基于WebCam的人臉檢測(cè)技術(shù)論文.doc

目錄摘要.2關(guān)鍵詞.2Abstract.3Keyword.31人臉檢測(cè)的意義，國(guó)內(nèi)外的情況綜述.42單幀圖像的人臉定位.62.1彩色空間，以及彩色空間的轉(zhuǎn)換.62.2人臉膚色模型，二值化.72.3后處理.92.4人臉區(qū)域的定位.103視頻流.103.1視頻流采集工具VideoforWindows簡(jiǎn)介.103.2視頻流采集的實(shí)現(xiàn).113.2.1AVICap主要功能.113.2.2具體實(shí)現(xiàn).113.3視頻流的繪制.154試驗(yàn)數(shù)據(jù)與展望.174.1試驗(yàn)數(shù)據(jù).174.2展望.18參考文獻(xiàn).18附錄A系統(tǒng)使用說(shuō)明.19杭州師范學(xué)院本科畢業(yè)論文人臉識(shí)別技術(shù)摘要人臉識(shí)別技術(shù)可以應(yīng)用于基于網(wǎng)絡(luò)的身份認(rèn)證，我們實(shí)現(xiàn)了基于WebCam的人臉識(shí)別與跟蹤系統(tǒng)。本文以WebCam采集的視頻流為數(shù)據(jù)源，截取視頻流中的單幀圖像，通過(guò)轉(zhuǎn)換彩色空間、人臉膚色建模、后處理操作和人臉定位算法實(shí)現(xiàn)了人臉檢測(cè)，并以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)了在視頻流中對(duì)于人臉的跟蹤。試驗(yàn)結(jié)果表明，我們所實(shí)現(xiàn)的人臉識(shí)別算法適用于近距離人臉的檢測(cè)，可以應(yīng)用于基于WebCam的身份認(rèn)證。關(guān)鍵詞人臉識(shí)別，人臉檢測(cè)，膚色，定位，視頻流杭州師范學(xué)院本科畢業(yè)論文人臉識(shí)別技術(shù)AbstractFacerecognitioncanbeappliedtoidentityauthenticationonInternet,nowwehaverealizedfacerecognitionandtrackingsystembasedonWebCam.ThisessaytakesvideoflowingcollectedfromWebCamasdatasource,andcutsoffSingleframeinvideoflowing.Ithasrealizedfacedetectionthroughtransformingcoloredspace,complexionmodeling,aftertreatmentandfaceorientalgorithms,andbasedonwhichtheessayhasrealizedfacetrackinginvideoflowing.Theresultofthetestshowsthatthefacedetectionalgorithmswerealizedadaptstoshortdistantfacedetection,andalsocanbeusedasidentityauthenticationbasedonWebCam.KeywordFacerecognition,facedetection,Complexion,videoflowing杭州師范學(xué)院本科畢業(yè)論文人臉識(shí)別技術(shù)1人臉檢測(cè)的意義，國(guó)內(nèi)外的情況綜述基于視頻流的人臉?lè)治鍪悄壳坝?jì)算機(jī)模式識(shí)別和圖形圖像領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)，其目的是在視頻中自動(dòng)檢測(cè)、定位、跟蹤和識(shí)別人臉。該技術(shù)能廣泛應(yīng)用于基于內(nèi)容的圖像檢索、視頻編碼、生物認(rèn)證、計(jì)算機(jī)安全、電子商務(wù)等領(lǐng)域。雖然已經(jīng)有很多人臉檢測(cè)和識(shí)別算法，但至今仍有大量的研究者在研究這項(xiàng)技術(shù)，這是因?yàn)槿四樖且粋€(gè)動(dòng)態(tài)的目標(biāo)，在表達(dá)形式上有高度的可變性，導(dǎo)致該項(xiàng)技術(shù)仍然是機(jī)器視覺(jué)中的難點(diǎn)?；赪ebCam（Internet上的攝像頭）的人臉檢測(cè)和跟蹤技術(shù)是將人臉?lè)治黾夹g(shù)與基于Internet的視頻流相結(jié)合的一項(xiàng)技術(shù)，可以應(yīng)用于在Internet上的身份認(rèn)證和安全。目前已經(jīng)有大量的生物認(rèn)證技術(shù)（如指紋識(shí)別，虹膜識(shí)別，人臉識(shí)別）應(yīng)用于身份認(rèn)證，用于加強(qiáng)傳統(tǒng)身份認(rèn)證技術(shù)（如口令）。但是這些技術(shù)均只能用于本機(jī)操作，而不能用于Internet上身份的驗(yàn)證。例如，我系計(jì)算機(jī)教育與應(yīng)用研究所開發(fā)出了基于B/S模式的考試系統(tǒng)，從理論上說(shuō)可以實(shí)現(xiàn)在Internet上的考試。然而，由于不能解決在Internet上的身份認(rèn)證，該系統(tǒng)目前只能適用于在局域網(wǎng)中進(jìn)行在線測(cè)試?？梢栽O(shè)想，如果有了基于WebCam的人臉檢測(cè)和跟蹤技術(shù)，我們就可以在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)考試過(guò)程中的身份認(rèn)證和考試監(jiān)控?；赪ebCam（Internet上的攝像頭）的人臉檢測(cè)和跟蹤技術(shù)的核心是人臉?lè)治?。人臉?lè)治龅娜蝿?wù)包括人臉檢測(cè)，人臉識(shí)別和人臉跟蹤。人臉檢測(cè)是許多后期應(yīng)用的預(yù)處理過(guò)程。有許多方法可以用于人臉檢測(cè)，這些方法可以分成四大類：（1）基于知識(shí)（Knowledge-based）的方法，是基于規(guī)則的方法，試圖對(duì)人臉特征在直覺(jué)上建模。（2）基于特征不變性（Featureinvariant）的方法，是利用特征的不變性進(jìn)行檢測(cè)，如比例、方位、灰度級(jí)和膚色等）。（3）模板匹配（Templatematching）的方法，通過(guò)手工定義人臉的模板，或者是臉部特征，來(lái)與輸入圖像進(jìn)行匹配。（4）基于外貌（Appearance-based）的方法，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法找到人臉中的相關(guān)特征。方法代表文章基于知識(shí)Multiresolutionrule-basedmethod不變特征面部特征Groupingofedges肌理（皮膚）SpaceGray-LevelDependencematrix(SGLD)offacepattern膚色MixtureofGaussian多重特征Integrationofskincolor,sizean