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      人臉的檢測定位MFC+VC++

      時間:2024-06-20 10:57:16 計算機應用畢業論文 我要投稿
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      人臉的檢測定位MFC+VC++

      畢業論文

      目   錄
      中英文題目、摘要、關鍵詞…………………………………………………………………………………
      1  前言 1
      1.1系統簡介 1
      1.2系統基本技術要求 2
      1.3系統架構 2
      2  開發環境介紹 3
      2.1 Visual C++ 3
      2.2 MFC特點 5
      3  基于膚色的人臉區域算法 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區域直方圖 11
      4  人臉區域的檢測 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、嘴巴和鼻子的標定 21
      6  軟件的實現及界面 24
      6.1 軟件的具體實現 24
      6.2 操作界面 24
      7  總結 35
      7.1 結論 35
      7.2. 對進1步研究的展望 35
      參考文獻 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 (FRT)涉及到圖像處理、模式識別、計算機視覺等,是1項具有廣泛應用前景和極富挑戰性的研究課題,而人臉檢測和人臉面部特征點的定位是人臉識別技術的前期工作,具有重要的研究價值。本文主要是研究人臉檢測和人臉特征點的定位算法,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、頭發區和背景區,然后對皮膚區進行去噪聲處理進而實現臉部區域的具體定位。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++開發環境下,采用上述算法編制的。實驗證明,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,典型耗時為3~30秒鐘。
      關鍵詞:2值化;區域直方圖;人臉檢測;人臉特征點;邊緣提取;膚色模型.

       

      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系統簡介
      這個畢業設計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(靜態圖像)或視頻(動態圖像)中標出人臉所在的位置,即用1矩形框標出人臉的區域。然后在人臉區域標記出人的眼睛、嘴巴和鼻子位置。它和人臉識別有所區別,人臉的識別就是把選取出來的人臉與數據庫中已有的人臉進行比較,找出匹配的檔案來。
      在日常生活中,我們主要根據臉來識別1個人,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。臉上的表情也是進行交談的1個重要部分。所以,人臉在人與人的交流過程中起著極其重要的作用。同時人臉的研究在身份驗證、保安系統,人機交互界面、檔案管理和可視化通訊等方面有巨大應用前景。這就決定了在現代社會中,使用計算機自動進行人臉的定位和識別工作有著重要的意義。
      人臉識別系統雖然有誘人的應用前景, 但目前人臉檢測還是1個相當困難的工作,其中所面臨的問題可以歸結如下:
      (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,如何區別人臉和類似人臉的非人臉圖像。
      (2)檢測不同表現形式的人臉:人臉可能以不同視角出現在圖像中,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:由于成像時亮度、對比度等因素的影響使圖像不清晰,人臉與背景區別不大,給檢測帶來1定的難度。
      (4)人臉自身的因素:由于人臉結構復雜,某些局部特征具有隨機性(如眼鏡、胡須、發型等),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域的熱點問題之1,很多學者已經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類方法是人工神經網絡方法,通過大量樣本的訓練,最后對圖像各區域進行判斷,該方法在理論上10分可行,但是訓練樣本的選擇和網絡收斂均非易事。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,基本能做到實時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,而且執行速度很快。而且在建摸的時候用到的主要是YCC空間中的色度信息。
      我的論文工作目標是尋找1種切實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。該方法和軟件的實現采用的是visual c++ 開發環境。

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