基于YCrCb色彩空间的人脸检测算法的设计与实现

摘要

21世纪以来新的科学技术层出不穷，在生物特征识别技术领域，人脸设别技术已经取得了长足的发展。人脸设别作为一种新兴的身份设别技术，与常用的密码、证卡识别技术具有无需携带、不会丢失、难以伪造的优点。人脸检测是人脸识别系统中重要内容，它包括算法设计、图像处理、模式识别、计算机图形学、人工智能等相关学科。人脸检测数据为人脸识别系统提供核心的关键数据，所以人脸检测的效果直接决定着后期人脸识别率的高低和识别速度，提高人脸检测的准确性和检测速度是提高人脸识别效果的关键所在。因此，研究人脸检测算法，对提高人脸设别系统的可靠性和准确性都有重要意义。
　　本研究主要内容包括：⑴改进了传统的RGB颜色空间到YCrCb颜色空间的转换算法。本文通过分析传统 RGB转换 YCrCb算法的研究内容，提出一种改进的融合线性和非线性变换的RGB颜色空间到 YCrCb颜色空间的转换算法。并通过实验数据证明改进后的转化算法得到的Cr、Cb值的变化范围更加集中，识别率更高。⑵提出的人脸检测技术是建立在模板匹配与水平垂直投影相结合的基础之上的。本文提出的人脸检测技术的实现原理是，将人脸的图片放大或者缩小到某一固定的尺寸，并将放大或缩小后的图片在垂直和水平两个方向上分别等量地划分为若干个区域，然后统计每一个区域中对应像素点，绘制相应的投影图，并将其与标准人脸投影图进行对比分析。若二者相似度达到一定标准，则判定为是人脸；否则判断为不是。此外，人脸判定的依据不是唯一的，还可以通过人脸模板的颜色分布特征来建立相应的模板并与之进行匹配，匹配率达到一定标准，则判定为是人脸；否则不是。⑶应用微软公司的Visual Studio2005设计、实现了人脸检测可靠性测试系统，并将上述理论研究应用的系统的设计中。

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第一章 绪 论

1.1 研究的背景和意义

1.2 论文的主要工作

1.3 论文组织结构

1.4 本章小结

第二章 人脸检测的理论知识

2.1 色彩空间

2.2 肤色模型

2.3 数学形态学

2.4 投影图

2.5 人脸检测方法分析

2.6 本章小结

第三章 基于YCrCb颜色空间的人脸检测算法设计

3.1 改进算法设计思路

3.2 改进RGB转换YCrCb算法

3.3 肤色模型与肤色分割

3.4 数学形态学处理

3.5 连通区域的标定

3.6 候选人脸的筛选

3.7 模板匹配

3.8 本章小节

第四章 人脸检测系统的实现

4.1 软硬件环境和设备

4.2 系统设计

4.3 系统流程图

4.4 系统的实现

4.5 本章小节

第五章 实验对比分析

5.1 本算法与Opencv开源视觉库的人脸检测方法进行检测效果对比

5.2 高亮照片的检测结果对比

5.3 实验对比结果统计

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献