人脸检测的设计与实现

摘要：人脸检测作为人脸信息处理领域中的一项关键技术，在安防、视频会议等实际应用领域有着广泛的应用。但是由于人脸的复杂性和实际应用中的较高要求，人脸检测仍是研究中的难点问题。本文归纳和分析了当前人脸检测的典型算法，然后设计实现了一个基于肤色分割人脸检测系统，并且在摄像头的实时拍摄下通过大量实验验证了算法的准确性。 关键字：人脸检测 肤色分割 摄像头 研究背景及意义 人脸检测(face detection)是指从图像获取设备（如照相机、摄像头等）获取带有复杂、未知背景的图像,并将背景区域与可能存在的人脸区域区别、分割，提取并确定人脸区域的位置、大小、特征的过程。随着人脸检测在人工智能、视频通信、安防监控等领域的广泛应用，设计出满足实时性、精确性等要求的人脸检测系统已成为应用领域中的迫切需求。人脸检测技术己成为模式识别与计算机视觉领域内一项受到普遍重视、十分活跃的研究课题。 目前，人脸检测技术受到来自学术界和工业界越来越多的关注，究其原因，至少有三个方面的促进因素：人机交互方式的演变、生物特征识别的发展、物体检测的研究。 首先，人脸检测技术的提出是人机交互研究发展的需要。从计算机日益普及的趋势看，自然化的人机接口是未来计算机发展的重要方向之一。人机交互方式，经过第一代的单一文本形式到第二代的图形用户界面的发展，正在从以技术为本，向以人为本展。人们提出了智能人机接口的概念，希望计算机具有或部分具有人的某些智能，人同计算机的交流变得象人与人之间的交流一样轻松自如。 用户是人机界面中的主体，计算机作为一种“智能体”参与了人类的通讯活动。在处理人－机关系时，根据“人为中心”的思想，应当充分考虑人的因素。因此，智能接口系统要解决的首要问题是计算机如何感知使用者的存在，这是人机交互的前提。脸部是人类携带信息最丰富的部位，是人类的重要特征。从认知角度讲，人们在视觉通道层次上感知和识别人的首要信息载体就是人脸。使计算机具有感知到人是否存在的视觉功能，这项技术就是人脸检测。 其次，在生物特征识别技术中，作为人脸自动识别系统的先决条件，人脸检测技术有着十分重要的作用。在现代社会中，传统的身份鉴定方式（例如口令、信用卡、身份卡等），存在携带不便、容易遗失、或者由于使用过多或不当而损坏、不可读和密码易被破解等诸多问题，已不能很好地满足各种安全需要并显得越来越不适应现代科技的发展和社会的进步。因此，人们希望有一种更加可靠的办法来进行身份鉴定；生物特征识别技术给这一切带来可能。生物特征识别技术（Biometrics）是通过利用个体特有的生理和行为特征来达到身份识别和（或）个体验证目的的一门科学。尽管人们可能会遗忘或丢失他们的卡片或忘记密码，但是却不可能遗忘或者丢失他们的生物特征如人脸、指纹、虹膜、掌纹等的特征或声音等。 在生物特征识别技术中，近年来以人脸为特征的识别技术发展十分迅速。相对而言，人脸识别是一种更直接、更方便、更友好、更容易被人们接受的非侵犯性识别方法。作为人脸自动识别系统的第一步，人脸检测技术有着十分重要的作用，它为后续的人脸分类提供了待识别人脸的具体信息。 最后，在理论上讲，人脸检测具有重要的科学意义。人脸识别是一种特定内容的模式识别问题。人脸识别从广义上讲包括两个过程：A.人脸检测；B.人脸分类。第一个过程，人脸检测是指在图像上检测有无人脸，若有应判别出人脸的位置和大小。这是一种根据人脸样本模式的共性特征进行模式识别的操作：它将图像内待检的任意一个子区域划分为两类模式：人脸和非人脸。第二个过程，人脸分类（亦即狭义上的人脸识别）是指对对当前人脸模式进行比较判别，区分它们的脸型、眼型、口型、表情、性别、年龄、种族和身份等。这是一种根据人脸样本模式的个性特征进行模式识别的操作：它将特定人脸上的有关特征或特征点提取和检测出来并与已知类别的标准样本特征相匹配，从而描述和刻画人脸。 人脸的检测和识别其实只是目标检测和识别的一个典型的应用实例。目标检测和识别的其他应用包括：手写或印刷体文字的分割和识别、图文表混合信息的分类和识别、在躁声环境中检测和识别特定说话人的身份、在航海、航空红外照片中进行自动目标的识别。对人脸及其特征检测的研究有益于相似特征提取及目标检测和识别问题的研究。 人脸样本构成了一个具有自然相似结构、却又各不相同的开放的模式集合。它具有复杂特征的三维模式，是一种有弹性的局部可变形的非刚性目标，与刚性目标的检测和识别相比，非刚性目标的处理更加复杂和困难。在现实世界中，有许多类似的现象和问题，如手写文字的处理。对人脸三维非刚性目标的检测和识别的研究对于大量同类问题的解决有着相互启发和相互推动的现实意义。 1.2国内外研究现状 所谓人脸检测，一般指在图像中定位人脸，如果图像中含有人脸，则获取人脸的位置、大小、姿态等信息，进一步可以提取人脸的特征。人脸检测问题的探索开始于八十年代末、九十年代初，吸引了越来越多的研究者的兴趣，取得了一批有意义的研究成果。本文的研究目标是要在复杂的背景下，尽量快速准确地判断出输入图像中人脸的存在与否，如果有人脸，则给出该人脸相关信息。 人脸是复杂的模式，受到多种因素的影响。找到一种有效的方法提取人脸的共性特征来描述人脸模式，即人脸的建模，是人脸检测的关键。国内外相关文献中提出了许多方法，概括而言，目前的技术可分为基于器官的方法和基于模板的方法。基于器官的方法将人脸视为显著器官的组合，首先提取一些重要的器官：眼、鼻、唇等，然后通过器官的位置和它们之间的几何关系来检测人脸。基于模板的方法将人脸看作一个整体的模式，即二维的像素矩阵，从统计的观点，通过大量的人脸图像样本构造人脸模式空间，根据相似度量来判断人脸是否存在。在这两个框架之下，发展了许多方法。此外，利用彩色信息进行人脸检测，也是一种有效的方法。 本文的研究内容及章节安排 本文章节安排如下：第一章? 介绍课题的研究背景意义和研究现状第二章? 介绍软件的开发平台和工具第三章? 主要是人脸检测方法第四章? 具体阐述软件的设计及实现第五章? 软件测试