基于肤色相似度的人脸检测与定位学士学位论文
基于肤色模型的人脸检测研究
基于肤色模型的人脸检测研究0 引言在人脸检测领域，人脸特征的选取是基础与核心。
目前主要的人脸检测方法可以分为基于特征的方法和基于统计的方法两大类。
基于特征的方法可以处理较大尺度和视角变化的人脸检测问题，但其最大的困难在于很难找到相对稳定的特征，因为图像的显示特征容易受到光照、噪声等的影响；基于统计的方法可以避免特征提取和分析过程，但存在计算量大，以及非人脸样本收集和样本训练难的问题。
为此，本文对基于肤色分割结合模板匹配的人脸检测方法进行了改进，提出基于光照预处理+肤色模型+模板匹配的人脸检测解决思路，即在光照预处理的前提下，利用肤色特征建立肤色模型；根据肤色模型进行肤色检测和阈值分割；在对分割区域特征分析的基础上，将筛选出的人脸候选区域与人脸模板相匹配；最后将匹配较好的区域在原图像中用矩形框标示出来。
1 肤色模型人脸的肤色不依赖于面部的其他特征，对于人脸姿态和表情的变化不敏感，具有较好的稳定性，而且明显区别于大多数背景物体的颜色。
大量实验证明，不同肤色的人脸对应的色调是比较一致的，其区别主要在于灰度。
人脸的肤色特征主要通过肤色模型来描述。
肤色模型是在一定色彩空间描述肤色分布规律的数学模型。
本文选用备受青睐的高斯模型。
1．1 色彩空间一般说来，色调和饱和度相对亮度来说，是相互独立的。
在不同的光照条件下，虽然物体颜色的亮度会产生很大的差异，但是它的色度在很大范围内具有恒常性，基本保持不变。
研究表明，人类的肤色在YCbCr 色彩空间的分布相对比较集中(被称为肤色的聚类特性)，不同种族之间肤色的差异主要是由亮度引起，而与颜色属性无关。
利用此特性，将图像像素分为肤色和非肤色像素两类，这样可以大大提高人脸检测的效率和正确性。
在YCbCr 色彩空间中，Y 表示亮度，Cb 和Cr 是颜色差别信号，代表色度。
因此，本文的肤色模型只。
一种新的基于肤色模型的人脸检测算法
关 键 词 人 脸 检 测 肤 色模 型 非 线 性 分 段 色彩 变 换 几 何 特 征 文章 编 号 １０ — ３ １ （０ ６ １— ０ ０ ０ 文献 标 识 码 Ａ ０ ２ ８ ３ 一 ２０ ） １ ０ ７ — ３ 中 图分 类 号 Ｔ ３ １ Ｐ ９
Ａ ｖ ｌＦａ ｅ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｅ ｈ ｄ Ｂａ ｅ ｎ Ｓ ｉ ｏ ｅ Ｎｏ ｅ ｃ ｔ ｃｉ ｎ Ｍ ｔ ｏ ｓ ｄ ｏ ｋ ｎ Ｍ ｄ ｌ
常 见 的人 脸 检 测 算 法 一 般 都 具 有 计 算 量 大 、 度 慢 、 报 率 高 的 弱 点 。 章 基 于 肤 色模 型 ， 究 了基 于 非 线 性 变换 技 术 的 速 误 文 研
方法 ． 并且融合 几何 特征进行人脸厦其特征点的检 测。实验证 明 ， 该算法十分有效 ， 速度快 、 误报 率低 ， 相对其它算法具有
维普资讯
一
种新的基于肤色模型的人脸检测算法院 ， 湖 长沙 ４０ ８ ） １０２
Ｅ ｍ ｉ ｇｒｉ ｉ＠１６ｃｎ — ａ ：ｉｌ ｊ ｌ ｌｕ ｅ ２ ． ｏ
摘
要
人脸检测是计算机视 觉、 模式识别 、 人机 交互研 究中一个很受 关注的研 究热点。人脸模式错综复杂、 易受干扰 ，
Ｌｉ ｉ Ｚｈ ｎ ｎ ｉｇ ｕ Ｊｅ ａ ｇ Ｈａ ｌｎ
（ ｏ１ ｅ ｏ ｏ ｐ ｔｒａ ｄ Ｃ ｍｍｕ ｉ ｔ ｎ Ｈ ｎｎ Ｕ ｉ ｒ ｔ， ｈ ｎ ｓ ａ４ ０ ８ ） Ｃ １ ｇ ｆＣ ｍ ｕｅ ｎ ｏ ｅ ｎｃ ｉ ， ｕ ａ ｎｖ ｓ ｙ Ｃ ａ ｇｈ １０ ２ ａｏ ｅｉ
难 题 。
的优 越 性 。
２ 一 种 新的 基 于肤色 模型 的人 脸检 测算 法
２１ 肤 色模 型 的获得 与颜 色 空 间的选择 ．
基于肤色的人脸检测和性别识别的研究---优秀毕业论文参考文献可复制黏贴
为了得到较好的实验效果，本文对于实验中的图像有以下要求：图像大 小至少为 320 像素 × 240 像素，单个人脸区域面积至少为 60 像素 × 60 像素， 人脸在垂直方向的偏转角不得大于 30 度。
实验结果表明本文提出的人脸检测算法、五官定位算法和性别识别算法 都具有较高的检测速度和正确率。
关键词 人脸检测；五官定位；性别识别
IDENTIFICATION BASED ON ng
Supervisor：
Prof. Wang Wei-jie
Academic Degree Applied for： Master of Engineering
Specialty：
Mechatronics Engineering
