基于特征的人脸检测算法研究与实现

"这篇资源是一篇关于人脸检测技术的毕业论文，作者是毛凌华，指导教师为余翔，来自重庆邮电大学通信与信息工程学院。论文主要探讨了基于Haar特征和肤色特征的人脸检测算法，实现了这两种方法并进行了对比分析。" 人脸检测是计算机视觉领域中的一个重要课题，它在安全监控、身份识别、人机交互等多个场景中有广泛应用。在进行人脸识别前，首要任务是对人脸进行精确的定位，即人脸检测。这一过程涉及确定图像中人脸的位置、朝向和数量等基本信息。 论文中，作者首先针对基于肤色特征的人脸检测方法进行了研究。考虑到光照条件对肤色分割的影响，论文采用了光线补偿技术来减弱这种影响。在YCrCb色彩空间中，通过简单高斯模型建立肤色模型，再利用Ostu自适应阈值法确定最佳分割阈值，以实现良好的肤色分割效果。之后，结合长宽比、面积大小和欧拉数等特征，筛选出可能的人脸候选区域。 对于人脸的精确定位，论文采用了模板匹配算法。通过对候选区域进行不同尺寸和角度的模板匹配，计算相关系数，有效提升了人脸定位的准确性。 另一部分，论文详细阐述了基于Haar特征的人脸检测算法，这是由Viola和Jones提出的Adaboost算法的核心。该算法利用Haar特征、积分图、弱分类器和强分类器构建级联分类器，以实现快速而准确的人脸检测。在Matlab环境下，作者实现了这一算法。 在对比分析中，基于Haar特征的算法在检测速度和检测率等方面表现出优于基于肤色特征的优势。这表明，尽管肤色特征方法有其价值，但在实际应用中，Haar特征的方法往往能提供更好的性能。 关键词包括人脸检测、肤色分割、模板匹配、Haar特征和Adaboost算法，这些是论文深入研究和讨论的关键点。这篇论文为理解及应用人脸检测技术提供了有价值的研究成果和实践经验。