论文总字数：22078字

摘 要

最近几年来，越来越多的科研人员也开始重视人脸识别技术并不断的进行创新和改善，其发展也是日新月异，在日常生活中也经常会看到这一技术的广泛应用。比如，人脸支付功能，公共领域中的智能监视功能等等。这些功能的应用不但增添了平时人们生活中的便利性，也增添了个人资料的隐私性。

人脸检测是人脸识别功能中最重要的一步，它的实现可以更好的为人脸定位的广泛应用而奠定技术基础。本文就人脸识别的理论和步骤进行研究，并在此基础上设计和实现人脸检测功能。本文首先在RGB色彩空间提取像素点然后映射到YCbCr色彩空间中，并建立肤色模型。然后通过相似度计算，完成肤色区域的分割。最后，结合投影法和人脸近似矩形的比例完成脸部的分割。

本文用VC 6.0进行了相关的测试和验证，结果表明本论文所选研究的方法能够实现面部检测的功能，具有较好的检测效果和较快的检测速度。

关键词：肤色分割 肤色模型 相似度 投影法

Realization of Face Detection

Abstract

In recent years, more and more researchers began to pay attention to facial recognition technology and put forward innovation and constant improvement, its development is rapid, also often see in daily life the wide application of this technology. Face payment functions, for example, in the public domain of intelligent monitoring functions, and so on. The application of these features not only added convenience in people's lives at ordinary times, also adds to the personal data privacy.

Face detection is the most important step in face recognition, its implementation can be better for the wide application of face positioning and technical basis. In this paper, the methods and steps of face recognition is studied, and based on this design can realize the function of face detection. This article first to convert RGB color space to YCbCr color space, and to establish a skin color model. Segment the skin area, through the calculation of similarity. Finally, combining the feature of projection method and the rectangular face myopia complete facial region segmentation.

In this paper, VC is related to testing and verification, the results show that this paper selected the research method can realize the function of facial detection, has good detection effect and fast test speed.

Key words: Skin Color Model; Similarity; Skin Color Segmentation; Projection

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题研究的背景与意义 1

1.2 课题研究现状 2

1.3 研究内容 2

第二章 人脸识别概述 4

2.1 人脸识别系统的一般构成 4

2.2 人脸检测概述 5

2.2.1人脸检测方法 5

2.2.2人脸检测过程 6

第三章 基于肤色的人脸检测方法 7

3.1肤色模型的建立 7

3.1.1色彩模型及色彩模型的相互转换 7

3.1.2肤色模型 10

3.2人脸区域的初次分割 12

3.2.1相似度 12

3.2.2中值滤波 12

3.2.3二值化 13

3.3基于面部矩形特征的二次分割 14

3.3.1投影法 14

3.3.2先验知识法 14

3.3.3结合投影法与先验知识的人脸边界确定 14

第四章 基于肤色的人脸检测方法的实现 15

4.1人脸检测的总体结构 15

4.2 初次检测与分割的实现 15

4.2.1色彩模型转换 16

4.2.2相似度的计算 16

4.2.3图像的中值滤波 17

4.2.2二值化算法的实现 18

4.3人脸定位算法 20

4.3.1垂直方向投影 21

4.3.2水平方向投影 22

4.3.3 人脸分割 23

第五章 结果与分析 25

5.1人脸检测系统界面 25

5.2结果与分析 25

第六章 总结与展望 30

6.1总结 30

6.2展望 31

参考文献 32

致 谢 34

第一章 绪论

1.1 课题研究的背景与意义

在现如今的信息技术时代，如何快速识别信息和更好的保障信息的安全已经成为无法避免的问题。对比于以前传统的IC芯片识别方式，现在更先进的识别方式也逐渐走入我们的生活中。 2015年底，支付宝在其支付功能中添加了人脸识别刷脸功能，这一功能的正式上线意味着传统支付方式面临重大创新。支付宝研究人员表示，这一功能在内测时，其识别成功率已经超过90%，因此刷脸功能可能将会在2016年内向广大支付宝用户全面开放。“刷脸”功能是一种基于人脸面部特征来辨认身份信息的线上支付平台，它的首次推出是出现在芬兰的知名创业公司Uniqul。当客户进行支付时，只需要正视支付机上或者手机上的摄像头，系统就会主动匹配消费者的人脸面部信息和个人账户信息，整个交易过程十分便捷安全，且不需要钱包、信用卡或手机等实物。随着技术的成熟，人脸识别也已经应用到日常生活中更加广泛的地方，比如通过人脸识别匹配进入者身份信息的门禁系统，还有在公共地区更常见的人脸追踪定位系统等。正是人脸识别的安全，方便，快捷等优势，所以成为现在研究的热门技术。

人脸检测是人脸自动识别系统的首要条件之一，是检测人脸功能实现的基础。人脸检测的问题也是源自于人脸识别的，而且现在的人脸检测范畴也逐渐扩大范畴，不仅在人脸表情分析方面有着不错的识别，而且在人的性别、年龄、还有种族判别等都有着可观的应用前景。现在很多的软件爱好者开发出的手机娱乐软件便是结合了人脸识别的功能。今后，人脸识别技术将会成为生物识别中的越来越值得关心的话题，也会将扩大在日常生活中的应用范围。

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