群体人脸检测系统的设计与实现

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1、山西大学论文编号：论文题目群体人脸检测系统的设计与实现院系、专业计算机与信息技术学院、计算机科学与技术学习年限2009年9月至20013年7月学位级别学士20013年5月18日群体人脸检测系统的设计与实现内容提要人脸检测的对象主要来源是摄像头获取的图像或者本地图像，检测前对图像进行预处理，其主要操作包括对图像进行光线补偿，二值化，开闭运算等。经过预处理后图像所包含的主要信息是类人脸区域.本文通过对人脸的数学形态特征的研究来确定人脸判定的算法，其中主要有填充率，几何比例，区域面积和面积比率四个方面。最

2、终本系统的测试结果显示人脸检测率能达到85%左右。关键词人脸检测；光线补偿；二值化；开闭运算；联通区域1.引言1.1研究目的和内容肤色是人类所特有的颜色特征，利用肤色来对图像进行分析具有其他方法无法比拟的潜在优势。本文研究的目的是利用人类的肤色特征，在具有复杂背景下的情况下，对肤色进行分割，分离出肤色区域，运用数学的形态学处理，对图像进行预处理，在预处理后的图像中通过对肤色区域的特征匹配，最终确定并标注人脸区域。围绕基于肤色的人脸检测，本文主要包括以下内容：（1）对图像的存储原理和像素排列进行了较为

3、全面的研究，分析了图像像素获取的三种方法，通过对比各种方法的优劣，选择最适合本系统的像素获取方法。（2）创建肤色模型进行肤色分割。颜色空间有很多种，包括RGB颜色空间，YCbCr颜色空间，HSV颜色空间，HIS颜色空间等，对比它们对肤色的敏感度和运算效率，本文最终选用RGB和YCbCr颜色空间。通过比较肤色在这两种颜色空间上的分布，采用双阈值的方法进行肤色分割。（3）使用数学方法对图片进行预处理。对图片的预处理包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。其中，腐蚀运算可以有效的消除二值图像中的细小噪声并且分离细

4、小的联通区域，极大的减少了后期对非人脸区域的处理，显著的提高运算速度；膨胀运算是和腐蚀运算相对而言的，它可以消除肤色区域中的噪声，联通因外界因素所造成的同一人脸分离的区域。而开运算就是指先做腐蚀操作，再做膨胀操作；闭运算则是先做膨胀操作，再做腐蚀操作。（4）消除非人脸区域。由于人脸具有鲜明的几何特征，可以通过以下几个方面消除非人脸区域：长宽比，面积，填充率，面积比值等。通过这些操作就可以基本确定人脸区域的范围了。（5）标记人脸。经过上述的操作，剩下的基本可以确定是人脸，但是又不能完全排除非人脸区域的

5、存在，所以最后标记不免有误检和漏检的情况。1.2国内外研究现状目前，国外对人脸检测问题的研究很多，美国，英国等许多国家有大量的研究组从事人脸检测的研究，这些研究受到军方，警方以及一些公司的高度重视和资助。对人脸检测问题的研究比较著名的有美国麻省理工大学（MIT18）的媒体实验室和人工智能实验室，卡内基梅隆大学（CMU）的机器人研究所以及Illinois大学的Beckman研究所等。自1995年以来，国外一些公司看准了人脸识别系统在商贸和保安方面的广阔应用前景，动用了大量人力和物力，独立研制或与高校合

6、作，开发了多个人脸识别系统，其中大多数产品将人脸检测作为系统的一个重要组成部分，有代表性的有如下产品：德国CognitecSystems公司的FaceVACS人脸识别系统；美国Identix公司的FaceIt人脸识别系统；加拿大Imagis公司的ID-2000面部识别软件；美国Viisage公司的FaceTools人脸识别系统等。在国内也有许多学校和单位从事人脸检测与人脸识别相关的研究。比如清华大学、北京大学、亚洲微软研究院、中科院计算技术研究所、西北工业大学和中国科学院自动化研究所等都有人员在从事

7、人脸检测相关的研究。国内也有一些人脸检测的研究转化为商品的实例，主要代表是考勤机和门禁卡，比如汉王的人脸识别考勤机、科密人脸识别考勤机以及，广州超越软件公司的BioFace系统等等。1.需求分析2.1需求产生对图像目标的检测与识别是机器识别领域中一项十分重要的研究内容，而对人脸的检测与识别又是一项十分具有现实意义的研究，人脸信息是图像和视频中最重要的开放信息源之一。通过对人脸的检测和识别可以确定个体的性别，年龄，表情，姿态等信息。对人脸信息进行处理和研究已经成为现阶段基于生物特征进行的身份验证的重要

8、组成部分之一，也是模式识别与机器视觉领域内所关注的重要问题。人脸检测是指在输入的图像信息中提取人脸的位置，姿态，大小并且标记的过程。人脸检测作为人脸识别技术中的一个关键性的问题，近年来一直备受各研究机构的重视，相关研究课题十分活跃。但是早期的人脸识别是建立在假设人脸区域已知的条件下的，所以人脸检测的研究并未受到足够的重视，近年来，随着电子商务的普及，在复杂情况下进行自动的人脸识别，首先要做的就是确定人脸区域，人脸检测的研究就显得日益迫切。同时，经过几十年的发展，人脸检