The results of experiments indicate that the human face detection algorithm,
- II -
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
the facial features location algorithm and the human sexual identification algorithm are fast and effective. Keywords human face detection, facial features location, sexual identification
毕业论文设计 人脸检测
基于adaboost的人脸检测算法研究与实现学院计算机学院专业计算机科学与技术班级04010104学号2010040101130姓名何明阳指导教师郭威负责教师航空航天大学2012年6月摘要在信息技术与Internet高速发展的今天，如何借助先进的科学技术和科学的管理方法，提高获取所需信息及处理信息的效率，是企业急待解决的一个问题。
而网络办公自动化系统以其精确的处理业务流程和高效的收集相关信息的特征，获得地方企业及单位的青睐。
为此本文尝试立足于该需求来设计和实现一个OA系统。
本文在对J2EE标准下的架构进行分析与研究的基础上，以某企业单位办公自动化系统为对象，提出了以Struts, Spring, Hibernate为架构的设想，来设计、搭建和实现该系统。
系统的主要功能有：个人办公桌面功能、日常管理功能、考勤管理功能、计划制定功能、审核管理功能、员工管理功能、通讯管理功能等7个功能。
首先，本文对系统的SSH架构所采用的关键技术进行介绍和分析，并提出分层概念，将系统页面的呈现、系统的业务逻辑、数据的持久化剥离出来，形成独立的模块，以此来实现系统的解藕，优化系统的可扩展性。
其次，在设计系统的过程中运用UML设计模式即利用用例图、时序图、类图、活动图等方式来分析和建立系统模型，该模型结合企业行政化办公的特点，并根据分层的概念将模型按层次的需求来建立。
最后，根据模型来实现该系统。
通过Spring的IoC依赖注入功能来实现系统分层后各层之间上下文的连接，利用Struts技术来实现MVC模式，使用Hibernate框架来控制数据访问。
通过测试，该系统安全稳定，最大化地满足了企业的日常需求，为企业的稳健发展提供了一个良好的平台。
关键词：办公自动化管理、SSH框架、考勤管理、审核管理。
Based on SSH framework of Office AutomationSystem’s Research and ImplementationAbstractToday in the rapid development of information technology and Internet, it is an emergency problem to be solved for the enterprise that how to use advanced science and technology and scientific management methods to improve the efficiency of obtaining the required information and processing information. However, Network Office Automation System gain Local businesses and some units favor because of its precise processes of handling business and the efficient collection of relevance information. So this article will attempt to design and implement an OA system based on the proposed requirements.In this paper, author put forward an idea with Struts-Spring-Hibernate as the framework to design, build and implement the system, based on the analysis and research of the framework with J2EE as the standard ;and the object that the Network