毕业设计-在Ycbcr空间中的基于肤色的人脸检测

武汉理工大学毕业设计（论文）基于视频的人脸检测研究学院（系）：机电工程学院专业班级：学生姓名：指导教师：武汉理工大学毕业设计（论文）I学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权省级优秀学士论文评选机构将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密囗，在年解密后适用本授权书2、不保密囗。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：年月日导师签名：年月日武汉理工大学毕业设计（论文）I目录摘要......................................................................................IABSTRACT.................................................................................II1绪论....................................................................................11.1课题背景及研究意义.....................................................................................................................................11.2国内外研究发展现状.....................................................................................................................................21.3本文的主要内容..............................................................................................................................................32人脸检测技术简介........................................................................42．1基于先验知识的方法...................................................................................................................................42．2基于特征的方法............................................................................................................................................52．3基于模板匹配的方法...................................................................................................................................62．4基于统计模型的方法...................................................................................................................................72．5本文算法方案的提出...................................................................................................................................93算法设计与MATLAB实现.................................................................103．1常见的颜色空间..........................................................................................................................................103．2颜色空间地选择..........................................................................................................................................143．3肤色模型的建立..........................................................................................................................................143.4肤色的提取....................................................................................................................................................153.5人脸区域形态学处理...................................................................................................................................163．6人脸区域的筛选与标记.............................................................................................................................173.7误检分析........................................................................................................................................................224结论及展望.............................................................................24参考文献................................................................................................................................................................25致谢........................................................................................................................................................................26武汉理工大学毕业设计（论文）I摘要人脸识别技术属于生物验证的一种，在身份验证领域日益发挥重要作用，具有十分广泛的应用前景。人脸检测和定位问题是人脸识别技术首先要解决的问题。人脸检测算法是一个高效的、自动的人脸识别系统中的关键技术之一。如今人脸检测问题已成为一个热门研究领域，新的算法不断被提出，不过由于人脸的复杂性，目前尚不能找到一个完美的算法。在不同应用环境下，有不同的算法，本文针对应用于视频中人脸检测问题进行了研究，论文的主要工作如下：本文首先对当下流行的几种人脸检测算法进行分析并比较各自在视频人脸识别中的适用性。结合其实现难度，提出一个能适应视频人脸识别的在YCbCr色彩空间中基于肤色的人脸检测算法，由于肤色在YCbCr空间受亮度信息的影响较小，本算法直接考虑YCbCr空间的CbCr分量，映射为两维独立分布的CbCr空间。在CbCr空间下，肤色类聚性好，利用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开，形成二值图像。非肤色区域中依然有可能有部分区域颜色与肤色相近，所以阈值分割后的图像依然存有部分假肤色区域，经过形态学处理和限制长宽比之后，可得到人脸区域。在确定人脸区域后，我们需要在原图上对人脸区域进行标记，这里可通过找到一些关键点，作出矩形框标记人脸区域。关键词：YCbCr色彩空间；肤色分割；人脸检测。武汉理工大学毕业设计（论文）IIAbstractFacerecognitiontechnologyisakindofbiologicalvalidation,inauthenticationrealm，playanincreasinglyimportantrole,withaverywiderangeofapplications.Facedetectionisthefirstproblemtobesolved.Facedetectionalgorithmisoneofthekeystechnologiesofanefficient,automatedfacerecognitionsystem.Today,facedetectionhasbecomeahotresearchfield,newalgorithmscontinuetobemade,butbecauseofthecomplexityoftheface,itisnotyetfoundaperfectalgorithm.Indifferentapplicationenvironment,therearedifferentalgorithms,thispaperstudiedappliestohumanfacedetectionvideo,thepaper'smainworkisasfollows:Thisarticleanalyzeseveralcurrentpopularfacedetectionalgorithmfirstandthencomparetheirapplicabilityinthefacerecognitionforvideo.Combinedwithitsimplementationdifficulty,proposeanadaptivefacerecognitionforvideointheYCbCrcolorspace,color-basedfacedetectionalgorithm,asintheYCbCrcolorspacelessaffectedbythebrightnessinformation,theproposedalgorithmdirectlyconsider