1、“.....如腐蚀膨胀细化开运算和闭运算等等。形态学处理形态学是门新兴科学，它的用途主要是获取物体拓扑和结果信息，它通过物体和结构元素相互作用的些运算，得到物体更本质的形态。它在图像处理中的应用主要是本科毕业设计说明书论文第页共页利用形态学的基本运算，对图像进行观察和处理，从而达到改善图像质量的目的描述和定义图像的各种几何参数和特征，如面积周长连通度颗粒度骨架和方向性。腐蚀和膨胀腐蚀的作用是消除物体边界点。腐蚀可以把小于结构元素的物体去除，这样，选取不同大小的结构元素，就可以去掉不同大小的物体。如果两个物体之间有细小的连通，那么当结构元素足够大时，通过腐蚀运算可以将两个物体分开。我们使用四方向腐蚀的算法。也就是说，如果当前点的上下左右四个点中有个点的颜色与当前点的颜色该颜色为要保留的颜色不同，那么就把当前点用别的颜色填充掉。图像腐蚀效果图如下图......”。

2、“.....如果两个物体之间距离比较近，那么膨胀运算可能会使这两个物体连通在起。膨胀对填补图像分割后物体中的空洞很有用。我们使用膨胀来连接脸部区域中的不连续的块，并去除杂质。使用四方向判断的算法。也就是说，当当前点的上下左右有个点的颜色是白色的时候，就把这点的颜色填充成白色。图像膨胀效果图如下图所示。原图膨胀后的图像图图像膨胀效果图人脸区域定位经过数学形态学处理后，图像中的小物体区域被去除，大物体区域的边缘被平滑，但部分噪声和类似的肤色区域仍然存在。为了最大程度地去除非人脸区域，本文采用人脸先验知识对形态学处理后的二值图像进行判断。所谓先验知识就是人脸本身所固本科毕业设计说明书论文第页共页有的特征，根据这些特征我们能对人脸区域进行初步判断。本文采用如下几种方法对图像进行判断......”。

3、“.....求取肤色区域外接矩形的长和宽，并计算二者之间的比例。因人脸区域本身具有定的大小，若肤色区域的长和宽太小，则该区域的特征不太明显，将难于辨识是否为人脸。实验中若长和宽的值小于个像素，则直接去除该肤色区域。根据人脸的几何特性可知，通常人脸的长宽比大约为，考虑到旋转等因素的影响，本文将人脸的长宽比设为，。如果长宽比不在此范围内，则分三种情况对肤色区域进行判断。如果该肤色区域长宽比大于等于或小于等于，则认为该区域为非人脸区域，直接去除如果肤色区域长宽比大于小于，则对该区域分三部分进行判断处理，主要是调整肤色区域的长度。第部分从肤色区域上面开始取到比值为的区域部分，第二部分从肤色区域下面开始取到比值为的区域部分，第三部分从肤色区域的中间开始分别向上下两端取比值为的部分。分别对这三部分进行处理判断，选择欧拉数最小的肤色区域部分最为人脸候选区域若欧拉数值相等......”。

4、“.....如果该肤色区域长宽比小于大于，也同样对其分三部分进行处理，此时是对肤色区域的宽度进行调整。本章小结本章主要讨论了方面的内容，图像的预处理自适应阈值选取二值图像处理形态学处理及人脸区域定位。光线补偿算法改善了晦暗或高光造成的图像偏色情况，尤其图像整体偏红或偏黄等的情况，对于后续肤色建模的效果有很大优化。关于选取颜色空间的标准，般要考虑以下几点从颜色空间转换的复杂度颜色分布与人感知特性的致性皮肤颜色在空间的分布情况等。同时，颜色空间的选择又与肤色建模的方式密切相关。通过对各种颜色空间的介绍与对比，选择颜色空间作为本文的肤色建模空间。人脸检测界面及结果分析近几十年来计算机技术的发展可以说是突飞猛进，技术的提高使人们对人机交互的要求也越来越高。而人脸检测的研究就是让计算机实现类似于人类的非精确的交互方式......”。

5、“.....对于人脸识别系统的实现具有决定性意义。前面章节中介绍了色彩空间的选择肤色模型的建立肤色分割人脸区域的定位，那么本章是在此的基础上对实验的代码实验的结果进行分析和本科毕业设计说明书论文第页共页讲解。代码实验分析因彩色图像的人脸检测没有个统的图像测试集，没有固定的标准来衡量检测算法。为了验证上述检测算法，本文建立个彩色人脸图像库，其中彩色人脸图像的主要来源是互联网和数码相机。图像库包括不同背景不同光照不同尺寸大小不同年龄不同性别的人脸图像，有幅共计个人脸。下面给出部分图像的人脸检测结果，如图至图所示。最后，通过检测结果对彩色图像的人脸检测算法进行评判。图实验运行结果图图实验运行结果图本章小结从检测结果可以看出，采用本文算法实现彩色图像的人脸检测，不仅能够正确检测出正面的人脸图像，也能够检测具有定旋转角度的人脸图像不仅能够检测出色光较正的人脸图像......”。

