基于肤色和haar方差特征的人脸检测方法研究.pdf

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1、分类号学校代码10542基于肤色和haar方差特征的人脸检测方法研究Themethodoffacedetectionresearchbasedonskincolorandthevariancefeatureofhaar研究生姓名奎基导师姓名、职称至坠塾撞学科专业鱼整刍丕绫研究方向图堡丛堡湖南师范大学学位评定委员会办公室二O一四年五月摘要lIIIIIlUlIIIMIIIIY2548326人脸是一种细节变化非常丰富的自然结构目标，其检测结果容易受到光照、图像背景复杂程度以及图像中存在的噪声的影响，这增加了人脸检测的难度。目前，新的人脸检

2、测算法不断出现，但是大多数只能用于一般背景或者特定约束环境，而针对复杂背景的人脸图像检测仍需要做进一步的研究。肤色检测具有对姿态、表情变化鲁棒性好、检测速度快、误检率高的特点，而AdaBoost检测具有准确率高、训练样本大以及训练时间长的特点，本文针对这两种算法的特点，提出了一种将肤色检测算法和Haar方差特征相结合，用SVM而不是AdaBoost进行分类器训练的人脸检测新算法，在提高检测准确率的同时降低检测时间。首先将YCbCr颜色空间进行分段的非线性变换，得到YCb·Crt空间，在该空间建立椭圆肤色模型并利用logistic回归

3、模型确定每一点的肤色概率，构建肤色概率图，从而将每一点的像素值映射到[O，1]。接着在Ostu方法的基础上采用并行的遗传算法确定图像分割的阈值，将图像二值化，利用形态学处理的方法将二值化后的图像进行去噪。通过肤色初筛选出人脸后，为了在提高检测准确率，本文提取人脸图像的Haar特征，采用积分图的方式对特征值进行计算，为了减小特征的数量及增强特征的表征能力，文章计算矩形特征的方差，并用少量的Haar方差特征取代原来的Haar特征，最后用支持向量机训练出的分类器对分割出的肤色区域进一步验证。关键词：肤色分割：椭圆肤色模型：回归分析：遗传算

4、法：方差特征AbstractFaceisakindofnaturalstructurewithcomplexintricacieschange，thetestresultsvulnerabletolight，theimpactonthecomplexityofthebackgroundandnoisepresentintheimage，whichincreasedthedifficultyoffacedetection．Currently,anewfacedetectionalgorithmareemerging，butmostof

5、themareforgeneralbackgroundorspecificconstraints，facedetectionforcomplexbackgroundimagestillneedfurtherresearchtobedone．Skindetectionhasthesecharacteristicsthatrobustnesstogesture，facialexpressionanddetectionspeedisquickaswellasfalsedetectionrateishigh．Theadaboostdetec

6、tionalgorithmwhosedetectionrateishighandthenumberoftrainingsampleislargewhat’Smorethetrainingtimeislong．Accordingtothecharacteristicsofthetwoalgorithms，thepaperproposedanalgorithmthatcombinedskindetectionandvariancefeatureofhaar,andusedSVMinsteadofadaboostfortrainingcl

7、assifier，toimprovedetectionaccuracywhilereducingthedetectiontime．FirsttransformedYCbCrcolorspacetoYCb’Cr’spacebynonlineartransformation，inwhichcolorspaceestablishedellipticalskinmodelandusedlogisticregressionanalysistodeterminetheprobabilityofeverybitofskincolor，genera

8、tedtheskinprobabilitydiagram，whichmappedeverybitofpixelvaluesto[0，1]，andthenonthebasisoftheOstumethod，parallelgenetic