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基于肤色的 HSV 彩色模型下的人脸检测
摘 要
本文研究的是利用人脸肤色色相的特性,即每一种人种皮肤彩色分布在一个
较窄的频带上,通过对该人种的人脸皮肤建立模型,进行训练,就能够得到肤色
分布的统计。考虑到一般所用的 RGB 彩色模型对光线的亮暗程度比较敏感,而
在 HSV 彩色模型中,色相 H 分量表示了图像的彩色信息,受到光线变化的影响
缓慢。所以,本文采用的是在 HSV 彩色模型下建立肤色模型,并对其进行训练,
从而用训练后的模型对图像进行人脸检测。
本文研究的主要目标是了解人脸检测的过程。同时,在实验过程中,进一步了
解 RGB 彩色模型和 HSV 彩色模型的区别,了解在 HSV 彩色模型下人脸的肤色特
性,了解如何建立皮肤模型进行训练,从而对图像的皮肤区域进行划分,进一步
熟悉在 MATLAB 下的数字图像处理方面研究和实现。
关键字: RGB 彩色模型,HSV 彩色模型,人脸检测,色相,肤色模型,MATLAB
论文类型:应用性研究
Abstract
This paper is to study that how to use the skin color characteristic of human
face (It’s said that the face skin color of each kind of race distributes in a
narrower frequency band.) to establish model of human face skin, to carry on
the training and to obtain the statistics of the face skin color. Considering RGB
Model Space of Color is quite sensitive to the light degree, the chosen model,
HSV Model Space of Color, is slow changed by the light for the color
information just express in the Hue component. Therefore, the face skin color
model is established under the HSV Model Space of Color in this paper. After
training the model, it can examine the face area in one picture.
The essential goal of this paper is to understand the process of human
face detection. As the same time, in the experimental process, we can further
understand the difference between the RGB Model Space of Color and the HSV
Model Space of Color, realize the the skin color characteristic under the the skin
color characteristic, and know how to establish the face skin model and train it
and find out the skin area. What’s more, we will be further familiar with
MATLAB.
Key words: RGB Model Space of Color, HSV Model Space of Color, Human Face Detection, Hue,
Model of Skin Color, MATLAB
Type of Thesis: Application Research
第一章 绪 论
§1.1 人脸检测的意义
随着科技的发展,传统的身份鉴定方法,如身份证和信用卡,开始让人们感到不
便。其携带不便,易丢失,甚至有时可能会忘记了必须的密码,以及密码被识破等等 ,
这些问题到会给人带来困扰和麻烦。人们需要一种新的可靠的身份鉴别,一种不可能
遗失而且具有其特性的身份证明。这就是人脸、指纹、虹膜、声音等等的生物特征。
由于人脸特征是一种更直接、更方便的识别方式,近年来以人脸为特征的识别技术迅
速地发展起来。
目前,越来越多的学者研究人脸识别这一课题,人脸检测技术受到了学术界和工
业界越来越多的关注。人脸识别是一种特定内容的模式识别问题。从广义上来说,人
脸识别有两个主要的过程:人脸检测和人脸分类。人脸检测主要研究的是:在一幅图
像上,检测出有无人脸存在。如果存在人脸,则判断出人类的位置和大小。简单地说 ,
就是对一幅图像进行检测,并将其划分为存在人脸的区域和不存在人脸的区域。人脸
分类是在人脸检测的基础上进一步分析获得的人脸区域,对其进行识别分类。因此,
人脸分类主要研究的是:对获得的人脸区域进行比较判别,区分它们脸型、表情、性
别、种族和身份等等。
因此,在整个人脸自动识别系统中,人脸检测是第一步,也是极其重要的一步。
人脸检测技术有着十分重要的作用,为后续步骤——人脸分类提供了识别人脸的具体
详细的有用信息。人脸自动识别系统不仅能够作为人们身份鉴证,而且它能运用在学
多不同的地方,如用于视频电话、监视与监控等场合的人脸实时检测跟踪。
§1.2 人脸检测研究的现状
在国内,八十年代末和九十年代初,人脸检测问题开始吸引了越来越多的研究者
的关注,又越来越多感兴趣的研究人员进行探索,取得了一些有意义的研究成果。早
期的人脸检测集中对空间域上静止图像的人脸检测为研究。中期开始采用模板的方法 ,
通过建立人脸模型,可以实现在视频图像序列中进行人脸检测。而近期,许多研究人
员采用的研究方法各自不同,有采用建立复杂模型的,有从空间域上进行研究的,有
在频域上进行研究的,有将一些技术结合在一起研究的,有应用最新的分类决策进行
研究的。不论采用和种研究方法,将多种技术结合在一起,利用多种信息可以提高人
脸检测方法的效率。
国内的研究单位主要是清华大学、哈尔滨工业大学、北京工业大学、中科院计算
机所、中科院自动化所、复旦大学、南京理工大学等等,获得了一定的成果。清华大
学研究人员提出了基于彩色和特征的自适应人脸检测的方法,还提出了一种基于多模
板匹配的单人脸检测的方案。哈尔滨工业大学的研究人员实现了一个复杂背景下的多
极结构的人脸检测与跟中系统,能够检测平面内多姿态正面人脸和跟踪任意姿态的运
动人脸。北京工业大学的研究人员提出了人脸重心模板这一新技术并运用这一技术建
立了一个复杂背景中检测人脸的系统。
在国外,如美国、欧洲国家、日本、韩国等许多国家也展开了对人脸检测的研究。
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