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时间:2019-03-03
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1、谨以此论文献给所有关心帮助过我的人-------葛保嫄万方数据基于AdaBoost和鼻子检测算法的人脸检测方法研究学位论文答辩日期:指导教师签字:答辩委员会成员签字:万方数据万方数据独创声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含未获得(注:如没有其他需要特别声明的,本栏可空)或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:签字日期:年月日-----
2、-------------------------------------------------------------学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,并同意以下事项:1、学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。2、学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”用于出版和编入CNKI《中国知识资源总库》,授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文
3、数据库》。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:导师签字:签字日期:年月日签字日期:年月日万方数据万方数据基于AdaBoost和鼻子检测算法的人脸检测方法研究摘要作为一种重要的视觉模式,人脸反映的是在人类的交流和互动中起重要作用的视觉信息。人脸检测在视频监控,门禁控制,视频会议,人机交互等方面都发挥着越来越重要的作用,显示出了巨大的价值。本文根据家庭客厅环境下电视机实现智能人机交互的应用需求,基于OpenCV视觉库对智能人机交互中的人脸检测技术进行了研究,并且利用VisualC++集成开发环境,成功搭建了一个基于OpenCV可视化库的人脸检测系统,对
4、研究成果进行了设计和开发,实现了家庭客厅环境下智能人机交互中的人脸检测。以下是本文所做的研究工作:首先研究了人脸检测算法中较基础也是很重要的肤色提取算法。通过对几种常见颜色空间模型的比较,最终选用了YCbCr色彩空间,在其基础上实现对肤色的分割。其次再利用改进AdaBoost算法来进一步定位人脸区域,筛选出符合人脸特征分布的候选人脸区域,进行人脸区域初步定位。最后再将通过改进AdaBoost算法进一步定位的人脸区域进行鼻子检测,确定出真实的人脸区域。实验表明基于肤色分割和AdaBoost算法、鼻子检测三种算法相结合的人脸检测方法有效地提高了人脸的检测率,尤其是误检率大
5、大降低了。在文章的最后,首先对本文所做的研究工作进行了概括性的总结,接下来针对本文所研究课题的进一步工作进行了展望。关键词:人脸检测;肤色分割;AdaBoost算法;鼻子检测I万方数据II万方数据StudyonFaceDetectionBasedonAdaBoostAlgorithmandNoseDetectionAlgorithmAbstractAsanimportantvisualpattern,humanfacereflectsthevisualinformationwhichplaysanimportantroleinhumancommunicationand
6、interaction.Facedetectionisplayinganincreasinglyimportantroleinvideosurveillance,accesscontrol,videoconferencing,andhuman-computerinteraction,andshowingtremendousvalue.ThisthesisimplementstherequirementsofintelligentHuman-computerinteractionenvironmentunderthefamilylivingroom.OpenCVvisu
7、allibraryforintelligenthuman-computerinteractioninfacedetectiontechnologyhasbeenstudied.Inthisthesis,facedetectionsystemhasbeendesignedforresearchanddevelopmentbasedonthesuccessfulbuildavisuallibraryOpenCVtoachievethenextfamilylivingroomenvironmentintelligenthuman-computerinter
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