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至于别人怎么说，我从来不全信，毕竟我对别人的实验室也只是停留在钱和项目上，人好也只是听说，却没有见过，所以还是希望你们亲自看一下，来鉴别一下，来考虑一下。续集到此结束！
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历史上的今天
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blogAbstract:'现在是2013年研究生导师选择开始了，相信你们有了自己的选择了，觉得自己写的也写了，如果有可能的话，你可以来实验室看一下，毕竟近三年的时间将在这里度过。说的再多，听的再多，没有尝试，你最后还是不能肯定自己的。所以欢迎各位优秀学子前来咨询，前来与各位老师聊一聊。\r\n不光是金立左，还可以叶老师，然后你也可以根据自己的势力去选择。 但出于对自己的导师更加理解，所以推荐金立左老师\r\n\r\n至于别人怎么说，我从来不全信，毕竟我对别人的实验室也只是停留在钱和项目上，人好也只是听说，却没有见过，所以还是希望你们亲自看一下，来鉴别一下，来考虑一下。续集到此结束！',
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基于仿生模式识别及模糊理论的彩色图像人脸检测
【摘要】：
人脸检测成为近年的研究热点,这主要来源于两大动力:学术价值和商业价值。这一重要课题的突破性进展将给人脸识别、表情姿态的识别、视频监控等相关领域的研究带来很大的推动作用,从而促进计算机视觉、模式识别等计算机科学分支甚至整个计算机科学的发展。
目前对人脸检测的研究已经相当深入,值得一提的是,在脸部特征的选取上,目前为止,国内外的大量研究都集于五官中的“眼、鼻、嘴”的特征,而对眉毛的研究甚少。事实上,人类的眉毛具有足够好的稳定性、抗干扰性和多样性,而不会像眼睛和嘴巴那样受表情的变化而产生大幅的形变,因而可以作为一种独立的、良好的生物特征用于人脸检测。
本文重点研究了彩色图像由眉毛检测实现人脸检测的算法。眉毛检测是人脸检测、识别的关键,其位置的确定可大致估计出人脸的尺度及方向。本文的眉毛候选区域的验证建立在眉毛定位的基础上。眉毛的验证使用了仿生模式识别方法,在此基础上被拒识的样本进一步采用模糊模式识别进行判别。具体来说,本文的工作重点分为以下几个方面:
第一,依据眉毛处在人脸之中的条件,即眉毛由肤色围绕,为了减少搜索范围,对原图像进行肤色分割。提出了一种最优阈值分割方法分割肤色相似度图。较之固定阈值法,该方法较好地保留了肤色区域。对分割后的肤色区域,采用形态学滤波和欧拉数等原理进一步排除非人脸的肤色区域。
第二,提出用眉毛检测来实现人脸检测的思路并作了探索性的研究。通过一个眉毛在人脸识别中所能起到的作用的评估性的实验,证明了眉毛在人脸识别中的地位不亚于眼睛等面部特征,这为本文工作的开展奠定了实验基础。为减少仿生模式识别验证次数,本文的眉毛初步定位算法利用眉毛的亮度及灰度投影等信息大致确定眉毛的区域。对于误检的区域,根据眉毛的几何规则排除之,如眉毛连线与水平线的夹角、检测区域外接矩形的宽与双眉中心连线之比等。
第三,直接用人脸的全部数据进行训练的话,由于空间维数较高,训练时间长,检测耗时。本文先采集眉毛图像,并进行归一化,再提取矩不变量构成特征向量来进行训练。
实际检测时,对算法检测出的眉毛区域进行尺度归一化再计算20阶Legendre矩,组成特征向量进行判别。这样相对于用整个人脸区域可大大缩短检测时耗。
第四,对眉毛训练样本进行仿生模式建模,对待识别眉毛候选区域进行仿生模式判别。对该轮判决后遭拒识的样本进一步采用模糊模式识别方法,构造适当的隶属函数,通过实验确定判决阈值,从而实现对待识别眉毛的最终判定。
从实验结果中可以看出,本文所采用的方法是较有效的,具有一定的理论和实用价值。
【关键词】：
【学位授予单位】：上海师范大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2008【分类号】：TP391.41【目录】：
ABSTRACT4-11
第一章 绪论11-19
1.1 引言11-12
1.2 人脸检测研究现状12-14
1.2.1 目前的人脸检测方法分类12-14
1.2.2 基于肤色信息的人脸检测方法14
1.2.3 基于仿生模式识别的方法14
1.3 眉毛检测的研究现状14-17
1.4 本文的主要工作17-18
1.5 论文的创新点18
1.6 论文的结构安排18-19
第二章 图像预处理——光照补偿19-22
2.1 光照补偿的基本方法及选取19-20
2.2 “参考白”方法20-22
第三章 肤色的检测与分割22-36
3.1 颜色空间介绍22-25
3.1.1 归一化的RGB颜色空间22-23
3.1.2 YIQ 颜色空间23
3.1.3 HSV 颜色空间23-24
3.1.4 HSI 颜色空间24-25
3.1.5 YCbCr(YUV) 颜色空间25
3.2 实验分析和颜色空间选取25-27
3.3 肤色建模27-28
3.4 肤色分割过程28-31
3.4.1 空间低通滤波28-29
3.4.2 肤色相似度图29
3.4.3 阈值分割29-31
3.5 肤色分割后处理31-36
3.5.1 形态学滤波31-33
3.5.2 肤色块的人脸特征筛选33-36
第四章 特征提取36-55
4.1 眉毛在人脸检测中作用的评估实验36-39
4.2 眉毛初步检测39-45
4.2.1 亮度信息40-41
4.2.2 灰度信息41-43
4.2.3 眉毛的端点定位43-44
4.2.4 眉毛的几何分布规则44-45
4.3 眉毛定位实验结果45-47
4.3 矩特征的提取47-55
4.3.1 图像的矩函数47
4.3.2 Legendre 矩的定义47-48
4.3.3 图像Legendre 矩的快速算法48-51
4.3.4 利用Legendre 矩提取眉毛特征51-55
第五章 人脸检测55-68
5.1 仿生模式识别55-63
5.1.1 仿生模式识别(拓扑模式识别)基本原理[15]56-57
5.1.2 仿生模式识别的数学工具——多维空间几何分析理论57-58
5.1.3 仿生模式识别算法的实现58-63
5.2 模糊模式识别63-68
5.2.1 模糊模式识别的基本原理64-66
5.2.2 隶属函数的构造66-68
第六章 实验68-74
6.1 实验过程68-69
6.2 实验结果及分析69-74
第七章 总结及展望74-76
参考文献77-83
攻读硕士期间发表或录用的论文83-85
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【引证文献】
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