基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的彩色圖像人臉檢測(cè)的開題報(bào)告

基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的彩色圖像人臉檢測(cè)的開題報(bào)告一、研究背景和意義隨著人們對(duì)人機(jī)交互和信息安全要求的不斷提升和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷增多，在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，人臉檢測(cè)問題一直受到研究者們的關(guān)注。尤其是在彩色圖像的情況下進(jìn)行人臉檢測(cè)更加符合實(shí)際應(yīng)用需求。傳統(tǒng)的人臉檢測(cè)方式通常采用基于規(guī)則的方法，其缺點(diǎn)在于效率低、實(shí)時(shí)性差、魯棒性不足等。因此，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的人臉檢測(cè)方法應(yīng)運(yùn)而生。本文旨在研究基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的彩色圖像人臉檢測(cè)方法。彩色圖像與灰度圖像相比，不僅信息更加豐富、表達(dá)更直觀，而且對(duì)于光照、姿態(tài)等條件有更好的適應(yīng)性。因此，基于彩色圖像的人臉檢測(cè)方法應(yīng)用前景更廣泛，且更有現(xiàn)實(shí)意義。二、研究?jī)?nèi)容1.回顧相關(guān)研究：梳理已有的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的人臉檢測(cè)方法，對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析比較。2.彩色圖像的預(yù)處理：對(duì)彩色圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括色彩空間轉(zhuǎn)換、尺度調(diào)整、直方圖均衡化等處理方式。3.特征提?。翰捎肏aar-like特征作為人臉檢測(cè)的特征提取方式，具有計(jì)算速度快、效果好等優(yōu)點(diǎn)。4.統(tǒng)計(jì)學(xué)模型：采用AdaBoost算法生成強(qiáng)分類器，使用級(jí)聯(lián)分類器的方法，進(jìn)一步提高人臉檢測(cè)的精度和速度。5.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：使用著名的MIT-CMU數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，分析結(jié)果，比較本文方法和已有方法的優(yōu)劣性。三、研究目標(biāo)本文旨在研究基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的彩色圖像人臉檢測(cè)方法，探究如何在彩色圖像中更加快速而精準(zhǔn)地完成人臉檢測(cè)，進(jìn)一步提高人臉識(shí)別的精度和效率，提高計(jì)算機(jī)視覺在實(shí)際應(yīng)用中的性能。四、研究方法1.文獻(xiàn)綜述法：通過定量和定性的方法，綜合、比較已有文獻(xiàn)中基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的彩色圖像人臉檢測(cè)方法，以明確自身研究的方向和內(nèi)容。2.實(shí)驗(yàn)比較法：使用MIT-CMU數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對(duì)比不同方法的精度和速度，以驗(yàn)證本文提出的彩色圖像人臉檢測(cè)方法的實(shí)用性和有效性。五、研究進(jìn)度安排第一階段：對(duì)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的人臉檢測(cè)方法進(jìn)行文獻(xiàn)綜述，了解其發(fā)展現(xiàn)狀和應(yīng)用領(lǐng)域，以及其存在的問題和不足。第二階段：對(duì)彩色圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括色彩空間轉(zhuǎn)換、尺度調(diào)整、直方圖均衡化等處理方式。第三階段：進(jìn)行Haar-like特征提取，采用AdaBoost算法訓(xùn)練強(qiáng)分類器，并采用級(jí)聯(lián)分類器的方法進(jìn)一步提高人臉檢測(cè)的精度和速度。第四階段：使用MIT-CMU數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對(duì)比不同方法的精度和速度，以驗(yàn)證本文提出的彩色圖像人臉檢測(cè)方法的實(shí)用性和有效性。第五階段：根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對(duì)本文提出的彩色圖像人臉檢測(cè)方法的優(yōu)化方向進(jìn)行探討并總結(jié)。六、預(yù)期研究成果本文將研究基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的彩色圖像人臉檢測(cè)方法，在理論和實(shí)踐應(yīng)用上取得一定的研究成果。預(yù)期實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：1.提出一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的彩色圖像人臉檢測(cè)方法，能夠快速而準(zhǔn)確地完成人臉檢測(cè)。2.使用MIT-CMU數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，比較本文方法和已有方法在精度和速度上的優(yōu)劣性。3.對(duì)本文提出的方法進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步提高人臉檢測(cè)的精度和效率。4.探究彩色圖像人臉檢測(cè)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)和未來研究方向。參考文獻(xiàn)：[1]ViolaP,JonesM.Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures[C].ProceedingsofIEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.IEEE,2001:I–511.[2]ForsythDA,PonceJ.Computervision[M].PrenticeHall,Inc,2002.[3]李翀,王洋,顧永波.基于彩色圖像的快速人臉檢測(cè)[J].光學(xué)精密工程,2011,19(7