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仿人机器人视觉人脸检测及跟踪技术研究

作者：贾明菊 Publish: 2007-11-12 Hits:-

【中文题名】

仿人机器人视觉人脸检测及跟踪技术研究

【英文题名】

Research on Face Detection and Tracking Algorithms of Humanoid Robot Vision

【学科专业】

机械制造及其自动化

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-11-12

【中关键词】

机器视觉,人脸检测,人脸跟踪,图像分割,,

【英关键词】

machine vision,face detection,face tracking,image segmentation,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>机器人技术>机器人>智能机器人

【论文摘要】

现阶段,机器人的研究应用领域不断拓宽,而仿人机器人具有人类的外观和特征,具有人类智能、灵活性,并能够与人交流,可以在恶劣、危险环境下检修、救援、探测等方面代替人类完成各种作业,也可以在服务、娱乐行业方面发挥作用,具有广阔的应用前景。因此该研究和应用受到普遍关注,并成为智能机器人领域中最活跃的研究热点之一。人脸检测与跟踪是人脸信息处理领域中的一项关键技术,在人脸自动识别系统、基于内容的检索、视觉监测、新一代人机交互技术等领域具有广阔的应用前景。人脸检测作为人脸识别和其他人脸应用的第一个步骤,有着极其重要的作用。因此,人脸检测已成为当前计算机视觉、模式识别研究领域的热点问题。作为仿人机器人视觉的研究重点,本文开展了对人脸检测及跟踪算法的研究。首先研究了人脸检测的四种常见思路,提出了比较合理和有效的肤色提取方法。采用RGB肤色模型进行人脸区域的粗检测。为了排除光照对人脸检测的影响,综合主要的光照补偿方法,提出了线性光照补偿方法,实验证明,肤色提取效果大有改善,能够满足图像的后续处理。其次研究了图像分割技术,采用分块团点着色法,对图像中可能存在的多个人脸进行分割与标记,能够统计...

【论文题纲】

摘要	4-5
ABSTRACT	5-8
第一章绪论	8-18
§1-1 仿人机器人视觉技术的研究现状	8-10
1-1-1 仿人机器人概述	8-9
1-1-2 机器人视觉研究现状及应用	9-10
§1-2 人脸检测技术概述	10-14
1-2-1 引言	10-11
1-2-2 人脸检测的主要方法	11-12
1-2-3 人脸检测技术的国内外研究现状	12-14
§1-3 人脸跟踪技术概述	14-17
1-3-1 人脸跟踪的主要方法	14-15
1-3-2 人脸跟踪技术的国内外研究现状	15-16
1-3-3 人脸检测及跟踪技术存在的困难	16-17
§1-4 本论文的主要内容	17-18
第二章彩色图像的肤色提取	18-30
§2-1 色彩空间分析	18-24
2-1-1 RGB 色彩空间	18-19
2-1-2 YUV 色彩空间	19-20
2-1-3 YCbCr 色彩空间	20-21
2-1-4 HSI 色彩空间	21-22
2-1-5 HSV 色彩空间	22-23
2-1-6 r-g 色彩空间	23
2-1-7 TSL 色彩空间	23-24
§2-2 肤色模型建立和肤色提取	24-29
2-2-1 肤色模型建立的步骤	24-25
2-2-2 RGB 空间下肤色模型建立及肤色提取	25
2-2-3 YUV 色彩空间下的肤色模型和肤色分割	25-26
2-2-4 HSI 色彩空间下的肤色模型和肤色分割	26
2-2-5 r-g 色度空间下肤色模型建立及肤色提取	26-28
2-2-6 各肤色模型的比较和选取	28-29
§2-3 本章小结	29-30
第三章图像的光照补偿	30-38
§3-1 光照补偿概述	30-34
3-1-1 光照补偿的基本方法	30-33
3-1-2 光照补偿的研究现状	33-34
§3-2 一种新的光照补偿方法	34-37
3-2-1 多方法融合算法流程	34-35
3-2-2 新的光照补偿方法	35-37
§3-3 本章小结	37-38
第四章人脸图像分割与匹配	38-52
§4-1 图像分割技术	38-42
4-1-1 基于区域的分割方法	38-39
4-1-2 基于边界的分割方法	39-40
4-1-3 数学形态学	40-41
4-1-4 团点着色法	41-42
§4-2 人脸分割	42-45
4-2-1 开运算	42-43
4-2-2 分块团点着色法	43-45
§4-3 模板匹配	45-49
4-3-1 模板匹配法	45-46
4-3-2 不变矩的基本概念	46-47
4-3-3 椭圆拟合	47-49
§4-4 人脸检测整体思路及用户界面	49-51
§4-5 本章小结	51-52
第五章人脸跟踪系统的构建与实现	52-60
§5-1 引言	52
§5-2 目标跟踪问题的分类	52-53
5-2-1 固定摄像机条件下的目标跟踪	52-53
5-2-2 非固定摄像机条件下的目标跟踪	53
§5-3 运动物体检测的主要方法	53-55
5-3-1 匹配法	53-54
5-3-２光流法	54
5-3-3 差分法	54-55
§5-4 人脸跟踪系统	55-59
5-4-1 跟踪系统的建立	55-56
5-4-2 并行处理方式	56-58
5-4-3 人脸跟踪算法	58-59
§5-5 本章小结	59-60
第六章结论	60-61
参考文献	61-65
致谢	65-66
攻读学位期间所取得的相关科研成果	66

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.386226



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