DCT压缩域人脸检测技术的初步研究

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1、摘要人脸是人类个体最具有代表性的特征之一，它对于表征图像／视频的内容有重要作用。尽管人脸彼此有差异，但它们具有共同的特征，如何描述并利用这些特征是人脸检测技术的关键问题。在传统的空间像素域人们已经提出了很多方法来检测人脸，但是图像／视频数据大多以压缩形式存储和传输，研究压缩域的人脸检测技术具有重要意义。而本文正是从这点出发，研究如何在压缩码流上提取人脸特征，实现压缩域的人脸检测。本文提出了一种用于DCT压缩域的基于多模高斯模型，并结合神经网络分类器以及肤色验证的人脸检测方法。该方法利用多模高斯模型近似人脸模式在特征空间中的

2、分布，采用修正的K均值聚类算法，对人脸样本进行聚类，得到若干个人脸原型的聚类中心。同时利用非人脸样本的聚类结果细化人脸模式分布的边界，辅助描述人脸模式在特征空间中的分布，最终得到人脸模式的基于统计分布的模型。基于该人脸模型，设计一定的N-N准则，利用BP神经网络作为分类器，实现模式的判别。另外，对于彩色图像的压缩域人脸检测，充分利用人脸的肤色信息，设计了肤色验证模块。本文对DCT压缩域中的相关问题进行了较为深入的讨论，其中包括：压缩标准中分块操作所导致的分块效应问题，推导了利用基变换的DCT系数合并算法，以及DCT域中图像

3、的分数缩放技术。在压缩域中进行人脸检测是一项新工作，它有着广泛的应用前景，本文对该问题进行了初步的研究，并取得了一些结果。在DCT压缩域中进行传统的模式检测工作，在多媒体内容分析方面，这是个有前途的研究方向。关键词压缩域图像处理；人脸检测；DCT：神经网络；高斯分布!!至三些奎兰三兰堡圭兰篁篁三AbstractAsoneofthemostrepresentativecharacteristicsofindividuals，humanfaceiScrucialforimage／')ideopresentation．Simil

4、aritycarlbedeterminedamongdifferenthumanfaces．HoweverhowtodescribeandutilizethesecommonfeaturesiSoneofthekeyissues．Withtherealitythatmostofimage／videoarestoredandtransmittedincompressedformat，itispromisingtoinvestigatehowhumanfacewillbedetectedincompresseddomain．T

5、hemajorresearcheffortofthisthesisistostudyhowtoextractfacialfeaturesanddetecthumanfacesincompresseddomain．ThisthesispresentsamultimodaIGaussianmodelbasedapproachforfacedetectionincompresseddomain，whichcombinesneuralnetworkclassifierandskintoneverificationmodule．Th

6、eapproachutilizesmultimodalGaussianmodeltoapproximatethefacepatternsdistributioninthefeaturespaceThefacesamplesaregroupedintoseveralclustersbymodifiedk-meansalgorithm．Meanwhile，theclustersofnon—facesamplesareappliedtorefinetheboundariesofthedistributionoffacepatte

7、rns．Distributionbasedfacemodeliscomposedoftheclustersoffaceandnon—facepatterns．Basedonthefacemodel，certainmeasurementisdesigned．Asaclassifier，theBPneuralnetworkimplementstheidentification．Inaddition，forthecolorimage，theinformationofskintoneisfullyutilized，andaskin

8、toneverificationmoduleisdesigned，Thisthesisalsodiscussessomeproblemsrelevanttothecompresseddomain，including，blockingeffectresultedfromblockingoperationi