基于Adaboost算法的人脸检测研究及实现.pdf

基于Adaboost算法的人脸检测研究及实现.pdf

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西安理工大学硕士学位论文基于Adaboost算法的人脸检测研究及实现姓名：

林鹏申请学位级别：

硕士专业：

信号与信息处理指导教师：

张二虎20070301摘要论文题目：

基于Adaboost算法的人脸检测研究及实现学科专业：

信号与信息处理研究生：

林鹏签名：

越指导教师：

张二虎教授签名：

摘要人脸检测技术作为机器视觉和模式识别研究领域中长期关注的一个重要课题，具有极高的学术研究价值和商业应用价值。

随着智能计算技术发展的日新月异，新方法、新技术的不断引入，给人脸检测研究注入了更多活力，检测效果越来越好，检测速度越来越快。

课题研究工作从基于Adaboost算法的人脸检测出发，分别从训练过程、检测过程对该算法进行优化，并在此基础上开发了人脸检测与跟踪实验系统。

首先，根据经典Adaboost算法的原理，分别实现了Adaboost算法的训练过程和检测过程。

其次，鉴于Adaboost算法的训练过程时间过长，研究中分别对特征数量和训练流程进行了优化，使训练时间缩短了近50。

然后，从实时检测系统对速度要求的角度出发，提出了一种基于Adaboost算法的人脸跟踪算法，使处理一帧图像的平均时间大大缩短。

最后，在实现检测与跟踪算法的基础上，开发出人脸检测与跟踪实验系统，其中包括：

基于图像的人脸检测子系统、基于视频序列的人脸检测与跟踪子系统和视频监控子系统。

此外，通过嵌入肤色检测算法模块和主成份分析算法模块，使系统的性能得到了较大的提升。

课题研究中所实现的相关Adaboost算法程序具有良好可移植性，为今后的迸一步研究和应用打下了良好的基础。

关键词：

人脸检测；Adaboost算法；人脸跟踪；系统优化AbstractTitle：

STUDYANDIMPLEMENTAl-lONOFFACEDETECTl0NBASEDONADABoOSTALGORITHMMajor：

SignalandInformationProcessingName：

PengLINSupervisor：

ProfErHuZHANGAbstractSignature：

让s9舱ture丝彳Facedetectioninpattemrecognitionandmachinevisiontechnologyasalong-termsubjectofconcern,hashi曲academicvalueandcommercialvalueWiththerapiddevelopmentofintelligentcomputingtechnology,newmethodsandnewtechnologieswillcontinuetobeused,whichbringmorevitalitytotheresearch,anddetectionresultwillbeincreasinglybetterandfasterTheresearchstartedfromtheadaboostalgorithm，whichwasoptimizedfromthetrainingprocessandthedetectionprocess，andOilthisbasisfacedetectionandtrackingsystemwasdevelopedFirstly,basingontheclassicalprinciplesoftheadaboostalgorithm,thetrainingprocessandthedetectionprocesswereachievedrespectivelyandindependentlySecondly,inviewofthetrainingprocessconsumedsuchalongtime，thenumberoffeaturesandthestepsofthetrainingprocesswereoptimizedrespectively,sothattrainingtimewasreducedbynearly50Then,fromthepointofspeedrequiredbyrealtimedetectionsystem,afacetrackingalgorithmbasedontheadaboostalgorithmwasproposed，andtheaverageprocessingtimeofsinglefianlewasshortenedsharplyFinally,afterrealizingthedetectionandtrackingalgorithm，thefacedetectionandtrackingsystemwasdeveloped，includingimagebasedfacedetectionsubsystem，videobasedfacedetectionandtrackingsubsystemandvideosurveillancesubsystem，Inaddition,byembeddedofthecomplexionmoduleandtheprincipalcomponentanalysismodule，theperformanceofthesystemwasgreatlyimprovedBecauseofrealizingtheadaboostalgorithmindependently,therelevantprocedurescouldbetran印lantedeasily,andagoodfoundationwaslayforf=IlrtherstudyandimprovingtheapplicationKeyWords：

Facedetection；Adaboostalgorithm；Facetracking；Systellaoptimization独创性声明秉承祖国优良道德传统和学校的严谨学风郑重申明：

本人所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人的研究成果。

与我一同工作的同志对本文所论述的工作和成果的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并已致谢。

本论文及其相关资料若有不实之处，由本人承担一切相关责任论文作者签名：

拯盘选司年学位论文使用授权声明；月17日本人本d蜂在导师的指导下创作完成毕业论文。

本人已通过论文的答辩，并已经在西安理工大学申请博士硕士学位。

本人作为学位论文著作权拥有者，同意授权西安理工大学拥有学位论文的部分使用权，即：

1）已获学位的研究生按学校规定提交印刷版和电子版学位论文，学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生上交的学位论文，可以将学位论文的全部或部分内容编人有关数据库进行检索；2）为教学和科研目的，学校可以将公开的学位论文或解密后的学位论文作为资料在图二转馆、资料室等场所或在校园网上供校内师生阅读、浏览。

本人学位论文全部或部分内容的公布（包括刊登）授权西安理工大学研究生部办理。

（保密的学位论文在解密后，适用本授权说明）论文作者签名：

牲蝗导师签名：

吖年；月刁日1绪论l绪论11引言人脸是一种完全开放的信息源，通过人脸可以得到一个人的性别、年龄、表情和身份等个体信息。

人脸信息的提取过程方便而不具有接触性t11人脸信息的处理技术一直都是模式识剐与机器视觉研究领域内关注的重要问题，是现阶段基于生物特征的身份识别技术的重要组成之一。

人脸检测是指在输入信息中提取人脸（如果存在）的位置、大小和姿态等信息的过程。

人脸检测作为人脸信息处理技术中的一个关键问题，长期以来一直受各种科研机构的重视、相关课题的研究十分活跃。

智能计算的引入给人脸检测技术带来了一个新的发展空间121人们将一些复杂但是智能化的算法应用到人脸检测问题上，得到了很多较好的效果。

随着智能算法的发展，新的算法越来越复杂，越来越合理，也越来越快。

自从Adaboost算法被Viola”1等人应用于人脸检测（15帧秒）之后涌现出了很多相关的研究成果。

例如基于Adaboost算法的车牌识别E4l号码识别”1以及手写字体识别“1等等。

Intel公司提供的OpenCV开发包软件就带有Adaboost算法的训练函数，大大方便了研究人员的使用和研究。

但是OpenCV中的训练函数接口固定并且训练函数不能调整，训练过程中也无法看到中间数据，由于它不能给使用者提供更多的信息，使用起来不