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基于神经网络的人脸检测研究

Form: 论文之家作者：杨珣 Publish: 2006-7-26 Hits:-

【中文题名】

基于神经网络的人脸检测研究

【英文题名】

【学科专业】

计算机软件与理论

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-7-26

【中关键词】

人脸检测,人工神经网络,肤色检测,,,

【英关键词】

face detection,neural network,skin-tone detection,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>模式识别与装置

【论文摘要】

人脸检测是计算机视觉和模式识别领域中的一个研究热点和难点,它研究的主要问题是判断静态图像或动态影像中是否存在人脸,如果存在则对人脸进行定位。人脸检测是实现机器智能化的首要步骤,具有广泛的应用前景。人工神经网络类似于生物神经系统,是以神经细胞为基本运算单元(即人工神经元)组成的一种非线性自适应动力学系统。通过利用合理的学习算法进行训练,神经网络对事物和环境具有很强的自学习、自适应和自组织能力。将神经网络应用于人脸检测的优点是可以通过对系统进行训练来捕获人脸模式的复杂分类条件,而缺点在于网络必须经过广泛的结构调整(如层数,节点数,学习率)和样本训练才能获得好的效果。本文介绍了神经网络的基本原理和主要特征;针对人脸检测领域的特殊性,通过理论分析和大量实验获得了一个较为有效的神经网络结构;对待测图像进行预处理,减少光照等因素带来的影响,提高检测率;引入学习率来加快BP神经网络的训练速度。最终,提出了一个经过改进的基于神经网络的人脸检测系统。为了改善整个检测系统的检测性能,本文根据人脸肤色的色彩特征,构建了一个基于YCbcr的肤色模型。经过非线性变换,使得该模型中色度值不再线性...

【论文题纲】

第一章绪论	6-12
1.1 研究背景与意义	6-7
1.2 难点及主要问题	7-8
1.3 人脸检测算法的性能评价	8-10
1.3.1 测试数据库	8-9
1.3.2 评价指标	9-10
1.4 本文的主要工作及创新点	10
1.5 本文的内容组织	10-12
第二章人脸检测方法综述	12-19
2.1 基于知识的方法	12-13
2.2 基于人脸恒定特征的方法	13-14
2.3 基于模板匹配的方法	14-15
2.4 基于表象的方法	15-19
第三章肤色检测	19-30
3.1 颜色与色彩	19-21
3.1.1 关于颜色的概念	19-20
3.1.2 彩色的特性	20-21
3.1.3 三基色混色原理	21
3.2 常用的颜色空间	21-25
3.2.1 RGB空间	21-22
3.2.2 YUV，YCrCb，YIQ，YES空间	22-23
3.2.3 HSV HSI，TSL空间	23-25
3.3 肤色空间的构建	25-29
3.4 本章小结	29-30
第四章多层神经网络的设计	30-39
4.1 人工神经网络	30-33
4.1.1 生物神经元	30-31
4.1.2 人工神经元	31
4.1.3 前馈神经网络	31-33
4.2 神经网络的设计	33-38
4.2.1 输入、输出层的设计	34-35
4.2.2 隐单元数的确定	35-36
4.2.3 激活函数的选择	36-37
4.2.4 初始值的设定	37-38
4.3 本章小结	38-39
第五章样本收集和网络训练	39-46
5.1 训练样本的收集	39-40
5.2 样本数据的预处理	40-41
5.3 神经网络的训练	41-45
5.4 本章小结	45-46
第六章系统组成和实验结果分析	46-50
6.1 系统组成	46-47
6.1.1 训练流程	46
6.1.2 工作流程	46-47
6.2 系统实现	47
6.3 系统测试	47-49
6.3.1 测试1	47-48
6.3.2 测试2	48-49
6.4 本章小结	49-50
第七章总结与展望	50-52
7.1 全文工作总结	50
7.2 今后的研究方向	50-52
参考文献(References)	52-55
攻读学位期间的研究成果	55-56
致谢	56-57
学位论文独创性声明	57
学位论文知识产权权属声明	57

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.387839



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