基于视频图像的人脸检测方法研究与实现

摘要

随着人类社会进步，人工智能获得了日新月异的发展，而人脸检测技术以其友好巨大的应用前景作为其突出代表更是成为此领域的研究热点。如何快速有效的检测和识别出人脸是人脸识别算法已知追求的目标。Adaboost算法算法是目前人脸检测和识别领域非常流行的学习算法。与其他的算法相比，Adaboost算法实时快速、稳定且具有良好的泛化能力，其在处理过学习现象和高维数问题等难点上都具有很好的解决能力，性能具有明显的优越性，因而备受研究者的推崇，近年来研究者日益增多也取得了显著进展。
　　本文主要采用了理论研究和实证研究的方法，阐述了人脸检测等相关技术与理论，并以人脸检测技术方法的研究与检测系统的开发研究对象，对如何设计并实现基于Adaboost算法的人脸检测系统进行了论述和探讨。此外，论文分析了人脸检测方法的特点，论述了实现的关键技术如VC++6.0平台，OpenCV软件等，并结合人脸检测系统设计的可行性分析，深入的分析了检测系统的应用需求，主要包括系统模块的功能需求与性能需求。在此基础上，本文还对该系统的概要设计与进行了系统的论述，其中概要设计包括总体流程与系统的构架设计，而系统的详细设计则是人脸检测系统以及其各功能模块的详细设计。
　　本文在OpenCV软件、MFC与VC++6.0开发平台的开发环境下以C++语言实现基于Adboost算法的人脸检测系统及其各功能模块的功能，然后对该检测系统进行功能与性能测试，比较Adaboost算法与其他算法的优劣势，从而明确基于Adaboost算法的人脸检测系统开发与设计的方向和价值，具有一定的参考和研究意义。

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第一章 绪 论

1.1 论文的研究背景及意义

1.2 人脸检测方法的国内外发展动态

1.3 本文的主要工作

第二章 人脸检测系统实现的相关理论与基础技术

2.1 系统的相关理论概述

2.2 系统开发的相关基础技术

2.3 本章小结

第三章 基于Adaboost算法的人脸检测系统的需求分析

3.1 检测系统的可行性分析

3.2 检测系统的需求分析

3.3 本章小结

第四章 系统的设计

4.1 系统的概要设计

4.2 系统的详细设计

4.3 本章小结

第五章 基于视频的人脸识别系统的实现

5.1 系统的开发环境

5.2 系统的实现

5.3 本章小结

第六章 系统测试

6.1 系统测试目的

6.2 系统测试的方法

6.3 针对基于Adaboost检测系统的测试

6.4 测试的结果与分析

6.5 本章小结

第七章 总结与展望

致谢

参考文献