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ABS TRACTH u m a n f a c e d e t e c t i o n i s t o l o c a t e t h e f a c e s a n d d e t e r m i n e t h e i r s i z e s i n a n i m a g e .I n re c e n t y e a r s , f a c e d e t e c t i o n h a s b e e n 州 d mu c h a t t e n t i o n a n d b e c o m e a v e r y a c t i v er e s e a r c h b r a n c h i n p a t t e rn r e c o g n i t i o n a n d c o m p u t e r v i s i o n a p p l i c a t i o n a r e a s .I n t h i s p a p e r , w e p r e s e n t a m u l t i- f e a tu r e o p t im a l f u s i o n a l g o r i t h m , i n c l u s i v e o f s k i nc o l o r , t o d e t e c t o n e o r m u l t i p l e f a c e s 认c o l o r i m a g e w it h c o m p l e x b a c k g r o u n d . I t i s ah i e r a r c h i c a l a p p r o a c h a n d i n t e g r a t e s t h e s k i n c o l o r s e g m e n t a t i o n , f a c e t e m p l a t em a t c h i n g a n d a n e u r a l n e t w o r k fr o n t a l f a c e d e t e c t o r . Wi t h t h e e l i m i n a t i o n o f f a l s e a r e a s ,t h e s e a r c h a r e a w i l l b e c o m e s m a l l e r a n d s m a l l e r , a n d t h e d e t e c t i o n w i l l b e a c c o m p l i s h e de v e n t u a l l y . T h e m a i n c o n t r i b u t i o n s a r e a s f o l l o w s :F i r s t l y , t h e Y C b C r i n f o r m a t i o n i s u s e d t o e x t r a c t t h e s k i n c o l o r a r e a . O n t h e b a s i so f s k in c o l o r m o d e l , a n e w s k i n c o l o r s e g m e n t a t i o n m e t h o d i s p r o p o s e d i n w h ic h t h et h r e s h o l d w i l l b e o p t i m iz e d a c c o r d i n g t o t h e F i s h e r c r it e r i o n . T h e e x p e r i m e n t a l re s u lt ss h o w t h a t t h i s me t h o d i s f e a s i b l e a n d e f f e c t i v e .S e c o n d 坛a c c o r d i n g t o t h e p o s s e s s i v e a re a r a t i o a n d t h e r a t i o b e t w e e n h e i 咖 a n dw i d t h o f t h e s k i n r e g i o n , t h e e r r o r r e g i o n s c a n b e e l i m i n a t e d a n d t h e c a n d i d a t e f a c e a r e a sc a n b e o b t a i n e dF i n a l l y , t h e f a c ew h e t h e r t h e p r o b a b l eo b t a i n e d .m a t c h i n g a n d B P n e u r a l n e t w o r k a r e u s e d t o v e r i 斤f a c e a r e a i s a f a c e i n d e e d , a n d t h e fi n a l d e t e c t i o n r e s u l t w i l l b er e s u l t s s h o w t h a t t h e a l g o r i t h m i s f e a s i b l e a n d e ff e c t i v eK e y w o r d s : H u m a n F a c e D e t e c t i o n , C o l o r S p a c e , S k in , C o l o r M o d e l ,S e g m e n t a t i o n , T e m p l a t e Ma t c h i n g , N e u r a l N e t w o r ki f第一章 绪 论 1 . 