脸检测本章小结基于肤色模型的彩色图像人脸检测肤色模型概述与建立颜色空间的选择建立肤色模型模型选取样本统计肤色分割过程相似度计算阈值分割孔洞着色区域的验证本章小结人脸检测算法中的光照补偿策略与系统的实现引言光照条件判断色温补偿亮度补偿非线性变换复合变换系统实现流程图本章小结总结与展望总结展望致谢参考文献附录徐州师范大学科文学院本科生毕业设计人脸检测系统设计绪论课题研究背景及意义人脸检测国内外发展现状人脸检测这问题最初是作为自动人脸识别系统的定位环节而被提出的，它是自动人脸识别系统中的个关键环节。 早在上个世纪六七十年代，就有学者对人脸识别与检测的问题进行了初步的探索与研究。 最初的人脸识别以人脸特征点间的距离比率等参数为特征，建立了个半自动人脸识别系统。 早期人脸识别研究主要有两大方向是基于人脸几何特征的方法，即人脸器官归化的点间距离和比率以及人脸的些特征点，例如眼角嘴角鼻尖等部位所构成的二维拓扑结构二是模板匹配的方法，即利用计算机模板和图像灰度的相关性来实现识别功能。 在年对这两种方法作了较全面的介绍和比较后认为，模板匹配的方要法优于几何特征的方法。 到了二十世纪九十年代，人脸识别成为科研热点。 但是人脸识别所采用的人脸库还很小，最常用的人脸库仅包括幅左右的人脸图像，例如库库库等人脸库，它们均为小型库而且人脸库之间的输入条件各异，不同的识别算法之间很难进行比较。 为了促进人脸识别进行深入研究和实用化，美国国防部发起了建立人脸识别技术工程，它包括个通用人脸库和套通用测试标准。 不过该库中包括有军人的图片不能在美国以外获得，故其他国家的研究只能采用本地的人脸库，如英国的人脸库。 目前的人脸识别主要有两个方向是基于整体特征的研究方法二是基于局部特征分析的方法。 近几年随着电子商务等应用的发展，人脸识别已逐渐成为最有潜力的生物身份验证手段，这种应用背景下要求自动人脸识别系统能够对般环境图像具有定的适应能力，由此所面临的系列实用性问题使得人脸检测也开始作为个独立的课题受存档日期存档编号徐州师范大学科文学院本科生毕业论文设计论文题目人脸检测系统设计姓名万洁学号专业自动化班级自动化指导老师李旭超科文学院教务部印刷摘要随着信息技术的高速发展，个人身份识别安检多媒体信息检索和智能人机交互系统等应用需求，人脸检测系统具有越来越广泛的实用价值和研究意义，成为模式识别领域研究的热点。 本文在研究国内外相关研究成果和最新研究进展的基础上，对应用上需要解决的人脸检测方法进行了研究。 其主要目的是将人脸部分从背景图像中分离出来。 个对般环境图像具有定适应能力的人脸识别系统，通常需要个鲁棒的高效的实时的人脸检测系统。 彩色图像中，肤色是人脸的重要信息。 由于它不依赖于面部的细节特征，因此具有相对的稳定性。 在色度空间中，人脸的肤色分布表现出良好的聚类特性。 利用肤色特征可以快速抛弃大量背景因素迅速得到目标区域。 本文以完成人脸识别前期准备为目标，利用肤色的聚类特性，设计并实现了个复杂背景下的人脸检测。 论文包括两方面内容人脸检测和光照补偿，其中人脸检测是后项的基础。 人脸检测首先研究了肤色在色彩空间呈现的聚类特性，给出肤色在此空间的高斯分布模型。 然后利用高斯模型对彩色图像进行相似度计算。 经过阈值分割孔洞着色区域验证等步骤，最终得到人脸区域。 光照补偿实验表明光照对人脸检测方法有较大影响，色温偏差和亮度偏差会使检测率大幅下降。 本文采用基于全局白平衡的色温补偿方法和基于复合变换的亮度补偿方法，对光照进行补偿。 实验结果表明这两个方法能对光照进行有效的补偿。 本文通过自行拍摄和网上下载的方法获取了若干个图像文件对算法进行了测试。 实验结果表明本文提出的人脸检测算法具有较高的检测速度和检测率。 关键词人脸检测肤色模型高斯模型光照补偿目录徐州师范大学科文学院本科生毕业设计人脸检测系统设计梁路宏等基于模板匹配与支持向量机的人脸检测计算机学报祝海龙,屈梁生,张海军基于小波变换和支持向量机的人脸检测系统西安交通大学学报陈茂林,戚飞虎自组织隐马尔可夫模型的人脸检测研究计算机学报李弼程,彭天强,彭波智能图像处理技术北京电子工业出版社,徐州师范大学科文学院本科生毕业设计人脸检测系统设计用处理,用高斯矩阵处理后的图用处理徐州师范大学科文学院本科生毕业设计人脸检测系统设计,用高斯矩阵处理后的图用处理徐州师范大学科文学院本科生毕业设计人脸检测系统设计用高斯矩阵处理后的图徐州师范大学科文学院本科生毕业设计人脸检测系统设计灰度化程序,徐州师范大学科文学院本科生毕业设计人脸检测系统设计二值化程序