复杂背景下基于全景图像拼接的人脸检测算法研究

作     者：喻富 

作者单位：湖南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：朱宁波;陈前

授予年度：2013年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：人脸检测 自适应光照补偿 高斯肤色模型 形态学处理 人脸掩模 

摘      要：人脸检测最早应用于人脸识别领域内的人脸定位。它一般可描述为：给定静止或动态图像，判断其中是否有人脸;若有，将所有人脸从图像中分割出来，并确定每个人脸在图中的位置和大小。随着人脸识别应用背景逐渐复杂，人脸检测已发展成为一门独立的学科，备受世人的关注。它在人脸识别、视觉检索、智能监控、安全访问控制等领域有着非常重要的应用价值。 本文主要根据近期参与的项目《基于视频的教室内授课与考试人员识别系统研究》来进行展开研究的，主要涉及图像拼接及人脸检测方面的知识。所以本文重点研究了复杂背景下基于全景图像拼接的人脸检测算法。针对项目对图像拼接技术的实际需要，提出了一种基于SIFT特征匹配的全景图像拼接算法。通过图像匹配技术及相关的图像拼接技术对，两幅及以上的视角图拼接成一幅全景图像。 本文针对项目的要求对人脸检测算法进行了重点研究。首先，本文提出了一种基于肤色分割的人脸检测预处理算法。针对人脸肤色的聚类特性进行了研究，对不同的颜色空间进行肤色聚类结果对比，本文选择YCbCr空间。接着为了提高肤色及发色的聚类效果，采用了一种自适应光照补偿方法。并且通过建立高斯肤色模型，进行肤色相似度计算，并采用最佳阈值分割算法进行肤色及发色分割，最后通过数学形态学处理，剔除部分非肤色及发色区域。实验证明，本文提出的人脸检测预处理方法具有可行性和有效性。由于本文采集的图像都是复杂背景下的彩色人脸图像，存在很多噪声点，所以分割出的肤色及发色区域并不能直接准确定位人脸区域。基于该种情况，本文提出了一种结合人脸头发几何约束和人脸掩模的人脸检测算法。首先通过人脸与头发的几何位置关系进行人脸的粗检测，并获取人脸候选区域，然后对每个人脸候选区域采用改进的基于人脸掩模的人脸检测算法进行最终准确的人脸定位，实验证明，该方法对于复杂背景下的彩色人脸图像能够快速准确地检测出人脸。