基于adaboost算法的人脸检测方法综述毕业论文

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1、基于AdaBoost算法的人脸检测方法综述毕业论文目录1人脸检测概述11.1人脸检测概念11.2人脸检测的发展历史11.3人脸检测的难点与研究方法32基于学习的人脸检测流程52.1分类器的离线学习62.1.1图像对齐62.1.2预处理72.1.3特征提取82.1.4分类器的学习82.2目标的在线检测92.3人脸检测方法的性能评价102.3.1人脸图像数据库102.3.2性能评价方法113基于AdaBoost的人脸检测方法概述144矩形特征与积分图154.1引言154.2haar矩形特征164.2.1概述164.2.2特征模板与模板特征值164.2.3h

2、aar特征的扩展174.3积分图IntegralImages184.3.1积分图的概念184.3.2基于积分图的像素值计算204.3.3基于积分图的特征值计算205分类器训练及AdaBoost算法215.1弱分类器WeakClassifier225.2AdaBoost算法训练强分类器225.2.1算法描述235.2.2算法流程图245.3级联强分类器结构256基于OpenCV的程序实现266.1OpenCV简介266.2训练样本集与测试集266.3基于OpenCV的分类器实现276.3.1样本描述文件创建276.3.2训练分类器286.4检测结果286

3、.4.1检测结果对比286.4.2基于AdaBoost算法的更多检测结果306.4.3基于AdaBoost算法的视频检测结果327结论与对未来的展望33参考文献34英文原文35中文译文42致谢482图像目录图1.1人脸的遮挡、不同表情和图像的旋转会影响到人脸的检测4图1.2不同角度人脸带来的检测结果也有可能不同4图2.1基于学习的人脸检测流程6图2.2目标检测的金字塔9图2.3检测结果的融合9图2.4典型的正面人脸图像数据库中的人脸图像11图2.5左侧为测试图像，右侧为检测结果。12图2.6MIT+CMU测试集的人脸检测ROC曲线13图3.1AdaBo

4、ost人脸检测器结构14图3.2人脸检测系统流程15图3.3分类器级联结构15图4.1矩形特征在人脸上的特征匹配16图4.2竖直和倾斜的矩形的例子17图4.3扩展的haar特征集合18图4.5灰度图像积分图算法示意图19图4.4“积分图”与积分的类比19图4.6区域D的像素和可以用积分图计算20图4.7矩形特征的特征值计算21图5.1人脸检测中强弱分类器与AdaBoost算法22图5.2弱分类器中的阈值选取22图5.3算法流程图24图6.1MIT部分人脸样本26图6.2MIT部分非人脸样本27图6.3测试结果对比129图6.4测试结果对比229图6.5

5、测试结果对比329图6.6一张人脸检出1漏检0虚警230图6.7一张有遮挡的人脸检出1漏检0虚警030图6.8四张有遮挡的人脸检出4漏检0虚警230图6.9五张人脸检出5漏检0虚警031图6.10五张远近不同的人脸检出5漏检0虚警331图6.11三张人群中模糊的人脸检出3漏检0虚警131图6.12八张人脸检出8漏检0虚警132图6.13一张人脸检出1漏检0虚警032图6.14四张人脸检出3漏检1虚警232图6.15光线昏暗且有遮挡的两张人脸检出2漏检0虚警1332中国矿业大学2011届本科生毕业论文第48页1人脸检测概述1.1人脸检测概念长期以来，计算

6、机就好像一个盲人，需要被动地接受由键盘、文件输入的信息，而不能主动从这个世界获取信息并自主处理。人们为了让计算机看到这个世界并主动从这个世界寻找信息，发展了机器视觉；为了让计算机自主处理和判断所得到的信息，发展了人工智能科学。人们梦想，终有一天，人机之间的交流可以像人与人之间的交流一样畅通和友好。迄今为止，机器视觉的发展已经历了一个漫长的过程。经过研究者们的不懈努力，新的信息技术和媒体手段的出现，使得更加有效和友好的人机交互方式得到了发展，新型的人机交互将不再依赖传统的输入设备。而且，计算性价比的提高和视频获取成本的降低，使得计算机视觉系统能够向桌面级

7、和嵌入式系统发展，这意味着计算机视觉系统能够安装在一切电子系统之中。相信在不久的将来，拥有高级视觉系统的智能电子产品会给我们的生活带来更大的方便。人脸检测(facedetection,FD)，也称自动人脸检测(automatedfacedetection,AFD)，是近年来得到广泛关注的研究热点，其相关技术的应用范围也在不断扩展，人脸检测技术的出现与飞跃，为机器视觉在人机交互领域的长足进步奠定了坚实的基础。人脸检测是指在输入图像中判断是否存在人脸区域，并进一步确定人脸的位置、大小和姿态等信息。人脸检测是人脸识别、表情检测和性别检测等人脸信息处理问题中涉

8、及的一项关键技术，同时也是通用目标检测问题最具代表性的特例，近年来在模式检测与计算机视觉领域受