Office Automation System of one department of an enterprise. The system’s main functions are :Personal office desktop function, daily management function, the attendance management function, plan review management function, audit management function, the staff management function, communication management functions and so on .First of all, this paper introduces and analyzes the key technology used in the system’s SSH framework, and proposes the conception of Stratification. It separates the presentation of the system’s page, related to business logic and data persistence from the whole to form the independent modules, then to achieve the system’s decoupling and the optimization of scalability .Secondly, during the process of designing the system, it usessoftware design module UML, such as use Case Diagram, Sequence Diagram, Class Diagram, Activity Diagram, to analyze and build the system module’s building is combined with the character of enterprise ‘s administrative office, according to conception of stratification .At last, it achieves this system according to the module. After stratifying the system, the connection of each layer is realized by the IoC dependency injection capabilities of Spring. It uses Struts to realize MVC module, and Hibernate framework to control the data access.Through the test, this system security and stability, maximize to meet the daily needs of the enterprise, for enterprise’s steady development provides a good platform.Keywords: Office automation,SSH framework,attendance management、audit management.目录1绪论11.1研究的背景和意义 (1)1.2办公自动化的国外发展现状及未来的发展 (1)1.3研究容 (3)1.4 ..................................................................................................................................... 论文结构42 SSH架构介绍52.1 Struts简介 (6)2.1.1 Struts的体系结构 62.1.2 Struts的核心组件及请求处理流程62.2 Spring简介 (8)2.2.1 Spring框架结构82.2.2 Spring的核心思想92.2.3 Spring在SSH架构中的作用102.3 Hibernate简介 (10)2.3.1 Hibernate的理论基础102.3.2 Hibernate对实体对象关联关系的映射112.3.3 Hibernate在SSH架构中的作用123 OA系统的需求分析与总体设计133.1 OA系统的需求分析 (13)3.2 OA系统功能模块建模 (15)3.2.1系统用例图 153.2.2查询待审核任务时序图163.3 OA系统的总体设计 (18)3.3.1系统框架总体设计183.3.2系统数据库设计214 OA系统的实现264.1搭建系统平台 (26)4.2审核管理模块的实现 (26)4.2.1审核管理表示层的实现274.2.2审核管理业务层的实现294.2.3审核管理持久层的实现304.3审核管理模块的实现展示 (31)5总结33参考文献34致谢361 绪论1.1研究的背景和意义随着计算机科学技术的不断发展,人脸检测技术在生活办公方面的应用不断增多。
+基于肤色的人脸检测
人脸识别是利用计算机分析人脸图像，从中提取出有效的识别信息，进行身份“辨认”的一门技术。
人脸自动识别系统主要包括人脸检测和定位，即从输入图像或图像序列中判断是否有人脸，如果有则确定其位置，并将其从图像中分割出来，对归一化的人脸图像进行特征提取与识别，最终得到识别结果。
正确的人脸检测是快速、准确识别人脸的前提。
人脸检测的基本思想是利用知识或统计的方法对人脸建模，比较所有可能的待检测区域与人脸模型的匹配度，从而得到可能存在人脸的区域。
文献[1], [2]中论述了多种人脸检测方法，主要分为基于统计和基于知识两大类。
基于统计的方法是将人脸图像视为一个高维向量，把人脸检测问题转化为高维空间中分布信号的检测问题。
如事例学习法[3]采用人工神经元网络训练分类器[4]；子空间方法将KL变换引入了人脸检测[5]；匹配滤波器方法包括各种模板匹配方法、合成辨别函数方法等[6]，这些方法主要以大量运算和复杂算法为基础。
基于知识的方法则利用人的知识建立若干规则从而将人脸检测问题转化为假设/验证问题。
如器官分布规则、轮廓规则、颜色纹理规则、运动规则和对称性等。
笔者提出了利用颜色信息实现独立于背景颜色的人脸检测算法。
设计了将皮肤区域与非皮肤区域分离的分类器；利用色度表将原始彩色图像转换成灰度级图像，灰度级图像中的灰度值代表了该像素为皮肤的概率。
通过区域增长的自适应阈值方法分割灰度图像以区分皮肤区域和非皮肤区域。
对分割出的皮肤区域进行预处理，初步判定候选人脸。
最后利用模板匹配方法确定一个候选人脸是否为人脸。
1 人脸检测算法笔者提出的人脸检测算法分为3步：①皮肤分割；② 分割图像预处理；③模板脸匹配。
本算法能够同时检测室内和室外复杂场景中不同大小的单个或多个人脸。
算法研究的目标是能够检测所有人脸区域，同时保持较低的误检率。
1.1 皮肤分割设计了一个基于颜色分析和模糊分割的皮2005年 工 程 图 学 学 报2005第3期 JOURNAL OF ENGINEERING GRAPHICS No.3基于肤色的人脸检测赵丽红，孙晓琳，王宇飞，徐心和（东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室, 沈阳 110004）摘要：提出一种基于肤色信息的正面人脸检测方法。
基于肤色与肤色矩实时视频人脸检测与跟踪
基于肤色与肤色矩实时视频人脸检测与跟踪
郑 明恩 ， 管业 鹏
（ 海 大学 通信 与信 息工程 学 院，上 海 ２ ０ ７ ） 上 ０ ０ ２
摘 要 ： 出了一种新 颖 、 提 鲁棒 、 实时人脸检 测 与跟 踪 算法。该 方法采 用背景差 分法提取运 动 区域 ， 对运动 区域利用肤 色归
ａ ｒ ｓ ８ ｘ ６ ｇ ｓ ｗｈ ｃ ｅ ｓ ｈ ｅ ｎ ｆ ｅ ｌ ｉ ｙ ｔ ｍ ｒ ａ ｅｄ ｔ ｃｉ ｎ ａ ｄ ｔ ｃ ｎ ． ｃ ｏ ｓ ０ ３ ０ｉ ４ ｍａ ｅ 。 ｉ ｈｍｅ ｔ ｅ ｄ ｍａ ｄ ｏ ｒ ａ ｍｅｓ ｓｅ ｆ ｃ ｅ ｅ ｔ ａ ｋ ｇ ｔ ｔ ｏ ｆ ｏ ｎ ｒ ｉ Ｋｅ ｒ ｓ ｆ ｃ ｅ ｅ ｔ ｎ ｔａ ｋ ｎ ； ｅ ｔ ｃｉ ｎ ｂ ｃ ｇ ｏ ｄ ｓ ｉ ｏ ｏ ； ｓ ｉ ｏ ｏ ｍｅ ｔ ｙ ｗｏ ｄ ： ａ ｅｄ ｔ ｃｉ ； ｒ ｃ ｉ ｇ ｏ ｘ ａ ｔ ； ａ ｋ ｕ ； ｋ ｎ ｃ ｌ ｒ ｋｎ ｃ ｌ ｒ ｒ ｏ ｒ ｎ ｍｏ ｎ
中图法分类号 ： Ｐ ９ － Ｔ ３ １ ４
文献标 识码 ： Ａ
文章编 号：０ ０７ ２ ２ ０ ） ４０ ７．３ １０ ．０４（０８ ０．８ ９０
Ｆａ ｅｄ ｔ ｃｉｎ ａ ｄｔａ ｋ ｎ ａ ｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｏ ｎ ｋｎ ｃ ｌ ｒｍｏ ｅ ｔ ｃ ｅ ｅ ｔ ｎ ｒ ｃ ｉ ｇｂ ｓ ｄｏ ｋｎ ｃ ｌ ｒａ ｄ ｓ ｉ ｏ ｏ ｍ ｎ ｏ
