1、人臉檢測(face detection),問題最初來源于人臉識別(face recognition),是自動人臉識別系統(tǒng)中的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。近幾年隨著電子商務(wù)等應(yīng)用的發(fā)展,使得人臉檢測開始作為一個獨(dú)立的課題,受到研究者的重視。今天,人臉檢測的應(yīng)用背景己經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人臉識別系統(tǒng)的范疇,在基于內(nèi)容的檢索、數(shù)字視頻處理、視覺監(jiān)測等方面有著重要的應(yīng)用價值。但是到目前為止,人臉檢測問題由于自身的復(fù)雜性,仍舊未能得到徹底解決。最新的進(jìn)展是Viola等

2、人的基于積分圖像的Adaboost方法,其層疊分類器在人臉檢測方面速度快且性能與Rowley的ANN方法基本相同,在此基礎(chǔ)上所構(gòu)建的檢測系統(tǒng)是第一個真正實(shí)時的人臉檢測系統(tǒng)。本文作者結(jié)合研究生階段所參加的科研項(xiàng)目,首先對人臉檢測問題作了一些探討,重點(diǎn)對基于積分圖像的Adaboost人臉檢測方法進(jìn)行了研究,在基于Matlab平臺仿真實(shí)現(xiàn)了基于Adaboost的整個人臉檢測系統(tǒng)算法,在綜合多個標(biāo)準(zhǔn)人臉庫的大型人臉圖像庫中作了大量實(shí)驗(yàn),最終訓(xùn)練

3、得到一個分類效果較為滿意的層疊分類器。 本文除了對基于Adaboost人臉檢測算法研究外,還重點(diǎn)研究了人臉中雙眼定位的問題。眼睛定位算法是在人臉位置已經(jīng)確定的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,因?yàn)檠劬Φ奈恢檬菍?shí)現(xiàn)人臉圖像幾何歸一化的必要條件,同時眼睛包含比人臉其他器官更多地信息細(xì)節(jié),因此眼睛的準(zhǔn)確定位成為人臉識別中非常關(guān)鍵的一環(huán)。本文針對眼睛定位主要做了以下兩方面的貢獻(xiàn)： 第一,提出了一種基于人臉結(jié)構(gòu)特征的眼睛區(qū)域搜索的方法。該方法利用人臉