内容发布更新时间 : 2024/5/2 1:45:21星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

Adaboost算法的研究及在人脸检测方面的应用

摘要

人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出，近年来由于其在安全访问控制、视觉检测、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用价值，开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。到目前为止，人脸检测问题由于自身的复杂性，仍旧未能得到彻底解决。最新的进展是Viola等人的基于积分图像的Adaboost方法，其层叠分类器在人脸检测方面速度快且性能与Rowlcy的ANN方法基本相同，在此基础上所构建的检测系统是第一个真正实时的人脸检测系统。但是作为一种新兴技术，Adaboost方法在人脸检测领域的研究还有待探索和完善。例如:弱分类器的选择、训练算法的完善、多尺度检测计算量大、缺乏和先验知识的整合能力等等。本文作者结合研究生阶段所参加的科研项目，对人脸检测问题作了一些探讨，对基于积分图像的Adaboost人脸检测方法存在的部分问题分别进行了研究，并给出了相应的解决方法

关键词:人脸检测,Adaboost、肤色分割,YCbCr色彩空间，层叠分类器

THE STUDY OF ADABOOSTalgorithmic and face detection

ABSTRACT

Images containing faces are essential to intelligentvisionvision一based human computer interaction，and research efforts in face Proeessing include face recognition，face tracking，Pose estimation，and expression reeognition.However，all of these researching directions involve in one problem一face deteetion and loeation.In othe rwords，before this faee Proeessing，we must know faees’loeations and scales.Consequently，to build an automated face proeessing system which analyzes the information contained in face images，robust and efficient face detection algorithms are required.The researeh on face detection has lasted for more than twenty years.But，up to now，due to the complexity of the purpose such as the diversity of face pattems，variable lighting condition and so on，many researches can not resolve the problem completely even if they have studied it for long time.In this thesis，theauthorhasdonesomeworkonthefacedeteetion.

Key words: HCCI, chemical kinetics, numerical simulation, DME, EGR

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