一种基于肤色分割的人脸检测方法研究
一种基于肤色分割的人脸检测方法研究【摘要】肤色分割是一种常用的人脸检测方法，本文基于肤色分割技术进行人脸检测的研究。
首先通过对肤色分割技术的概述，了解其原理和应用情况，然后详细介绍了基于肤色分割的人脸检测原理。
接着描述了实验设计与方法，展示实验结果分析，探讨了技术的优势与局限性。
研究结果表明，基于肤色分割的人脸检测方法具有一定的有效性，但也存在一定的局限性。
总结了研究成果并展望未来的发展方向。
通过本文的研究，可以更好地了解基于肤色分割的人脸检测方法在实际应用中的表现，为相关技术的进一步改进提供参考。
【关键词】肤色分割、人脸检测、基于肤色分割、技术优势、局限性、实验设计、方法、实验结果、成果总结、未来展望、研究背景、研究意义1. 引言1.1 研究背景人脸检测作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，一直受到广泛关注。
在传统的人脸检测方法中，肤色分割技术被广泛应用，因为人类的肤色在图像中通常具有相对稳定和区别明显的特点。
通过利用肤色信息，可以有效地提高人脸检测的准确性和鲁棒性。
随着深度学习技术的发展，基于肤色分割的人脸检测方法也得到了进一步的提升。
深度学习算法能够更好地学习复杂的特征表征，提高人脸检测的准确性和速度。
目前基于肤色分割的人脸检测方法还存在一些挑战，如肤色差异、光照变化、遮挡等因素可能影响检测结果的准确性。
对于如何有效地应用肤色分割技术进行人脸检测的研究仍然具有重要的理论和实际意义。
本文将探讨基于肤色分割的人脸检测方法的原理、实验设计与方法、实验结果分析，以及技术优势与局限性，旨在为相关领域的研究提供一定的参考和借鉴。
1.2 研究意义肤色分割是一种常用的图像处理技术，能够有效地将人类肤色部分从图像中分割出来。
基于肤色分割的人脸检测方法，可以提高人脸检测的准确性和稳定性，具有很高的实用价值。
研究基于肤色分割的人脸检测方法的意义在于：1. 提高人脸检测的准确性和稳定性：传统的人脸检测方法容易受到光照、阴影等因素的影响，而基于肤色分割的方法通过区分肤色部分，可以更精准地定位人脸区域，减少误检率。
基于肤色模型与人脸结构特征的人脸检测
１ 建立肤色模型
１ １ 图像 预处 理及 颜 色提 取 ．
肤色模 型是根 据 大量样 本 的统 计 所建 立 的。
所 以需 要 采 集 大 量 的人 脸 图像 资 源 来 计 算 它 的 统
计 特征 。样 本 资 源 的格 式 和 尺 度 大 小 ， 物 ， 照 人 光 背 景等 都不 相 同 ， 因此就 将样 本 图片 统一 规定 为 ｊｇ ｐ 格 式 ， 度 为 ３ ０×３ ０的 正 常 室 内光 照 人 脸 彩 色 尺 ０ ０
红 （ ９９ ），女 ， 师 ，硕 士 ， 究 方 向 ： 能 １７ 一 讲 研 智
图 １ 人脸样本
图 ２ 样 本 裁 剪 区域
５ ８ １０
科
学
技
术
与丁程 源自１ ０卷１２ 颜 色 空间转换 ．
在计算机 视觉 中 ， 常 采用 的彩 色 空 间 主要 有 经
Ｒ Ｂ， Ｓ Ｈ Ｉ Ｙ ｂ ｒ Ｙ Ｑ， Ｕ 等 。其 中 Ｙ ｂ ｒ Ｇ Ｈ Ｖ， Ｓ ， Ｃ Ｃ ， Ｉ Ｙ Ｖ Ｃ Ｃ 作 为肤 色分布 统计 特性 的映 射 空 间 ， 由于亮 度 和 色 度相 互分 离 ， 且在 色度 空 间上 两个 向量 Ｃ Ｃ 相 互独 ｂｒ 立， 能够较好 地 反 映 肤 色 的 聚类 特 性 。使 用 Ｙ ｂ ｒ Ｃ Ｃ
１ ００ ４０
１ ０ ２０ ０ １ ０ ００ ０
ｃ 分 布 图 ｒ
迥 ８０ ０ ０
船 套 ６０ ０ ０
４０ ０ ０ ２ ｏｏ Ｏ
Ｏ
作为 肤色空 间 ， 有 如下 特 点 ¨ ：１ 具 ３ （ ）在该 空 间 下 ， Ｊ
ｃ 颜色 信 息分 割 出可能 包 含 人脸 的 区域 ， ｒ 然后 在 各
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毕业设计（论文）基于肤色相似度的人脸检测与定位摘要本课题致力于完成Visual C++ 6.0平台下的人脸检测与定位系统，人脸检测定位的算法限制于基于肤色相似度算法。
要完成的工作包括相似度的计算，图像的二值化，垂直直方图和水平直方图的获取，人脸特征（眼睛、嘴和鼻子）的提取。
本课题着重于肤色模型相似度在人脸检测与定位中的应用，对增加人脸检测与定位的准确率的研究有一定的指导意义。
提出一种基于肤色的人脸检测定位算法，设计了基于肤色的人脸检测和定位系统。
采用了脸部皮肤之间相似度的方法以及二值化方法，使用了基于边界方法和基于区域方法相结合的算法，提取了眼睛、嘴和鼻子等关键特征，最终较好地实现了人脸定位。
