智能视频监控中基于肤色信息的人脸检测算法研究

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。智能视频监控中基于肤色信息的人脸检测算法研究　　摘要：针对智能视频监控中人脸检测受复杂环境以及多姿态人脸的影响，采用一种基于肤色特征与AdaBoost算法相结合的方法，提取两种算法各自优点并加以优化，其主要思想是利用肤色特征建立肤色模型，选出含有人脸预检测肤色区域，进行人脸样本训练，提取人脸样本Haar特征，进行弱分类器训练，利用迭代的方

2、法，再将不同的弱分类器组合成强分类器，最后形成级联分类器，运用级联分类器检测含有人脸的肤色区域。实验结果表明，该方法不仅提高了智能视频监控中人脸检测的效率和准确性，而且具有较好的鲁棒性。　　关键词：人脸检测；肤色特征；AdaBoost算法；弱分类器训练；级联分类器；视频监控　　中图分类号：?34；文献标识码：A文章编号：1004?373X07?0058?04　　Researchonhumanfacedetectionalgorithmbasedonskin　　colorinformationinintellige

3、ntvideosurveillance　　HUANGZhichao，ZHANGPeng，ZHAOHuarong，ZHAOWenming为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　　　Abstra

4、ct：Sincethehumanfacedetectioninintelligentvideosurveillanceisinfluencedbycomplexenvironmentandmulti?posehumanface，amethodbasedonskincolorfeaturealgorithmandAdaBoostalgorithmisadoptedtoextractandoptimizetherespectiveadvantagesofthetwoalgorithms.Accordingtothem

5、ainthoughtofthemethod，theskincolorfeatureisusedtoestablishtheskincolormodel，andselectthepre?detectingskincolorareacontaininghumanfaceforhumanfacesampletraining.TheHaarfeatureofhumanfacesampleisextractedtotraintheweakclassifiers.Theiterativemethodisusedtocombi

6、nedifferentweakclassifiersintoastrongclassifier，soastoformacascadeclassifier，withwhichtheskincolorregioncontaininghumanfaceisdetected.Theexperimentalresultsshowthismethodcanimprovetheefficiencyandaccuracyofhumanfacedetectioninintelligentvideosurveillance，andh

7、asstrongrobustness.　　Keywords：humanfacedetection；skincolorfeature；AdaBoostalgorithm；weakclassifier为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教

8、师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。training；cascadeclassifier；videosurveillance　　0引言　　随着社会公共安全措施的日益增强和防范技术的不断进步，智能视频监控系统中的人脸检测逐渐成为热门的研究领域。人脸检测技术是一种分析人脸特征信息进行身份辨别的生物检测技术，它涉及图像处理、机器视觉、模式识别等众多领域。通过人脸检测判断该