人臉檢測(cè)論文開題報(bào)告

1、山 東 科 技 大 學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）開題報(bào)告 題 目 人臉檢測(cè)技術(shù)研究及MATLAB實(shí)現(xiàn) 學(xué) 院 名 稱 電子通信與物理學(xué)院 專業(yè)班級(jí) 電子信息工程11級(jí)2班 學(xué)生姓名 趙文明 學(xué) 號(hào) 201101101244 指 導(dǎo) 教 師 李晶 填表時(shí)間： 2015年 5月 12日填表說明1.開題報(bào)告作為畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）答辯委員會(huì)對(duì)學(xué)生答辯資格審查的依據(jù)材料之一。2.此報(bào)告應(yīng)在指導(dǎo)教師指導(dǎo)下，由學(xué)生在畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）工作前期完成，經(jīng)指導(dǎo)教師簽署意見、相關(guān)系主任審查后生效。3.學(xué)生應(yīng)按照學(xué)校統(tǒng)一設(shè)計(jì)的電子文檔標(biāo)準(zhǔn)格式，用A4紙打印。4.參考文獻(xiàn)不少于8篇，其中應(yīng)有適當(dāng)?shù)耐馕馁Y料（一般不少于2篇）。5.

2、開題報(bào)告作為畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）資料，與畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）一同存檔。設(shè)計(jì)（論文）題目人臉檢測(cè)技術(shù)研究及MATLAB實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)（論文）類型（劃“”）工程設(shè)計(jì)應(yīng)用研究開發(fā)研究基礎(chǔ)研究其它 一、 本課題的研究目的和意義近年來，由于視頻監(jiān)控，人機(jī)交互和視頻檢索等應(yīng)用的需求，視頻中的人臉檢測(cè)研究得到迅速發(fā)展。視頻中人臉檢測(cè)可以劃分為三個(gè)環(huán)節(jié):先提取視頻文件中的幀，對(duì)圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，再還原成視頻，完成視頻中人臉的檢測(cè)。人臉檢測(cè)最初來源于人臉識(shí)別。是指對(duì)于任意一副給定的圖像，采用一定的策略對(duì)其進(jìn)行搜索以確定其中是否含有人臉，如果是則返回一臉的位置、大小和姿態(tài)，并把有人臉的地放識(shí)別出來。早期，人臉檢測(cè)技術(shù)主要服務(wù)于

3、人臉識(shí)別課題的研究；但是，隨著生物識(shí)別技術(shù)的快速發(fā)展，入臉檢測(cè)技術(shù)己經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于其它相關(guān)領(lǐng)域，產(chǎn)生一定的商業(yè)價(jià)值。例如：國(guó)家軍事、安全系統(tǒng)驗(yàn)證、視頻會(huì)議、人機(jī)智能交互，各類金融卡、身份驗(yàn)證等等方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值。人臉檢測(cè)的研究同時(shí)也具有非常重要的的學(xué)術(shù)價(jià)值，人臉是一類具有相當(dāng)復(fù)雜的細(xì)節(jié)變化的自然結(jié)構(gòu)目標(biāo)，對(duì)此類目標(biāo)的挑戰(zhàn)性在于：人臉由于外貌、表情、膚色等不同，具有模式的可變性；一般意義下的人臉上，可能存在眼鏡、胡須等附屬物；作為三維物體的人臉影像不可避免地受由光照產(chǎn)生的陰影的影響。因此，如果能夠找到解決這些問題的方法，成功地構(gòu)造出人臉檢測(cè)系統(tǒng)，將為解決其他類似的復(fù)雜模式的檢測(cè)問題提供重

