彩色序列图像的人脸检测和识别系统.pdf

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1、第4期电子学报VoI.31No.42003年4月ACTAELECTRONICASINICAApr.2003彩色序列图像的人脸检测和识别系统凌旭峰，杨杰，叶晨洲（上海交通大学图像处理与模式识别研究所，上海200030）摘要：文中实现了彩色序列图像的人脸检测和识别的系统.所用到的关键性技术是肤色运动分析、主成分分析（PCA）和支撑向量机（SVM）.首先根据彩色序列图像中人脸的色度特性、运动特性、几何特性和灰度分布特性完成人脸的检测工作；其次通过人脸模式之间的相关性进行主成分分析，提取并且选择特征，将所选择的特征训练SVM，最后用已经训练好的SVM完成对人脸的识别任务.

2、系统算法结构遵循以下原则：先使用运算量少的简单方法尽可能减少搜索空间，然后在已经大大减少的空间中再用复杂方法处理，可以在保持高的检测和识别率的同时，提高系统响应速度.关键词：人脸检测；人脸识别；肤色分析；运动分析；主成分分析；支撑向量机中图分类号：TP1S文献标识码：A文章编号：0372-2112（2003）04-0544-04FaceDetectionandRecognitionSysteminColorlmageSeriesLINGXu-feng，YANGJie，YEChen-zhou（InstituteofImageProcessing&PatternRec

3、ognition，ShanghaiJiaotongUniu.，Shanghai200030，China）Abstract：Ahumanfacedetection&recognitionsystemoncoIorimagesiresisimpIementedinthispaper.ThekeytechnoIogiesinvoIvedareskinhueanaIysis，motionanaIysis，primarycomponentanaIysis（PCA）andsupportvectormachine.Thehumanfacescanbedetectedthroug

4、htheirhue，motion，geometryandgrayscaIedistributionfeatures.PCAanaIysiscanbedonethroughthereIationbe-tweenfacepatterns，andthenthefeaturescanbeextractedandseIected.UsingtheseIectedfeaturestotrainmuItipIeSVMs，whichcanfinaIIycIassifyhumanfaces.ThesystemstructureisaccordingtothefoIIowingpri

5、ncipIe：FirstIysimpIemethodsareusedtoreducethesearchspace，andthenmorecompIicatedmethodsareusedinthereducedspace.SothesystemcanhaveaguickresponsespeedasweIIashoIdinghighdetectionandrecognitionrate.Keywords：Facedetection；facerecognition；skinanaIysis；motionanaIysis；primarycomponentanaIysi

6、s；supportvectorma-chine学习（overfittng）现象，算法的推广性差；并且学习性能差，无法!引言胜任人脸分类这个非线性很强的模式.支撑向量机是为解决人脸检测和识别作为模式识别的一个特定内容，有着非小样本问题学习和分类提出的，一方面可以克服神经网络等常广泛的应用前景.由于彩色序列图像的人脸检测和识别具方法所固有的过学习和欠学习问题，另外一方面又有很强的有很大的实用价值和应用前景，所以本系统基于彩色序列图非线性分类能力［5］.像.人们日益认识到人脸检测的重要性，相关的研究工作也日［1］"人脸检测益增多，目前已有的人脸检测方法主要有：灰度处理方

7、法，色度图模糊技术方法［2-4］，运动估计、运动分割方法等.2.1肤色检测传统的人脸识别方法有最近邻法、欧氏距离法、马氏距离UCS颜色体系在大多数情况下，图像信息是以RGB的法和神经网络方法等.人脸模式的高维特性使得难以对其建颜色体系保存.然而在人脸肤色分析中，由于RGB颜色的R、模描述；人脸作为非刚体使得该模式离散性大；人脸模式具有G、B三个颜色分量都包含亮度信息，存在相关性，不适合进行很强的非线性.所以到目前为止，人们还没有找到一种稳健的色度处理.所以在进行皮肤区域检测之前，要将以RGB颜色人脸识别方法.体系转换到UCS颜色体系中.UCS颜色体系是CIE（国际

8、照明相对于