基于adaboost算法人脸检测的研究和实现

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1、独创性声明IIIIIIIIJIIIIIIUIY2504091本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：奎生日期：迎I互!垒。2弓学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关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

2、借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。(保密的论文在解密后应遵守此规定)研究生(签名)：鹤导师(签名)参．7f劾期四陬4．冯武汉理工大学硕士学位论文摘要20世纪90年代以来，随着身份认证重要性的日益凸显，其智能化进程逐渐加快，人脸分析作为身份认证的一个重要方面，亟待完善。所谓人脸分析，即根据人脸部的图像，通过模式识别等方法提取希望得到的相关信息，比如表情、身份等

3、。人脸检测作为人脸分析的首要步骤，占据着重要地位，也逐渐成为一个独立的热门课题。人脸检测即从待检测的视频或者图像中，判别出是否有人脸的存在，假如确实存在人脸，则返回该检测目标的基本信息，包括位置及其姿态等。检测到了人脸才能进行下一步的识别工作，所以人脸检测在整个系统中举足轻重。本文的主要工作内容就是针对这项技术进行学习研究，详细内容如下。(1)重点研究人脸检测的关键技术，在进行大量调研之后，选取目前综合评价最高、检测速率较快的AdaBoost算法，该算法检测速度检测率都有较好的表现。本文选取该算法作为理论依据，找出改进的切入点。(2)针对待检内容的光

4、照问题进行研究，光照不均会对人脸检测的结果造成很大影响，通过实验发现仅仅靠文献[40】提及的直方图均衡远远不够。本文采用了gamma校正的补偿的方法，并做了大量的实验进行验证。(3)研究基于肤色匹配的检测方案，提出其不足之处。学习研究AdaBoost算法的理论依据和实现步骤，重点根据其缺点进行对该算法的优化。增加新的可以描述具有倾斜角度人脸的Haar-like特征，改进人脸检测训练中权重更新的方式，在AdaBoost算法中引入代价因子，根据不同的样本和训练过程中的改变来赋予不同的权重，由此可提高正样本的利用率，另外，每一级强分类器作为下一级强分类器的

5、第一级弱分类器，这样大量的非人脸区域就可以在分类器前半部中被过滤掉，提高检测速度。对两种算法进行比较，经过标准的人脸检测测试库验证，列举出几种典型的情况作为分析依据，列出图表说明改进的有效性，并分析本文算法的优缺点。实验证明，本文在误检率上表现相对优越，检测率也得到了提升。验证了本文对AdaBoost算法的人脸检测优化的可行性，可应用在复杂背景下的人脸分析中，比如刑侦、海关等领域的人脸侦查，具有一定现实意义。关键词：人脸检测，肤色匹配，AdaBoost，光照补偿，Haar-like特征武汉理工大学硕士学位论文AbstractWiththedevelo

6、pmentofintelligentandtheimportantofidentityhasbecomeincreasinglyprominentsincethe1990s，facedetectionasthefirststepoffaceanalysisisbecomingtobeahottopic．Well，faceanalysisisusingmethodofpatternrecognitiontogetinformationfromimageofhumanfaces，suchasexpresslonsandidentity．Facedetec

7、tionistodistinguishwhethertherehavefacesinthevideoorimagestobedetect．Ifwefindthetarget，thengivethebasicinformationofthehumanfaceback,suchasthelocationandattitude．Firstly,focuseonthekeytechnologyoffacedetection．Afterdoingalotofresearch．wefoundthatthemosteffectivemethod—AdaBoostA

8、lgorithm，andithasthetopeva】枷onrate．Thealgorithmismoref