4、要的啟示。人臉檢測(cè)的目的是檢測(cè)一張圖像是否由人臉，如果有人臉，就把它從圖像背景中分離出來，然后對(duì)特征進(jìn)行人臉識(shí)別。而在視頻中的人臉檢測(cè)在信息處理中，已經(jīng)成為是一項(xiàng)相當(dāng)難突破的技術(shù)，越來越受到計(jì)算機(jī)視覺界的廣泛關(guān)注，作為這個(gè)有價(jià)值課題，已經(jīng)滲透到各不同領(lǐng)域中。二、 本課題的主要研究?jī)?nèi)容（提綱）(1) 了解人臉檢測(cè)的常用方法，包括：基于特征的人臉檢測(cè)方法，模塊匹配法的人臉檢測(cè)，基于adaboost算法的人臉檢測(cè)方法；(2) matlab圖像處理工具箱中的視頻操作(3) 提取AVI視頻文件的幀，對(duì)圖像進(jìn)行膚色特征的人臉檢測(cè)，圖像向AVI視頻文件的轉(zhuǎn)換；(4) 人臉檢測(cè)在MATLAB軟件下仿真實(shí)現(xiàn)。三

5、、 文獻(xiàn)綜述（國(guó)內(nèi)外研究情況及其發(fā)展）目前，越來越多的國(guó)家開始對(duì)人臉檢測(cè)及其識(shí)別的研究。并且發(fā)展得很快，已經(jīng)由原來的靜態(tài)識(shí)別到動(dòng)態(tài)識(shí)別，由單向多張臉識(shí)別，還有從最初的二維臉識(shí)別到現(xiàn)在的三圍立體的識(shí)別。在國(guó)內(nèi)，最早研究人臉檢測(cè)識(shí)別的，當(dāng)屬于中科院計(jì)算所跟哈工大的一個(gè)聯(lián)合面像實(shí)驗(yàn)室。該實(shí)驗(yàn)室的高文教授，陳熙林教授，山世光教授，直到今天，都一直活躍在人臉識(shí)別領(lǐng)域，更可貴的是，在IEEE上面發(fā)表了很多paper。這一點(diǎn)，很值得國(guó)內(nèi)的同行學(xué)習(xí)。后來，該實(shí)驗(yàn)室，成為上海銀晨的研發(fā)中心，專門為上海銀晨做技術(shù)研發(fā)和技術(shù)支持。其次是中科院生物識(shí)別研究所的李子青教授，以及下屬的中科奧森公司。李子青教授，當(dāng)年在微軟

6、亞洲研究院的時(shí)候，就從事人臉識(shí)別方面的研究工作。后來，在中科院組建了專門的人臉識(shí)別研究團(tuán)隊(duì)。該研究團(tuán)隊(duì)，首先提出了基于近紅外的人臉識(shí)別技術(shù)，并將該項(xiàng)人臉識(shí)別技術(shù)用于08年北京奧運(yùn)會(huì)。同時(shí)，基于近紅外的人臉識(shí)別技術(shù)，得到了國(guó)際上同行業(yè)專家的認(rèn)同和一致肯定。接著，是清華大學(xué)的丁曉青教授。丁曉青教授在OCR(字符識(shí)別)領(lǐng)域，可謂國(guó)內(nèi)第一人。不過，最近幾年轉(zhuǎn)行做人臉識(shí)別，也是非常有成就的。不說別的，就只從FRVT2006（美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)研究所2006年全球人臉識(shí)別供應(yīng)商系統(tǒng)性能測(cè)試）的測(cè)試結(jié)果來看，丁曉青教授的研究團(tuán)隊(duì)是唯一一個(gè)完成大規(guī)模3D人臉識(shí)別性能測(cè)試的參賽團(tuán)隊(duì)。由此可見，在國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別領(lǐng)域來說，

7、她們的算法，在3D領(lǐng)域，絕對(duì)排名第一。國(guó)外主要有美國(guó)、歐洲國(guó)家、日本等著名的科研機(jī)構(gòu)，有美國(guó)的MIT和CMU，英國(guó)的劍橋大學(xué)。在人臉識(shí)別領(lǐng)域中，國(guó)際上逐步形成了一下幾個(gè)研究方向：基于幾何特征的方法、基于膚色模型的方法、基于模板匹配的方法、基于KL變換的特征臉方法、基于隱馬爾可夫模型的方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的方法等等，它們可以被歸類到基于顯式特征和基于隱式特征的兩大類方法中。發(fā)展至今，人臉識(shí)別的方法越來越多，最有代表的是基于Haar特征的人臉識(shí)別方法是其中較為典型的方法，該算法不僅具有較高的檢測(cè)率，同時(shí)也能夠滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求?；贖aar特征的人臉識(shí)別方法始于2001年P(guān)aul Viola和Mic