6、“.....对多，，孙宁，邹采荣，赵力人脸检测综述电路与系统学报魏冉，姜莉，陶霖密融合人脸多特征信息的表情识别系统中国图像图形学报刘正光，刘洁基于肤色分割的人脸检测算法研究计算机工程王建国，王江涛，杨静宇复杂背景彩色图像中多角度人脸检测计算机工程吴彩虹，陈金明复杂背景下具有偏转角度的正面人脸检测计算机工程与本科毕业设计说明书论文第页共页应用，，乔晓芳，吴小俊，王士同种改进的人脸检测算法计算机应用田源，于凤芹人脸检测方法综述计算机安全范小九，彭强，夏旭种改进的人脸特征点快速定位方法电子与信息学报，人脸图像的检测也具有定的准确率。实验表明，该算法具有计算量小易于实现抗噪能力强鲁棒性好的特点。本文算法主要是对单人脸正面的图像进行检测和特征定位，从统计结果也可以看出......”。

7、“.....但该算法仍然有其局限性，只能检测正面和倾斜角度较小的人脸图像，而且要求图像面部特征较为明显。本文人脸误检测的情况主要是受类肤色区域的干扰，当所获得的类肤色区域满足人脸区域初步定位和面部特征定位的要求时，就会产生误检测。而人脸漏检测的情况主要是在进行人脸区域初步定位和面部特征定位时出现的，受光照等因素的影响，人脸图像在进行肤色分割时若分割不完全，就会产生人脸区域初步定位中部分漏检或全部漏检的情况。结论肤色是人体所固有的生理特征，其颜色信息对方向不敏感，利用肤色可以对旋转本科毕业设计说明书论文第页共页或侧转的人脸进行检测，因此基于肤色分割的人脸检测与跟踪就成为种处理彩色图像视频的常用方法。本文提出应用复合高斯模型在色彩空间建立肤色模型，自适应阈值法进行肤色分割的基于肤色分割的人脸检测方法研究。首先，选定色彩空间，建立高斯肤色模型......”。

8、“.....将肤色区域从背景区域中分离出来。本文提出种直方图与最大类间方差法相结合的自适应阈值分割方法，从而较准确地将肤色区域分割出来。当然在分割之前要先对图像进行预处理，如对图像的光线补偿等。其次，采用数学形态学方法和先验知识对分割后的二值图像进行处理，根据人脸长宽圆形度欧拉数和区域面积等理论提取出人脸候选区域。实验表明，该算法检测效率较高计算量小易于实现抗噪能力强鲁棒性好。尤其是对单人脸图像的检测正确率可达，但对多人脸图像的检测效率还需要提高。本文的研究虽然取得些成果，但由于时间和能力有限，研究的范围和深度都还不够，今后还有许多工作要做。首先，本文研究的彩色图像是从互联网上下载的和数码相机摄取的，背景较为简单，这给本文的人脸检测算法提供了很多方便。但在实际生活中，大多数人脸图像背景较为复杂，无用的图像信息较多，这就给研究工作带来了定的困难，因此......”。

9、“.....其次，虽然国内外很多研究机构和大学实验室都在对彩色人脸检测进行研究，但到目前为止，还没有个统的能够用于人脸检测的彩色图像库，这就无法对各种人脸检测算法进行比较。最后，人脸检测研究多是在特定条件下进行的，若要使检测算法对任意条件下的图像均有效，如何提高算法的通用性也是需要解决的问题。致谢本科毕业设计说明书论文第页共页参考文献卢春雨，张长水，闻芳，阎平凡基于区域特征的快速人脸检测法清华大学学报自然科学版山世光，高文，陈熙霖基于纹理分布和变形模板的面部特征提取软件学报艾海舟，梁路宏，徐光祐，张钹基于肤色和模板的人脸检测软件学报王航宇基于高斯肤色模型人脸检测技术研究现代电子技术王金庭，杨敏基于空间的亮度自适应肤色检测计算机系统应用朱正平，孙传庆，王阳萍基于肤色与模板匹配的人脸检测方法研究自动化与仪器仪表孙继平，陈伟，唐亮......”。