资源描述：
《一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法_陈健》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、模式识别您的论文得到相关企业家品评一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法AnApproachofFaceDetectionInColorImagesBasedonHaarWavelet(河南郑州信息工程大学)陈健周利莉史红刚苏大伟Chen,JianZhou,LiliShi,HonggangSu,Dawei摘要:本文提出了一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸出图像中人脸。据此,结合方法(2)和(4),本文给出了检测方法。首先进行彩色空间的变换,检测出图像中的肤色一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测算法,实区域;利用Adaboost算法训练
2、出的基于Haar小波变换的检验结果表明该方法能够快速有效的检测出人脸区域测器对该区域进行人脸检测;建立眼睛颜色模型,并根据眼并能够确定眼、嘴的位置,为人脸的进一步识别提供睛!嘴在不同分量上的分布特征,将它们从人脸区域中提取出来;最后融合眼睛!嘴候选区域的信息,利用特征不变的了基础。方法进行眼睛和嘴的确定。实验结果表明,该方法能够快速2基于Haar小波变换的彩色图像人有效地检测出人脸,并能够确定眼!嘴的位置。关键词:人脸检测,Haar小波变换,Adaboost,信息融合脸检测算法中图法分类号:TP391文献标识码:A本文使用一个YCbCr空间肤色模型对图
3、像进行文章编号:1008-0570(2005)10-1-0157-03分割得到肤色区域,利用Adaboost学习算法训练出基Abstract:Thispaperpresentsanapproachoffacedetectionin于Haar小波变换的人脸检测器,并对肤色区域进行检技colorimagebasedonHaarwavelet.First,colorspacetransforma-测确定出人脸区域;对人脸区域利用人眼和嘴的颜色tionisusedtodetectskincolorregions,thenwetrainaHaar-特征提取出眼、
4、嘴的候选区域,最后根据面部器官的术basedfacedetectorusingAdaboostlearningalgorithmandcon-几何结构关系利用模板匹配的方法确定出眼睛和嘴structaneyecolormodelandextracteyeandmouthcandidates创部的位置。basedonthedistributionfeaturesoneachcomponentofcolor1.肤色区域分割space.Finallywefusetheinformationofeachcandidateand新validatefacesusi
5、ngfeatureinvariantmethod.Experimentalre-在数字图像处理中,通用的颜色模型是RGB模sultsshowthatthisalgorithmiseffectiveindetectingfacesas型,而在YCbCr彩色空间中,亮度和色度信息相关性wellaslocalizingmouthandeyes.很小,比RGB模型更符合描述人脸肤色颜色,而且与KeywordsFacedetectionHaarWaveletAdaboostInfor-RGB的转换比较简单,因此本文选择AnilK.Jain等建mationfusi
6、on立的肤色模型,只要将图像从RGB空间映射到YCbCr空间中的Cb、Cr分量二维平面上,根据肤色模型就可1引言以确定出肤色候选区域并通过一些形态学区域开闭操作去除区域内细小的噪声并填充大的漏洞,得到肤人脸检测是指对任意给定的一幅图像判断其是色区域及相应的掩图。否存在人脸;如果存在,则还需要进一步指出人脸的具体位置及范围。由于人们对视觉认知在脑中的活动2.基于Haar特征的人脸检测并不清楚,而且人脸局部特征本身具有很大的随机Papageorgiou在利用Haar小波变换从人脸中提取特征时,提出了局部Haar特征。本算法中一共使用了性,形状、大小、纹理、
7、颜色都会因为不同的人、时间、三类局部Haar特征,如图1,每一类的特征值都是白光照而发生很大的变化,使得图像中的人脸检测成为色矩形区域内所有象素灰度值之和减去黑色矩形区一个非常具有挑战性的课题。Ming-HsuanYang等人域内所有象素灰度值之和。将目前人脸检测的主要方法分为4类:⑴基于知识的方法;⑵特征不变的方法;⑶模板匹配的方法;⑷基于表象的方法。由于图像的复杂程度较高,仅利用单一特征信息往往不能得到准确的检测结果,因此融合多个特征信息的检测方法越来越受到人们的重视。图1边界、细线、对角线特征在人脸检测应用中肤色信息被证明是一种有效利用P.Vio
8、la提出的积分图像快速算法可以方便的特征。利用人脸肤色对姿态、表情及旋转的变化不地提取出局部H
