基于pca降维的快速人脸检测算法研究

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1、硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目基于PCA降维的快速人脸检测算法研究作者姓名张雪楠学科专业软件工程指导教师闻佳副教授2016年5月中图分类号：TP391.4学校代码：10216UDC：004密级：公开工学硕士学位论文基于PCA降维的快速人脸检测算法研究硕士研究生：张雪楠导师：闻佳副教授申请学位：工学硕士学科专业：软件工程所在单位：信息与工程学院答辩日期：2016年5月授予学位单位：燕山大学ADissertationinComputerApplicationTechnologyRESEARCHONFASTFACEDETECTI

2、ONALGORITHMBASEDONPCADIMENSIONREDUCTIONbyxuenanzhangSupervisor:ProfessorjiawenYanshanUniversityMay,2016燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于PCA降维的快速人脸检测算法研究》，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字

3、：日期：年月日摘要摘要人脸检测问题最初来源于人脸识别(facerecognition)，人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节，但是早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图像（如无背景的图像），往往假设人脸位置已知或很容易获得，因此人脸检测问题并未受到重视。近几年人脸识别成为最有潜力的生物身份验证手段，这种应用背景要求自动人脸识别系统能够对一般环境图像具有一定的适应能力，由此所面临的一系列问题使得人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重视。首先，本文一个重要工作成果是：提出以提高训练自适应度为目标的并行PCA算法。主要包括：研究自适应

4、度高的矩阵计算算法，包括特征值、特征向量的计算以及协方差矩阵的迭代更新等；将原始数据集先行处理得到初始结果，然后计算增量数据的迭代影响因子，通过初始结果和迭代影响因子的结合达到对增量数据集动态演进迭代的效果。其次，对适应高速准确检测的Haar特征进行维度重建是本文的另一个工作成果。主要包括：研判了Haar特征的模式意义，评估特征在人脸检测过程中的模式重叠度。据此，从区域像素方面研究特征的重新分类，使其符合PCA降维的条件，制定不同像素模式下不同Haar特征构成成分，用PCA进行降维。最后，本文力求将算法效率提升到了易于应用实现的程度，尤其加快训练速度，

5、改进算法自适应度，并将训练和检测算法具体应用于实验检测系统。一则，为应用型检测系统提供可行的高效的理论依据；二来，为实验型检测系统提供可行的应用方案参考。关键词：人脸检测；Haar特征；特征降维；PCA；滑动窗-I-燕山大学工学硕士学位论文AbstractThefacedetectionproblemoriginatedfromthefacerecognition,facedetectionisakeypartoftheautomaticfacerecognitionsystem,buttheearlyfacerecognitionresearchis

6、mainlyaboutthestrongconstraintsoffaceimages(intheabsenceofbackgroundimage),toassumethepositionofthefaceofknownorveryeasytogetto,sofacedetectionproblemarenotaffectedbytheattention.Inthepastfewyears,facerecognitionhasbecomethemostpromisingbiologicalidentityauthenticationmethods,th

7、isapplicationbackgroundrequirementsofautomaticfacerecognitionsystemcapableofgeneralenvironmentalimagehascertainabilitytoadapt,thusfacingaseriesofproblemsmakesfacedetectionbeganasanindependentsubjectbyresearchersattention.Firstly,toadapttothecharacteristicsofHaarhighspeedandaccur

8、atedetectionofdimensionreconstructionisoneofthe