基于Adaboosting算法的視頻人臉檢測技術與實現(xiàn).pdf

1、隨著人臉檢測技術的深入研究，各式各樣的檢測算法被提出，影響人臉檢測的不利因素逐漸被專家學者所克服，人臉檢測的準確度不斷被刷新，人臉檢測的所用的時間不斷縮小，但也很難對視頻中的圖像進行快速的人臉檢測。本文設計了一個視頻中的人臉檢測原型系統(tǒng)，它能完成靜態(tài)圖像、視頻圖像中的人臉檢測，并將檢測到的人臉進行標記顯示出來。
　　本論文人臉檢測系統(tǒng)主要分為四個部分：1）圖像預處理及膚色分割；2）人臉區(qū)域預判定；3）擴大人臉檢測算法的訓練樣本；4

2、）根據(jù)視頻的幀率和當前圖像的檢測時間動態(tài)地確定下一待檢幀的位置。
　　本論文將RGB空間轉(zhuǎn)換到YCbCr空間，采用膚色分割，對人臉區(qū)域進行判定，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)域進行檢測。由于在樣本訓練中加入一定數(shù)量的人臉局部圖片，訓練后的人臉檢測算法能對人的部分側(cè)臉進行檢測，使得人臉的檢測準確度在平均的情況下能達到80％以上。經(jīng)過預處理后的人臉檢測時間也大大減小，在當前個人計算機的硬件配置下