人臉的檢測定位MFC+VC++

畢業(yè)論文

目   錄
中英文題目、摘要、關(guān)鍵詞…………………………………………………………………………………
1  前言 1
1.1系統(tǒng)簡介 1
1.2系統(tǒng)基本技術(shù)要求 2
1.3系統(tǒng)架構(gòu) 2
2  開發(fā)環(huán)境介紹 3
2.1 Visual C++ 3
2.2 MFC特點(diǎn) 5
3  基于膚色的人臉區(qū)域算法 8
3.1色彩空間與色彩空間的聚類 8
3.2膚色模型 9
3.32值化 10
3.4區(qū)域直方圖 11
4  人臉區(qū)域的檢測 12
4.1人臉定位的總體思想 12
4.2 圖像分割的要求 12
4.3 人臉區(qū)域分割 13
5 人臉特征檢測 18
5.1候選特征的提取 18
5.2雙眼和嘴巴的定位 18
5.3雙眼和嘴巴的輪廓提取 19
5.4雙眼、嘴巴和鼻子的標(biāo)定 21
6  軟件的實(shí)現(xiàn)及界面 24
6.1 軟件的具體實(shí)現(xiàn) 24
6.2 操作界面 24
7  總結(jié) 35
7.1 結(jié)論 35
7.2. 對進(jìn)1步研究的展望 35
參考文獻(xiàn) 35
8  致謝辭 37
   附錄

 

人臉的檢測定位
基于膚色的人臉定位方法
 
摘要:人臉識別技術(shù) （FRT）涉及到圖像處理、模式識別、計(jì)算機(jī)視覺等，是1項(xiàng)具有廣泛應(yīng)用前景和極富挑戰(zhàn)性的研究課題，而人臉檢測和人臉面部特征點(diǎn)的定位是人臉識別技術(shù)的前期工作，具有重要的研究價(jià)值。本文主要是研究人臉檢測和人臉特征點(diǎn)的定位算法，基于人臉膚色模型，利用顏色信息把彩色圖像分割成皮膚區(qū)、頭發(fā)區(qū)和背景區(qū)，然后對皮膚區(qū)進(jìn)行去噪聲處理進(jìn)而實(shí)現(xiàn)臉部區(qū)域的具體定位。然后對人臉上的眼睛、嘴巴、鼻子定位。該軟件是在Microsoft WindowsXP 平臺上Visual C++開發(fā)環(huán)境下，采用上述算法編制的。實(shí)驗(yàn)證明，該軟件對于不同表情的清晰的人臉情形都能夠正確的檢測定位，典型耗時(shí)為3～30秒鐘。
關(guān)鍵詞：2值化；區(qū)域直方圖；人臉檢測；人臉特征點(diǎn)；邊緣提�。荒w色模型.

 

Human face examination localization
Which Based on skin color human face localization method
 
Abstract:Therecognitiontechnologyoffacesofpeople(FRT)involve image processing ,patten-recogniton computer vision , etc.,which is an extremely challenging subject with a wide prospect . However , face detection and localization of facial feature of people are preparing work for face recognition technology, which has important researching values. This text mainly studies the algorithm of face recognition and localization of people’s facial features and proposes a method based on similar degree measurement of people’s face according to people’s face complexion model to locate eyes , nose and mouth on the faces of people.
Kewords:two values turn；the district of the square diagra；face detection；facial feature；mark draw on the edge；complexion mode.

1  前言
1.1系統(tǒng)簡介
這個(gè)畢業(yè)設(shè)計(jì)所涉及到的是人臉的檢測和定位。簡單來說，所謂人臉的檢測與定位，就是在照片(靜態(tài)圖像)或視頻(動(dòng)態(tài)圖像)中標(biāo)出人臉?biāo)�在的位置，即�?矩形框標(biāo)出人臉的區(qū)域。然后在人臉區(qū)域標(biāo)記出人的眼睛、嘴巴和鼻子位置。它和人臉識別有所區(qū)別，人臉的識別就是把選取出來的人臉與數(shù)據(jù)庫中已有的人臉進(jìn)行比較，找出匹配的檔案來。
在日常生活中，我們主要根據(jù)臉來識別1個(gè)人，人的臉部特征給我們提供了大量豐富的信息。交談中，我們往往看著對方的臉，尤其是眼睛。臉上的表情也是進(jìn)行交談的1個(gè)重要部分。所以，人臉在人與人的交流過程中起著極其重要的作用。同時(shí)人臉的研究在身份驗(yàn)證、保安系統(tǒng)，人機(jī)交互界面、檔案管理和可視化通訊等方面有巨大應(yīng)用前景。這就決定了在現(xiàn)代社會(huì)中，使用計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行人臉的定位和識別工作有著重要的意義。
人臉識別系統(tǒng)雖然有誘人的應(yīng)用前景， 但目前人臉檢測還是1個(gè)相當(dāng)困難的工作，其中所面臨的問題可以歸結(jié)如下：
(1)圖像中是否存在人臉：這是人臉檢測不同于其它有關(guān)人臉研究工作的地方，即如何判斷圖像中是否存在人臉，如何區(qū)別人臉和類似人臉的非人臉圖像。
(2)檢測不同表現(xiàn)形式的人臉：人臉可能以不同視角出現(xiàn)在圖像中，也可能被某些物體遮擋，造成某些用于檢測而需提取的人臉特征不可見。
(3)圖像中存在著噪聲：由于成像時(shí)亮度、對比度等因素的影響使圖像不清晰，人臉與背景區(qū)別不大，給檢測帶來1定的難度。
(4)人臉自身的因素：由于人臉結(jié)構(gòu)復(fù)雜，某些局部特征具有隨機(jī)性（如眼鏡、胡須、發(fā)型等），而且還存在著不同表情的人臉，這些都給人臉檢測帶來難度。
人臉定位是近年來圖像處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題之1，很多學(xué)者已經(jīng)提出各種各樣的定位算法，在這里主要考察了常用的3類方法：第1類方法是基于整體人的灰度模板匹配的方法，這種方法運(yùn)算量太大，且受亮度變化影響太大。[6]第2類方法是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，通過大量樣本的訓(xùn)練，最后對圖像各區(qū)域進(jìn)行判斷，該方法在理論上10分可行，但是訓(xùn)練樣本的選擇和網(wǎng)絡(luò)收斂均非易事。第3類方法是膚色檢測的方法，這種方法利用了數(shù)字圖像的彩色信息，它大大提高了檢測的速度，基本能做到實(shí)時(shí)檢測并且不受人臉表情的影響，因此，本文利用的是第3種方法：膚色檢測的方法。利用膚色建摸的模型比較簡單，而且執(zhí)行速度很快。而且在建摸的時(shí)候用到的主要是YCC空間中的色度信息。
我的論文工作目標(biāo)是尋找1種切實(shí)可行的人臉定位算法，并且編制出演示的軟件。我采用的是膚色檢測的方法。該方法和軟件的實(shí)現(xiàn)采用的是visual c++ 開發(fā)環(huán)境。

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