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1、基于肤色相似度的人脸检测与定位摘 要本课题致力于完成Visual C+ 6.0平台下的人脸检测与定位系统，人脸检测定位的算法限制于基于肤色相似度算法。要完成的工作包括相似度的计算，图像的二值化，垂直直方图和水平直方图的获取，人脸特征（眼睛、嘴和鼻子）的提取。本课题着重于肤色模型相似度在人脸检测与定位中的应用，对增加人脸检测与定位的准确率的研究有一定的指导意义。提出一种基于肤色的人脸检测定位算法，设计了基于肤色的人脸检测和定位系统。 采用了脸部皮肤之间相似度的方法以及二值化方法，使用了基于边界方法和基于区域方法相结合的算法， 提取了眼睛、嘴和鼻子等关键特征，最终较好地实现了人脸定位。 在Micr
2、osoft Windows平台上，利用Visual C+ + 6. 0 开发了软件。本课题的成果具有一定的应用价值。实验结果表明，该软件对于一定尺寸范围内清晰的正面人脸图能够正确检测定位并提取特征，并且在速度和准确性方面具有良好的性能。关键词：图像分割；人脸定位；肤色；人脸检测；特征提取Detection and Localization of Person Face Based on Skin Color SimilarityAbstract This topic devotes to completing the detection and localization system of t
3、he person face under the Visual C+ 6.0 platforms, and the detection localization algorithm of the person face limit to basing on the skin color similarity algorithm. The topic must complete similarity computation, binary image processing, vertical face characteristic (eye, mouth and nose). This topi
4、c emphasize application of skin color model similarity in the detection and the localization of person face, and for research of increasing accuracy in detection and the localization of person face.In this paper, the authors algorithm and designed a system for face detection and location based on co
5、mplexion. By strengthening the contrast between face features and by adopting binary image processing method, the system -based algorithm , the system through the extraction of the features of eyes, nose and mouth. Taking advantages of Visual C+ 6.0, the authors Microsoft Windows. Production of this
6、 paper value.Experiment results prove that the system is valid in detecting, locating and extracting frontal view face features in a certain range.And it possess favorable performance in rapidity and accuracy.Key words: image segmentation; face localization; complexion; face detection; feature ex- t
7、raction 毕业论文（设计）原创性声明本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。 作者签名： 日期： 毕业论文（设计）授权使用说明本论文（设计）作者完全了解*学院有关保留、使用毕业论文（设计）的规定，学校有权保留论文（设计）并向相关部门送交论文（设计）的电子版和纸质版。有权将论文（设计）用于非赢利目的的少量复制并允许论文（设计）进入学校图书馆被查阅。学校可以公布论文（设计）的全部或
8、部分内容。保密的论文（设计）在解密后适用本规定。 作者签名： 指导教师签名： 日期： 日期： 注 意 事 项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词 5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。4.文字、图表要求：1）文字通顺，语言流畅，书写
9、字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印4）图表应绘制于无格子的页面上5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档5.装订顺序1）设计（论文）2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订3）其它目录引言1第1章 人脸检测与定位概述21.1 人脸检测的定义、应用及难点21.2 人脸检测的研究背景及现状21.3 本文研究的主要内容3第2章 基于肤色
10、模型的人脸检测42.1 人脸检测方法42.2 基于肤色的人脸检测42.2.1 色彩空间的选择42.2.2 肤色模型52.3 人脸肤色相似度的计算6第3章 相似度基础上的人脸特征定位103.1 人脸检测与定位算法103.1.1 人脸区域分割算法103.1.2 人脸区域标记算法123.1.3 人脸检测流程123.2 人眼的检测算法及标定133.2.1 有背景灰度人脸图像中的人眼检测与定位143.2.2 眼睛的标定153.3 鼻子的标定173.4 嘴的标定183.5 设计结果及分析19结论与展望21致谢22参考文献23附录A引用的外文文献及翻译24附录B 参考文献题录及摘要27附录C 主要源程序29
11、插图清单图 2-1训练流程图6图 2-2 二值化流程图.7图 2-3 原图.7图 2-4 相似度图.8图 2-5 二值化图.8图 2-6 垂直直方图.8图 2-7 水平直方图.9图 3-1 人脸检测与定位的总体流程.10图 3-2 人脸区域分割系统.10图 3-3 区域分割算法流程.11图 3-4 标记人脸区域.12图 3-5人脸检测流程图.13图 3-6 LOG算子.15图 3-7 边缘提取流程.15图 3-8 边缘提取图.16图 3-9 眼睛的定位.16图 3-10眼睛标记流程图17图 3-11眼睛标记17图 3-12鼻子的标记流程图18图 3-13鼻子标记18图 3-14嘴巴标记19图
12、3-15系统主界面19引言人脸检测和定位是人脸识别中一个重要的组成部分，其检测问题却是一个极赋挑战性的课题。人脸是一个包含五官、毛发等的极不规则的复杂待测目标，不同的人脸在形状、大小、颜色、质地等方面都有很大的变化；所考虑的检测对象大多是由图像捕捉设备所采集的数字图。所以采集条件特别是光照条件包括光源的方向、明暗、色彩等都会对图的效果产生很大的影响，进而影响对人脸的检测；另外，人脸上还可能长有胡须、戴有眼镜等, 这些也同样是人脸检测不可忽视的因素。人脸检测具有一定的难度和复杂性，对这一问题的深入研究必将推动模式识别等计算机科学的发展。人脸的检测问题在近10年中得到了广泛的关注，国内外很多研究人士提出了很多方法，在不同领域取得了一定进展。但是对于一种能够普遍适用于各种复杂情况的，准确率很高的检测算法，还有很大的探索空间。本文利用Visual C+ + 6. 0 开发了人脸定位和特征提取的软件，该软件对于一定尺寸范围内清晰的正面人脸图能够正确检测定位并提取特征。 第1章 人脸检测与定位概述1.1 人脸检测的定义、应用及难点人脸检测(face detection)是指在输入图中确定所有人脸(如果存在)的位置与大小。人脸检测系统的输入是可能包含人脸的图，输出是关于图中是否存在人脸以及人脸的数目、位置、尺度、位姿