在Microsoft Windows平台上，利用Visual C+ + 6. 0 开发了软件。
本课题的成果具有一定的应用价值。
实验结果表明，该软件对于一定尺寸范围内清晰的正面人脸图能够正确检测定位并提取特征，并且在速度和准确性方面具有良好的性能。
关键词：图像分割；人脸定位；肤色；人脸检测；特征提取基于肤色相似度的人脸检测与定位Detection and Localization of Person Face Basedon Skin Color SimilarityAbstractThis topic devotes to completing the detection and localization system of the person face under the Visual C++ 6.0 platforms, and the detection localization algorithm of the person face limit to basing on the skin color similarity algorithm. The topic must complete similarity computation, binary image processing, vertical histogram, horizontal histogram and extracting person face characteristic (eye, mouth and nose). This topic emphasize application of skin color model similarity in the detection and the localization of person face, and has a significant instruction for research of increasing accuracy in detection and the localization of person face.In this paper, the authors have presented an algorithm and designed a system for face detection and location based on complexion. By strengthening the contrast between face features and by adopting binary image processing method, the system has improved the preprocessing effect; and by using boundary-based algorithm plus region-based algorithm , the system has realized face location through the extraction of the features of eyes, nose and mouth. Taking advantages of Visual C++ 6.0, the authors have also developed corresponding software based on Microsoft Windows.Production of this paper have definite application value.Experiment results prove that the system is valid in detecting, locating and extracting frontal view face features in a certain range.And it possess favorable performance in rapidity and accuracy.Key words: image segmentation; face localization; complexion; face detection;feature ex- traction安徽工程科技学院毕业设计（论文）毕业论文（设计）原创性声明本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。
对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。
