人脸检测---基于肤色检测的实现

最新推荐文章于 2025-06-01 14:46:20 发布

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#图像处理 #人脸检测 #肤色检测

本文介绍了作者在本科毕业设计中采用肤色检测进行人脸检测的研究。首先阐述了人脸检测的重要性，然后讨论了从静止图像中进行人脸检测的基本思路。重点介绍了通过肤色模型在YCrCb色彩空间中构建高斯分布的方法，包括样本收集、统计分析和二值化处理。最后提到了区域过滤条件和欧拉数在人脸区域筛选中的应用，以及初步人脸检测效果的局限性，预告了后续将探讨模板匹配算法的改进措施。

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在2015年本科毕业的时候，当时因为保送研究生的时候，选择了图像处理的研究方向，因此本科的毕业设计就选择了人脸检测的课题。人脸检测是一个研究得比较深入得一门方向了，对于人脸识别的重要性不言而喻，人脸都检测不到，又何谈人脸识别呢？人脸检测的主要任务就是从给定图像中检测出人脸，同时标记出人脸的位置、数量和大小。人脸检测的研究方向可以大致地分为两个方面的研究。一是从静止的图像中进行扫描和检测，从而得到人脸检测的结果；二是从视频图像中判断是否存在人脸，这方面的研究难度远远高于从静止图像的检测人脸，它对硬件的反应速度以及精确度很高，同时对于算法的精确性以及检测速度要求更高，因此近几年的研究主要集中在视频图像序列的人脸检测。在完成这个毕业课题的时候，笔主首先选择了比较容易接入的方向，通过肤色实现人脸检测。这个方向算得上是权威和鼻祖的就是A. K. Jain了，他的论文：Face Detection in Colour Images在基于肤色检测的研究中基本上都是首先进行参考和研究的！虽然提出的检测模型到以后的检测率已经算不上高了，但是在其基础上提出的改进算法确实数不胜数，也出现了很多高质量的文章。