Adaboost人脸检测算法优化与肤色检测方法研究

人脸检测方法研究是计算机视觉领域中的一个重要课题，它最初是为了支持自动人脸识别系统中的定位功能而发展起来的。随着科技的进步，尤其是在安全访问控制、视觉监控、基于内容的搜索以及智能交互等领域的需求增加，人脸检测的重要性日益凸显，逐渐成为一个独立的研究领域。尽管已经有了显著的成果，如Viola等人基于积分图像的Adaboost方法，其使用级联回归分类器实现了高效且接近Rowley的ANNS方法的性能，创建了首个实时人脸检测系统，但这项技术仍有待进一步发展和优化。 Adaboost方法的核心在于利用积分图像加速特征计算，并通过Adaboost学习算法选择关键视觉特征，形成高效的强分类器。然而，这种方法面临的问题包括弱分类器的选择、训练算法的优化、多尺度检测带来的计算负担，以及如何更好地融合先验知识。本文作者在硕士期间的研究对此进行了深入探讨。 首先，作者针对Adaboost学习算法进行了改进，通过对积分图像中特征选取的优化，提高了分类器的性能，并提出了一种创新的学习算法优化策略，使得新的人脸检测器不仅检测效果提升，而且在构建效率上有了显著提升。 其次，文章探讨了基于肤色的人脸检测方法。通过选择YCbCr色彩模型进行肤色分割和人脸验证，作者构建了一个完全依赖肤色特征的检测系统。为了增强算法的鲁棒性，文中引入了光照校正算法，以减少光照变化对肤色识别的影响。此外，还对肤色区域的分割和合并算法进行了研究，结果显示，这种方法在处理不同姿势和表情的人脸时表现出良好的适应性。 总结来说，本文主要贡献在于对Adaboost人脸检测技术的优化和肤色特征在人脸检测中的应用研究，为提高人脸检测的准确性和实时性提供了新的思路。这些研究成果有助于推动人脸检测技术在实际应用中的进一步发展。