浅议基于boosting和gabor小波的人脸检测算法

《浅议基于boosting和gabor小波的人脸检测算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、华南理工大学硕士学位论文基于boosting和Gabor小波的人脸检测算法姓名：王湘平申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：张星明20050501摘要今天，人脸检测的应用背景已缀远远超出了人脸识别系统的范畴，在基于内容的检索、数字视频处理、视觉监测等方面有懑重要的应用价值。人脸梭测是自动久验谖潮系统中静一个关键环节，久验检灞怒否准确直接彩酸蜀整个入齄援弱系统的准确率，因此具有重要的理论意义和应用价值。另外在一个应用系统中不但要设法提高检测的凇确率，系统的运算速度也是一个关键因素，准确性和实时蠖是衡

2、量入脸检测系绞戆嚣令重囊撵标。针对上述两个关键阔题，在分析国内外相关研究现状的基础上，本文提出了一种基于boosting和aabor小波的人脸检测算法。其中包掇(1)基于前向特征选择的boosting检测算法的改进。(2)基于Gabor小波和SvM的眼睛期嘴巴检溪算法。在基于裁向特缝选择(FFs)酶boosti娃g检测算法鲍改进中，首先详细阐述了基于前肉特征选择的瀑布式检测训练算法，然后对簿法在检测过程中存在的一些阉溪俸密了稻应酶改逑，最瑶通过实验结采谥鞠改遂后酌算法眈改进前具有浇较明霾静梭溺性戆鹣改避。镬

3、震这一改遴螽鹣boos￡ing入脍捡溯算法来辩人黢圈片进行检测，我们就可以得到其中的人脸框图，接下来的工作就是如何谯已知魄入臆框图中定位蓟眼睛和嘴融的精确彼置。在基予G确or小波淞sV骚瀚躐蒲稻嘴巴梭测箨法中，我们使翊了窳度澎态学、人脸规烈预选以及Gabor、SvM姻融合验谖等方法，这些方滚就是为了在毫妇人脸框图的情况下精确定位到眼精和嘴巴的位鬣。首先利用～娥光照预处理算法达到一定的光照均衡的教采，接着孺掩膜的处理器量去除背景的影响，然后幂lj用获澎形态学撬淑密久验鹣虿筑特筑患，疆螽荤j溺一些魏列筛选掇最鸯

4、酉黥的潞巴特征点，并用Gabor小波来对这些特征点进行表示以及通过SVM验{芷模块得到嘴巴的精确谴鬣。之籍就以类似的方法滗位出眼精的精确位鼹。实验证明本文掰撼獭静入脸梭溺棼法其有校好的检测效柒，并对于各种条件舂誊缀好熬鲁棒性。燕键字：入簸检测、boo就ing、前囱特征选择、G8bor小波、sVM华南理T大学硕+学位论文AbstractToday，theapplicationoffacedetectionhasalreadyheadandshouldersaboVethecategoryoffacerecog

5、nitionsystem，ithastheimportantapplicationworthinsearchingbasedoncontent，digitalvideoprocessandVisioninspection，etc．Facedetectionisakeypointinautomaticfacerecognitionsystem，whichaffectsalotontheaccuracyoffacerecognition．Asaresultithasimportanttheoreticaland

6、applicableValue．Notonlydetectionaccuracy，butalsoemciencyiskeypointinanapplicationsystem，whichareimportantmetricforeValuatingfacedetectionsystem．Basedonanalysisonthestateoftheartofresearchontwokeypointsafbrementioned，thisthesisproposesaboostingandGaborwavel

7、et．basedfacedetectionalgorithm，thatcombinesimprovementonboostingfacedetectionalgorithmbasedonforwardfeatureselection(FFS)andGaborwaveletandSVM—basedeyesandmouthdetectionalgorithm．Intheimprovement0Ilboostingf趸cedetectionalgorithmbasedonFFS，Firstly，wewilldep

8、icttheboostiⅡgfacedetectionalgorithmbasedonFFSindetail；See。ndiy，improvedt圭leproblefnsfeleVanttothisfaeedeteetionalgorithm；Atiast，theobviousimprovementonfacedetectionperformancehasbeentestinedthrough霉xpefi搬ent