作者签名：日期：毕业论文（设计）授权使用说明本论文（设计）作者完全了解**学院有关保留、使用毕业论文（设计）的规定，学校有权保留论文（设计）并向相关部门送交论文（设计）的电子版和纸质版。
有权将论文（设计）用于非赢利目的的少量复制并允许论文（设计）进入学校图书馆被查阅。
学校可以公布论文（设计）的全部或部分内容。
保密的论文（设计）在解密后适用本规定。
作者签名：指导教师签名：日期：日期：基于肤色相似度的人脸检测与定位注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。
4.文字、图表要求：1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。
图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印4）图表应绘制于无格子的页面上5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档5.装订顺序1）设计（论文）2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订3）其它安徽工程科技学院毕业设计（论文）目录引言 (1)第1章人脸检测与定位概述 (2)1.1人脸检测的定义、应用及难点 (2)1.2人脸检测的研究背景及现状 (2)1.3本文研究的主要内容 (3)第2章基于肤色模型的人脸检测 (4)2.1人脸检测方法 (4)2.2基于肤色的人脸检测 (4)2.2.1 色彩空间的选择 (4)2.2.2 肤色模型 (5)2.3人脸肤色相似度的计算 (6)第3章相似度基础上的人脸特征定位 (10)3.1人脸检测与定位算法 (10)3.1.1 人脸区域分割算法 (10)3.1.2 人脸区域标记算法 (12)3.1.3 人脸检测流程 (12)3.2人眼的检测算法及标定 (13)3.2.1 有背景灰度人脸图像中的人眼检测与定位 (14)3.2.2 眼睛的标定 (15)3.3鼻子的标定 (17)3.4嘴的标定 (18)3.5设计结果及分析 (19)结论与展望 (21)致谢 (22)参考文献 (23)附录A引用的外文文献及翻译 (24)附录B 参考文献题录及摘要 (27)附录C 主要源程序 (29)基于肤色相似度的人脸检测与定位插图清单图2-1训练流程图 (6)图2-2 二值化流程图 (7)图2-3 原图 (7)图2-4 相似度图 (8)图2-5 二值化图 (8)图2-6 垂直直方图 (8)图2-7 水平直方图 (9)图3-1 人脸检测与定位的总体流程 (10)图3-2 人脸区域分割系统 (10)图3-3 区域分割算法流程 (11)图3-4 标记人脸区域 (12)图3-5人脸检测流程图 (13)图3-6 LOG算子 (15)图3-7 边缘提取流程 (15)图3-8 边缘提取图 (16)图3-9 眼睛的定位 (16)图3-10眼睛标记流程图 (17)图3-11眼睛标记 (17)图3-12鼻子的标记流程图 (18)图3-13鼻子标记 (18)图3-14嘴巴标记 (19)图3-15系统主界面 (19)安徽工程科技学院毕业设计（论文）引言人脸检测和定位是人脸识别中一个重要的组成部分，其检测问题却是一个极赋挑战性的课题。
人脸是一个包含五官、毛发等的极不规则的复杂待测目标，不同的人脸在形状、大小、颜色、质地等方面都有很大的变化；所考虑的检测对象大多是由图像捕捉设备所采集的数字图。
所以采集条件特别是光照条件包括光源的方向、明暗、色彩等都会对图的效果产生很大的影响，进而影响对人脸的检测；另外，人脸上还可能长有胡须、戴有眼镜等, 这些也同样是人脸检测不可忽视的因素。
人脸检测具有一定的难度和复杂性，对这一问题的深入研究必将推动模式识别等计算机科学的发展。
人脸的检测问题在近10年中得到了广泛的关注，国内外很多研究人士提出了很多方法，在不同领域取得了一定进展。
但是对于一种能够普遍适用于各种复杂情况的，准确率很高的检测算法，还有很大的探索空间。
本文利用Visual C+ + 6. 0 开发了人脸定位和特征提取的软件，该软件对于一定尺寸范围内清晰的正面人脸图能够正确检测定位并提取特征。
基于肤色相似度的人脸检测与定位第1章人脸检测与定位概述1.1 人脸检测的定义、应用及难点人脸检测(face detection)是指在输入图中确定所有人脸(如果存在)的位置与大小。
人脸检测系统的输入是可能包含人脸的图，输出是关于图中是否存在人脸以及人脸的数目、位置、尺度、位姿等信息的参数化描述。
人脸检测问题最初来源于人脸识别(face recogznition)。
人脸识别的研究可以追溯到20 世纪60—70 年代，经过几十年的曲折发展已日趋成熟。