彩色图像的人脸检测算法的研究

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1、2006届电子信息工程（图文）专业毕业设计（论文）4系统介绍及实验结果分析上一章分别介绍了人脸肤色特征，彩色空间的转换，肤色模型的匹配，预处理中的中值滤波，形态学分析，连通域分析等去除部分背景区域以及根据面部特征进行的人脸粗定位和细定位方法对人脸检测的实现，本章主要是在前几章的理论基础上进行实验，并对实验结果进行分析。4.1系统介绍实验的操作系统为MicrosoftwindowsXP，编程语言为VisualC++6.0。系统的界面如下：主要的三个大的功能模块：颜色转换，预处理和人脸匹配。图4-1为系统界面示意图：4-1系统界面4.2实验及结果分析图本次实验检测的图像，大部分

2、来源于Internet和数码相机,包含不同背景、不同尺寸的人脸图像,32006届电子信息工程（图文）专业毕业设计（论文）单人多人的正面、侧面图像，部分图像来源与实际拍摄，对人脸定位结果的分析，主要依据正确率，漏检率、误检率这三个指标，其定义为：具体实验结果见表4-1：表4-1实验结果分析测试正确率漏检率误检率图片：173人脸：210181101986.3%4.7%9%（a）漏检图(b)误检图图4-2漏检及误检的图漏检图主要有以下两种可能，一是因为由于光照偏暗，造成人脸肤色区域中肤色信息量过少，即连通域面积过小，在最初的连通域分析中直接认为是噪声区域而被去除，二是可能由于女性

3、化妆所产生的肤色，特别是唇色的差异，使得在细定位时将此类人脸误认为是非人脸去除。误检图出现的原因一是因为肤色范围的非人脸区域中R值可能偏大，或该区域中可能存在红色的物品（首饰等）。另一种可能是有些类肤色背景区域没有在粗定位中去除，且也满足细定位验证的条件，所以保留了下来。32006届电子信息工程（图文）专业毕业设计（论文）参考文献[1]梁路宏,艾海舟,徐光佑等.人脸检测研究综述[J].计算机学报，2002，25（5）:449–458[2]陈茂林，戚飞虎.自组织隐马尔可夫模型的人脸检测研究[J].计算机学报，2002,25(11):1165-1168[3]孔凡芝，张兴周，谢耀

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