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人脸检测技术的研究进展
作者：王超李东雷震来源：《电脑知识与技术》2009年第25期
摘要近年来由于人脸检测技术在身份验证、视频监控等领域日益广泛的应用对于人脸检测的研究越来越受到人们的重视。该文对各发展阶段的方法进行介绍比较指出其优劣性。
关键词人脸检测统计理论不变特征模板匹配
中图分类号TP18文献标识码A文章编号10093044200925721103
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人脸检测facedetectio
1是指对于任意一幅给定的图像采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸如果是则返回人脸的位置、大小和姿态。
人脸是一个极为复杂的、多维的、典型的非刚体模型它是一个复杂的具有挑战性的模式检测问题其主要的技术难点体现在以下几个方面1人脸具有相当复杂的细节变化不同的外貌如脸形、肤色等不同的表情如眼、嘴的开与闭年龄变化发型变化化妆的浓淡程度等。2人脸的互遮挡人脸可能被图像中的一些其他装饰物如墨镜、围巾或口罩等遮挡。3成像条件的变化光照条件的不同光谱、光源分布、光密度和摄像设备的焦距、成像距离的不同对最终的图像会产生很大的影响。4由于成像角度的不同造成人脸的多姿态如平面内旋转、深度旋转以及上下旋转人脸大小的不固定在同一图像内会出现大小不同的人脸图像。
1人脸检测常用算法
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人脸检测常用的基本算法大致可以分为以下四种基于统计理论的人脸检测算法、基于知识的人脸检测算法、基于不变特征的人脸检测算法和基于模板匹配的人脸检测算法。
本文按照此分类方法进行介绍并比较其优缺点。
11基于统计理论的方法
基于统计的方法将人脸检测问题转化为模式识别的二分类问题即利用统计分析与机器学习的方法来寻找出人脸样本与非人脸样本各自的统计特征继而构建分类器使用分类器完成人脸检测。主要包括子空间方法、神经网络方法、支持向量机方法、隐马尔可夫模型方法以及Boosti
g方法。
111神经网络方法
使用人工神经网络的方法进行人脸检测的优点r