开题报告(冯海波).doc

毕业设计(论文)材料之二(2)本科毕业设计(论文)开题报告题目:基于肤色模型的人脸检测技术研究课题类型:设计实验研究□论文□学生姓名:冯海波学号:3090203207专业班级:电子信息科学与技术092班学院:电气工程学院指导教师:金震妮开题时间:2013年03月日2013年03月日一、毕业设计(论文)内容及研究意义(价值)研究对象:介绍了基于肤色模型的人脸检测技术研究的设计方案。人脸检测是指使用计算机在输入图像中确定所有人脸(如果存在)的位置与大小的过程。人脸检测系统的输入是可能包含人脸的图像,输出是关于图像中是否存在人脸以及人脸的数目、位置、尺度、位姿等信息的参数化描述。研究意义:研究人脸检测在理论和技术上都有重要的意义:一是可以推进对人类视觉系统本身的认识;二是可以满足人工智能应用的需要。采用人脸检测技术,建立自动人脸检测系统,用计算机实现对人脸图像的自动检测有着广阔的应用领域和诱人的应用前景。同时人脸检测作为一种生物体征识别与其它较成熟的识别方法(如指纹、虹膜、DAN检测等)相比有以下几个优点:①无侵犯性,人脸图像的获取不需要被检测人发生身体接触,可以在不惊动被检测人的情况下进行;②低成本、易安装,人脸检测系统只需要采用普通的摄像头、数码摄像机或手机上的嵌入式摄像头等被广泛使用的摄像设备即可,对用户来说也没有特别的安装要求;③无人工参与,整个人脸检测过程不需要用户或被检测人的主动参与,计算机可以根据用户预先的设置自动进行。由于具有以上优点,近几年来,人脸检测技术引起了越来越多科研人员的关注。人脸检测研究具有重要的学术价值。人脸是一类具有相当复杂的细节变化的自然结构目标,此类目标的检测问题的挑战性在于:①人脸由于外貌、表情、肤色等不同,具有模式的可变性;②一般可能存在眼镜、胡须等附属物;③作为三维物体的人脸的影像不可避免地受由光照产生的阴影的影响;因此,如果能够找到解决这些问题的方法,成功构造出人脸检测与跟踪系统,将为解决其它类似的复杂模式检测问题提供重要的启示。二、毕业设计(论文)研究现状和发展趋势(文献综述)人脸检测问题是计算机视觉领域中的重要问题,最初作为人脸自动识别系统的定位环节被提出,近年来由于其在安全访问控制、视觉监测和新一代人机界面等领域的应用价值,开始作为一个独立的课题受到研究者的重视。人脸检测问题在近十年中得到了深入的研究并取得了长足的发展,国内外的很多学者提出了许多不同的方法,在不同的领域都取得了不同的成果,但是要寻找一种准确率很高的、能普遍适用于各种复杂情况的人脸检测算法,还有一定的距离。在人脸检测的领域中,国际上逐步形成了以下几个研究方向:①基于几何特征的人脸检测方法,主要代表是MIT的Brunelli和Poggio小组,他们采用改进的积分投影法提取出用欧氏距离表征的35维人脸特征矢量用于模式分类;②基于模板匹配的人脸检测方法,主要代表是Harvard大学Smith-Kettlewell眼睛研究中心的Yuille,他采用弹性模板来提取眼睛和嘴巴的轮廓,Chen和Huang则进一步提出用活动轮廓模板提取眉毛、下巴和鼻孔等不确定形状;③基于K-L变换的特征脸的方法,主要研究者是MIT媒体实验室的Pentland;④基于隐马尔可夫模型的方法,ia技术研究所的Nefian小组;⑤神经网络识别的方法,如Poggio小组提出的Hype