复杂背景人脸检测：模糊肤色补偿与AdaBoost结合方法

"复杂背景下人脸检测方法研究" 这篇硕士学位论文详细探讨了在复杂背景下进行人脸检测的技术，由大连理工大学的郑祥磊撰写，导师为王宏伟，专业为控制理论与控制工程。论文的重点在于研究和改进现有的人脸检测方法，特别是在光照变化和复杂背景条件下。 人脸检测在人脸识别系统中起到关键作用，它定位并确定图像中人脸的位置和尺寸。随着科技的进步和模式识别、人机交互需求的增长，人脸检测技术的重要性日益凸显。论文主要集中在肤色模型与AdaBoost算法的结合应用上。 肤色模型是人脸检测的一个重要特征，因为人脸通常具有特定的肤色。作者提出了一种模糊自适应光照补偿方法，此方法对原始的自适应补偿算法进行了优化，以更好地适应光照变化，使图像补偿后更适合二值化处理。接着，利用YCbCr色彩空间进行肤色分割，通过最大类间方差法和阈值调整法寻找肤色区域。此外，为了提高肤色检测的准确性，论文还加入了唇色检测，提出了新的唇色检测标准，以增强检测效果。 AdaBoost是一种强大的机器学习算法，常用于人脸检测，因为它可以快速训练分类器。在此基础上，论文引入了三种新的矩形特征，与原有的矩形特征结合，训练出新的分类器，以提升人脸检测的精度。最后，将这个改进后的分类器应用于作者设计的程序中进行人脸检测。 论文还对肤色模型和AdaBoost方法的优缺点进行了深入分析，并将两者融合，创建了一种混合型的人脸检测策略。实验结果显示，这种方法在复杂背景下的表现优秀，具有高检测性能。 关键词包括：人脸检测、模糊自适应光照补偿、肤色模型、AdaBoost以及复杂背景下的人脸检测方法。 这篇论文的研究成果对于改进现有的人脸检测技术，特别是应对复杂环境中的挑战，提供了有价值的贡献。其提出的混合检测方法有可能进一步提升人脸识别系统的准确性和鲁棒性。