8、hael Jones兩者撰寫的一篇論文，他們?cè)谡撐闹刑岢隽薍aar特征和Adaboost算法，并利用它們進(jìn)行人臉檢測(cè)。但是此方法只能用于檢測(cè)正面無旋轉(zhuǎn)的人臉。為此，Rainer Lienhart等人于2002年對(duì)此方法進(jìn)行了擴(kuò)展, 增加了傾斜特征的定義，此后此方法被擴(kuò)展到全旋轉(zhuǎn)縮放情況下的人臉檢測(cè)。自從以上幾位學(xué)者運(yùn)用基于Haar特征和Adaboost算法進(jìn)行人臉檢測(cè)取得長(zhǎng)足進(jìn)步之后，基于Haar特征的人臉檢測(cè)方法備受專家學(xué)者的青睞，國(guó)內(nèi)外相關(guān)內(nèi)容的研究成果也層出不窮。四、 擬解決的關(guān)鍵問題1.學(xué)習(xí)matlab圖像處理工具箱中的視頻操作以及提取AVI視頻文件的幀；2.如何對(duì)提取的圖像進(jìn)行預(yù)處理

9、和色彩平衡調(diào)整，對(duì)人臉圖像進(jìn)行建模；3.圖像向AVI視頻文件的轉(zhuǎn)換。4.人臉檢測(cè)的MATLAB實(shí)現(xiàn)。研究思路和方法1、了解matlab圖像處理工具箱中的視頻操作2、提取AVI視頻文件的幀3、對(duì)圖像進(jìn)行膚色特征的人臉檢測(cè)4、對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理5、對(duì)人臉膚色進(jìn)行建模 6、檢測(cè)人臉區(qū)域的選定7、 圖像向AVI視頻文件的轉(zhuǎn)換8、 人臉檢測(cè)在MATLAB軟件下仿真實(shí)現(xiàn)五、 本課題的進(jìn)度安排8-10周（4.11-4.30），將各模塊綜合起來進(jìn)行聯(lián)合調(diào)試。5.11-5.17，查閱資料，確定設(shè)計(jì)課題，制定設(shè)計(jì)計(jì)劃，書寫開題報(bào)告，擬好論文框架，學(xué)習(xí)MATLAB相關(guān)函數(shù)用法；5.18-5.30，針對(duì)先前擬定的框架，

10、做好每一部分的設(shè)計(jì)，15-18周（6.1-6.26），準(zhǔn)備答辯，對(duì)設(shè)計(jì)內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，弄懂各部分的原理及系統(tǒng)的工作過程，寫出畢業(yè)答辯的發(fā)言稿，做到心中有數(shù)，應(yīng)對(duì)畢業(yè)答辯。六、 參考文獻(xiàn)1 精通MATLAB 6.5版 張志涌等編著 北京航空航天大學(xué)出版社2 MATLAB 與外部接口 蘇金明等編著 電子工業(yè)出版社、3蔣貴生等.人臉檢測(cè)技術(shù)研究J.電子學(xué)報(bào)，2001,12 （1）：94-102.4 梁路宏，艾海舟，肖習(xí)攀，等.基于模板匹配與支持矢量機(jī)的人臉檢測(cè)J.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2002，25（1）:22-29.5、PKrishnan Nallaperumal, Subban Ravi, PC Nelso

11、n Kennedy Babu, et al.Skin detection using color pixel classification with application to face detection: a comparative study C.Proceedings of the International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications,2007.6、姜軍,張桂林.一種基于知識(shí)的快速人臉檢測(cè)方法J.中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào),2002,7(1):6-107、Yang Ming-Hsuan,Kriegman D J, Ahuja N.Detecting Face in Images: