Adaboost算法研究及在人脸识别中的应用毕业论文

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1、Adaboost算法的研究及在人脸检测方面的应用摘要人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出，近年来由于其在安全访问控制、视觉检测、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用价值，开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。到目前为止，人脸检测问题由于自身的复杂性，仍旧未能得到彻底解决。最新的进展是Viola等人的基于积分图像的Adaboost方法，其层叠分类器在人脸检测方面速度快且性能与Rowlcy的ANN方法基本相同，在此基础上所构建的检测系统是第一个真正实时的人脸检测系统。但是作为一种新兴技术，Adaboost方法在人脸检测领域的研究还有待探索和完善。例如:弱

2、分类器的选择、训练算法的完善、多尺度检测计算量大、缺乏和先验知识的整合能力等等。本文作者结合研究生阶段所参加的科研项目，对人脸检测问题作了一些探讨，对基于积分图像的Adaboost人脸检测方法存在的部分问题分别进行了研究，并给出了相应的解决方法关键词:人脸检测,Adaboost、肤色分割,YCbCr色彩空间，层叠分类器THESTUDYOFADABOOSTalgorithmicandfacedetectionABSTRACTImagescontainingfacesareessentialtointelligentvisionvision一basedhumancomputerin

3、teraction，andresearcheffortsinfaceProeessingincludefacerecognition，facetracking，Poseestimation，andexpressionreeognition.However，alloftheseresearchingdirectionsinvolveinoneproblem一facedeteetionandloeation.Inotherwords，beforethisfaeeProeessing，wemustknowfaees’loeationsandscales.Consequently，to

4、buildanautomatedfaceproeessingsystemwhichanalyzestheinformationcontainedinfaceimages，robustandefficientfacedetectionalgorithmsarerequired.Theresearehonfacedetectionhaslastedformorethantwentyyears.But，uptonow，duetothecomplexityofthepurposesuchasthediversityoffacepattems，variablelightingcondit

5、ionandsoon，manyresearchescannotresolvetheproblemcompletelyeveniftheyhavestudieditforlongtime.Inthisthesis，theauthorhasdonesomeworkonthefacedeteetion.Keywords:HCCI,chemicalkinetics,numericalsimulation,DME,EGR毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标

6、注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名：　　　　　日　期：　　　　　指导教师签名：　　　　　日　　期：　　　　　使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提

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