基于视频的人脸检测与眼睛定位系统的研究与实现

摘要

人脸检测问题最初来源于人脸识别，是自动人脸识别系统中的一个关键环节。近几年随着电子商务等应用的发展，使得人脸检测开始作为一个独立的课题，受到研究者的重视。今天，人脸检测的应用背景已经远远超出了人脸识别系统的范畴，在基于内容的检索、数字视频处理、视觉监测等方面有着重要的应用价值。
　　 人脸检测是人脸信息处理中的一项关键技术。人脸检测由于自身的复杂性，在检测过程中存在的诸多问题，人们也提出了许多相关理论和解决办法，但每一种理论都有其优点的同时也存在缺点和局限性。本文针对基于视频的人眼检测系统对实时快速性有较高要求的特点，设计一个基于肤色聚类特性的实时人脸检测系统。首先介绍和分析各种色彩空间的特点以及人脸肤色聚类特性，提出在YCbCr色彩空间建立肤色模型；然后根据实验数据设定二值化阈值提取候选人脸区域；最后通过一系列优化处理去除干扰区域并标出入脸区域。
　　 眼睛是一个极为重要的人脸特征，一种快速可靠的精确定位眼睛的算法对许多实际的应用是十分重要的。本文在已获取人脸区域的基础上，提出一种基于人脸几何特征以及眼睛灰度值特点的人眼粗定位，然后再用点Hough变换实现眼睛的精确定位。
　　 本文所设计的人脸检测和眼睛定位系统可以进一步用于设计人脸识别系统、疲劳检测系统、视频监控系统等，具有广泛应用前景。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 眼睛准确定位的重要性

1.4 本文的研究内容和章节安排

第二章 图像处理技术基础

2.1 颜色模型

2.1.1 RGB颜色模型

2.1.2 CMY颜色模型

2.1.3 HSV颜色模型

2.1.4 彩色电视YUV和YIQ颜色模型

2.1.5 HSI颜色模型

2.1.6 YCbCr颜色模型

2.2 图像分割

2.3 直方图

2.4 图像二值化

第三章 人脸检测算法及其实现

3.1 人脸检测概述

3.2.1 基于知识的方法

3.2.2 基于统计的方法

3.3 人脸检测系统的评价标准

3.4 基于视频的实时人脸检测方法的分析

3.5 基于肤色的人脸检测

3.5.1 YCbCr空间

3.5.2 建立肤色模型

3.5.3 二值化

3.5.4 优化处理

3.6 实验结果及分析

3.7 本章小结

第四章 眼睛的定位算法及其实现

4.1 常用眼睛定位方法概述

4.1.1 Hough变换法

4.1.2 变形模板法

4.1.3 边缘特征分析法

4.1.4 对称变换法

4.2 眼睛区域检测及眼睛定位

4.2.1 眼睛搜索区域的确定

4.2.2 眼睛粗定位

4.2.3 眼睛的精确定位

4.4 实验结果及分析

4.5 本章小结

第五章 系统开发所用到的类库简介

5.1 Video for Windows(VFW)简介

5.2 Intel OpenCV简介

结论

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果

致谢