视频图像序列中的人脸自动检测算法研究

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人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出。近年来,由于其在安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用价值,开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。 本文以视频图像为研究对象,结合多信息融合技术和数字图像处理技术,提出了一种基于肤色并融合多信息的人脸检测新方法。首先提出了—种新的肤色样本选取方法;然后通过对八种色空间肤色分布的比较以及不同肤色模型适应性的分析,提出了在TSL色空间上用单峰高斯模型模拟肤色分布,求得肤色概率图进行人脸初定位的方法;随后在综合比较三个典型阈值化分割算法的基础上,提出了融合多源信息进行区域生长分割人脸的算法;最后提出了融合三个形状特征的人脸确认算法。 本文提出的人脸检测新方法可以从复杂背景中有效的检测姿态、方向、大小、数目不同的人脸,尤其适用于图像中人脸区域和类肤色区域相连接的情况。经多个测试视频流验证,该方法可以较好的保持脸区的边缘轮廓且具有实时性较好,检测和定位精度高以及对变化不十分剧烈的光照等环境条件不敏感等优点。
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