1引言人脸是一个信息极丰富的模式集合,是人类互相判别、认识、记 忆的主要标志。人脸识别在计算机视觉和信号处理领域占有极为重要的地位,人们越来越注意人脸图像的研究,让机器能够具有人的智能,使它们可以像人脑一样判别、认识、记 忆人类,是全世界计算机工作者的一个愿望。近年来,随着高速计算机和人工智能等技术的发展以及商业和执法等方面需求的增长,利用人脸图像进行自 动的人脸识别和身份验证的研究和应用得到了空前的重视,并取得了长足的进步。很多科研机构,例如MI T , C MU , U S C等等,都先后在这个领域给出了实验系统。人脸图像身份验证研究如此重要,首先在于人脸图像身份验证技术具有广泛的应用领域和光明的应用前景。具体来讲有:. 身份验证。利用人脸验证技术可以确认护照、驾驶执照、身份证等证件的真假,可以鉴别某人是否是合法人员。 例如,如果某台计算机的操作权只属于合法的人选,则可以在计算机前面用摄像机动态跟踪操作者的人脸利用人脸图像身份验证技术检查操作者是否合法,否则拒绝该操作者。. 视频会议。通过提取一定的静态场景中的人物的人脸形态特征参数和 3 D姿态参数,以较低的数据量对视频数据流加以描述,实现视频数据的压缩和基底比特率传送。可以用于在因特网上展开远程视频会议以及V O D ( V i d e o - O n - D e m a n d ) 视频点播。. 罪犯识别。根据现场照片和罪犯档案确认罪犯身份。. 场景监视。在机场、车站等人流量大的地方搜索指定的人。. 基于内容的图像检索( C B I R ) 。近年来,随着I n t e r n e t 在日常生活中越来越重要,人们喜欢在网上或者在特殊的数据库里使用图像的内容搜寻图片而不是使用粘贴的标签。 例如, 入们可能想在网上寻找某个人的所有人脸图片。分析上述应用,可以发现人脸图像身份验证的基础和前提是人脸检测( f a c ed e t e c t i o n ) ,其主要任务是提取背景中的人脸并对人脸位置进行标定,即把整幅图像分割成两部分;一部分为人脸区域,另一部分为非人脸区域,然后进一步获取脸部信息,并对人脸的行为进行描述,进而完成对人脸识别的分析和理解。因 此,检测对于整个人脸图像应用系统的性能起着关键性作用。人脸检测在整个系统中的作用可用图1 . 1 . 1 表示:图1 . 1 . 1人脸检测在人脸图像应用领域的作用从图中我们可以看到,检测结果的好坏直接影响到人脸识别的性能。一个较为完整有效的人脸识别系统对人脸检测的要求主要包括以下三个方面:( 1 ) 检测准确性。 即检测出 是否含有人脸的结果的准确性, 尽量减小误检和漏检率。( 2 ) 定位精确性。即检测人脸的位置要精确,尽量减小结果中非人脸区域,特别是当根据人脸的主要特征对图 像进行定位的时候,保证其精确性,定位精度在像素级,这样可以为后面的人脸识别的高识别率打下基础。( 3 ) 检测的快速性。如果系统是实时的,即对检测的速度要求较高,这就要求在算法上进行优化,但是一般情况下,提高速度往往是以降低检测准确度为代价,所以对检测速度的要求是根据不同的识别系统而有差异的。在实际应用中,由于客观因素的影响,人脸检测问题的难易程度以及处理方法有很大差异。 在某些情况下由 于图 像( 照片) 的获取环境是可以人为控制的( 如身份证照片等) ,因而人脸的定位可以轻易地做到;但在大多数的场合中由 于场景较复杂,人脸的位置是预先不知道的,因而首先必须确定场景中是否存在人脸,如果存在人脸,再确定图像中人脸的位置。脸部毛发、化妆品、光照、噪声、面部倾斜和人脸大小变化以及各种各样遮挡等因素会使人脸检测问题变得更为复杂。经过多年的发展,人们已经提出了多种人脸检测方法。下面对目前人脸检测的研究现状进行详细总结。 1 . 2国内外人脸检测技术研究概况目 前,国外对人脸检测问 题的 研究很多,比 较著名的有M I T , C M U等;国内的清华大学、北京工业大学、中国科学院计算技术研究所和中国科学院自 动化研究所等都有人员从事人脸检测相关的 研究。随着人脸检测研究的深入,国际上发表的有关论文数量也大幅度增长,如I E E E的F G ( I E E E I n t e rn a t i o n a l C o n f e r e n c e o nA u t o m a t i c F a c e a n d G e s t u r e R e c o g n i t i o n ) 、 I C I P ( I n t e rn a t i o n a l C o n f e r e n c e o n I m a g eP r o c e s s i n g ) 、 C V P R ( C o n f e r e n c e o n C o m p u t e r V i s i o n a n d P a t t e rn R e c o g n i t i o n ) 等重要国 际 会 议 上每 年 都 有 大量 关 于 人 脸 检 测的 论 文, 占 有 关 人 脸 研究 论 文的 近1/ 3 之 多。有关 人脸检测的内 容在人脸识别 研究的 综述中 有所涉 及I i , 但仅仅侧重于 人脸识别系统的 输 入环节,目 前较为详 尽的 人脸检测与 跟踪综述为 文献 2 , 着重于介绍各种方法所使用的特征和模型。本文从人脸检测的问 题分类与人脸检测的典型方法对近年来的研究进行总结。 1 .2 . 1人脸检测问题的分类【3 -5 人脸检测问 题所包含的内 容十分广泛, 可以 有多种分类方法, 表1 .2 . 1 从不同的角度介绍了目前人脸检测的分类。表 1 . 2 . 1 人脸检测问 题的分类分类依据类 别图像类型图像来源颜色信息镜头类型人脸姿态
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