图像中分割出，从而得到人脸候选区, 最后利用级联分类器进 行人脸验证。针对光照不足问题，本文提出了一种自适应的光照补偿方法。进而也提 出了一种快速有效标识人脸侯选区域的技术。 2、采用“积分图”方法快速计算矩形特征值，生成简单分类器并优化其权值， 然后构造了一个高效的强分类器，最终将单个强分类器级联成一个更加复杂的级联分 类器用于人脸检测。针对 AdaBoost 算法在训练分类器时训练耗时的问题，提出了一 种快速训练算法。实验表明此算法有较高的训练效率。 3、提出并实现了基于卡尔曼滤波算法的人脸跟踪方法。该方法结合了人脸检测 与跟踪两方面的内容。先采用级联分类器进行人脸检测，提取人脸信息，再用 Kalman 预测算法预测下一帧中目标人脸的位置和大小并进行确认，同时记录要跟踪的人脸信 息；最后根据结果更新记录的人脸信息，从而实时跟踪每帧中的人脸区域位置。实验 表明该算法简单计算量小，跟踪速度快。 关键词：人脸检测，人脸跟踪，级联分类器，肤色检测，卡尔曼滤波 ABSTRACT In recent years，with the development of information technology and applications fields，face detection and tracking has been a research hotspot in computer application domain. Related research results come out continuously. This paper reviews the development of face detection and tracking, being used in the video of clothing show. First, analyzes from the domestic and international research papers on face detection and tracking in recent years in this paper. Then, discussed their advantages and disadvantages. Finally, a face detection and tracking system is developed here. My primary work is as following: 1、Study and comparison of current face detection algorithms, this paper proposed a fast and simple face detection method which uses skin model to attain face candidates and uses the Cascade classifier to verify the human face.In this method, a color transformation technique is applied to the face images in the YCbCr chrominance space. Then the skin regions could be segmented by a series of threshold to the skin tone model. On considering to different lighting conditions, we adopt lighting compensation technique solve the problem. After the face candid