基于肤色和Adaboost算法的人脸检测研究

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1、中国科学院大学UniversityofChineseAcademyofSciences硕士学位论文研究所：2013年5月ResearchonFaceDetectionYuanYongyue4历esisSubmittedtoTheUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMasterofSignalandInformationProcessinglNSTlTUTEOFACOUSTICS．CHINESEACADEMYOFSCIENCESMay,2013

2、中国科学院声学研究所学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名：弓良番睬日期：20眵年岁月2乞日学位论文使用授权说明本人完全了解中国科学院研究生院关于收集、保存、使用学位论文的规定，即：●按照中国科学院研究生院要求提交学位论文的印刷本和电子版本；·中国科学院研究生院与中国科学院声学研究所有权保存学位论文的印

3、刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；·中国科学院研究生院与中国科学院声学研究所可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；(保密论文在解密后遵守此规定)论文作者签名莉夭导师签名：日期：卯f3年厂月7L日摘要基于生物特征的身份认证技术是当前研究的热点问题。作为一种完全开放的信息源，人脸信息的提取可以反应一个人的性别、年龄、表情和身份等个体信息，是最重要的视觉图像之一。由于人脸信息的提取过程方便而不具有接触性，人脸信息的处理技术一直都是模式识别与机器视觉研究领域内关注的重要问题，是现阶段基于生物特征的身份识别技术的重要组成之一。在彩色图像中，肤色是人脸的重要特征。在特定

4、的色度空间中，人脸的肤色分布有着良好的聚类特性。利用肤色特征可以快速的排除复杂的背景区域，提高人脸检测的速度。针对彩色图像，本文设计了基于肤色和Adaboost算法的人脸检测方法。用肤色检测快速排除复杂的背景区域，只保留可能存在人脸的肤色区域，然后用Adaboost算法进行进一步的人脸检测。论文主要包括三方面的内容：肤色模型的选取、肤色区域的分割、Adaboost算法人脸检测。1)肤色模型的选取：对比了肤色在不同色度空间的聚类后，选择了YCgCr色度空间，并且给出了肤色在此空间的高斯分布模型。2)肤色区域分割：首先利用高斯模型对彩色图像做相似度计算，然后进行阂值分割从而完成图

5、像的二值化，再经过滤波去噪后，最终完成二值图像的复原。3)Adaboost算法人脸检测：将仅保留肤色区域的彩色图像进行Adaboost人脸检测，从而改善人脸检测的性能。论文最后通过自行拍摄和互联网上得到的不同的测试集对本文的方法进行了测试，实验结果表明，本文提出的基于肤色和Adaboost算法的人脸检测方法改善了检测率并提高了检测速度。关键词：人脸检测，色度空间，肤色分割，Adaboost算法AbstraetAbstractBiometric—basedauthenticationtechnologyiscurrentlyahotissue．Asacompletelyopen

6、sourcesofinformation，thefaceinformationwhichreflectstheindividualinformationofapersonsuchasgender，age，expression，isoneofthemostimportantvisualimage．Faceinformationextractionisconvenientwithoutcontact，SOthistechnologyhasalwaysbeenconcemedasanimportantissueinpatternrecognitionandmachinevision

7、areasInacolorimage，skincolorisanimportantfeatureofthehumanface．Inaspecificcolorspace，theskincolordistributionofthefacehasagoodclusteringcharacteristics．Colorcharacteristicscanquicklyeliminatethecomplexityofthebackgroundarea,andimprovethespeedoffacedetect