1、山 東 科 技 大 學本科畢業設計（論文）開題報告 題 目 人臉檢測技術研究及MATLAB實現 學 院 名 稱 電子通信與物理學院 專業班級 電子信息工程11級2班 學生姓名 趙文明 學 號 201101101244 指 導 教 師 李晶 填表時間： 2015年 5月 12日填表說明1.開題報告作為畢業設計（論文）答辯委員會對學生答辯資格審查的依據材料之一。2.此報告應在指導教師指導下，由學生在畢業設計（論文）工作前期完成，經指導教師簽署意見、相關系主任審查后生效。3.學生應按照學校統一設計的電子文檔標準格式，用A4紙打印。4.參考文獻不少于8篇，其中應有適當的外文資料（一般不少于2篇）。5.

2、開題報告作為畢業設計（論文）資料，與畢業設計（論文）一同存檔。設計（論文）題目人臉檢測技術研究及MATLAB實現設計（論文）類型（劃“”）工程設計應用研究開發研究基礎研究其它 一、 本課題的研究目的和意義近年來，由于視頻監控，人機交互和視頻檢索等應用的需求，視頻中的人臉檢測研究得到迅速發展。視頻中人臉檢測可以劃分為三個環節:先提取視頻文件中的幀，對圖像進行人臉檢測，再還原成視頻，完成視頻中人臉的檢測。人臉檢測最初來源于人臉識別。是指對于任意一副給定的圖像，采用一定的策略對其進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，并把有人臉的地放識別出來。早期，人臉檢測技術主要服務于

3、人臉識別課題的研究；但是，隨著生物識別技術的快速發展，入臉檢測技術己經被廣泛的應用于其它相關領域，產生一定的商業價值。例如：國家軍事、安全系統驗證、視頻會議、人機智能交互，各類金融卡、身份驗證等等方面具有重要的應用價值。人臉檢測的研究同時也具有非常重要的的學術價值，人臉是一類具有相當復雜的細節變化的自然結構目標，對此類目標的挑戰性在于：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，成功地構造出人臉檢測系統，將為解決其他類似的復雜模式的檢測問題提供重

4、要的啟示。人臉檢測的目的是檢測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，然后對特征進行人臉識別。而在視頻中的人臉檢測在信息處理中，已經成為是一項相當難突破的技術，越來越受到計算機視覺界的廣泛關注，作為這個有價值課題，已經滲透到各不同領域中。二、 本課題的主要研究內容（提綱）(1) 了解人臉檢測的常用方法，包括：基于特征的人臉檢測方法，模塊匹配法的人臉檢測，基于adaboost算法的人臉檢測方法；(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，對圖像進行膚色特征的人臉檢測，圖像向AVI視頻文件的轉換；(4) 人臉檢測在MATLAB軟件下仿真實現。三

5、、 文獻綜述（國內外研究情況及其發展）目前，越來越多的國家開始對人臉檢測及其識別的研究。并且發展得很快，已經由原來的靜態識別到動態識別，由單向多張臉識別，還有從最初的二維臉識別到現在的三圍立體的識別。在國內，最早研究人臉檢測識別的，當屬于中科院計算所跟哈工大的一個聯合面像實驗室。該實驗室的高文教授，陳熙林教授，山世光教授，直到今天，都一直活躍在人臉識別領域，更可貴的是，在IEEE上面發表了很多paper。這一點，很值得國內的同行學習。后來，該實驗室，成為上海銀晨的研發中心，專門為上海銀晨做技術研發和技術支持。其次是中科院生物識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，當年在微軟

6、亞洲研究院的時候，就從事人臉識別方面的研究工作。后來，在中科院組建了專門的人臉識別研究團隊。該研究團隊，首先提出了基于近紅外的人臉識別技術，并將該項人臉識別技術用于08年北京奧運會。同時，基于近紅外的人臉識別技術，得到了國際上同行業專家的認同和一致肯定。接著，是清華大學的丁曉青教授。丁曉青教授在OCR(字符識別)領域，可謂國內第一人。不過，最近幾年轉行做人臉識別，也是非常有成就的。不說別的，就只從FRVT2006（美國國家標準研究所2006年全球人臉識別供應商系統性能測試）的測試結果來看，丁曉青教授的研究團隊是唯一一個完成大規模3D人臉識別性能測試的參賽團隊。由此可見，在國內人臉識別領域來說，

7、她們的算法，在3D領域，絕對排名第一。國外主要有美國、歐洲國家、日本等著名的科研機構，有美國的MIT和CMU，英國的劍橋大學。在人臉識別領域中，國際上逐步形成了一下幾個研究方向：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網絡識別的方法等等，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。發展至今，人臉識別的方法越來越多，最有代表的是基于Haar特征的人臉識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率，同時也能夠滿足實時檢測的要求。基于Haar特征的人臉識別方法始于2001年Paul Viola和Mic

8、hael Jones兩者撰寫的一篇論文，他們在論文中提出了Haar特征和Adaboost算法，并利用它們進行人臉檢測。但是此方法只能用于檢測正面無旋轉的人臉。為此，Rainer Lienhart等人于2002年對此方法進行了擴展, 增加了傾斜特征的定義，此后此方法被擴展到全旋轉縮放情況下的人臉檢測。自從以上幾位學者運用基于Haar特征和Adaboost算法進行人臉檢測取得長足進步之后，基于Haar特征的人臉檢測方法備受專家學者的青睞，國內外相關內容的研究成果也層出不窮。四、 擬解決的關鍵問題1.學習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.如何對提取的圖像進行預處理

9、和色彩平衡調整，對人臉圖像進行建模；3.圖像向AVI視頻文件的轉換。4.人臉檢測的MATLAB實現。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、對圖像進行膚色特征的人臉檢測4、對圖像進行預處理5、對人臉膚色進行建模 6、檢測人臉區域的選定7、 圖像向AVI視頻文件的轉換8、 人臉檢測在MATLAB軟件下仿真實現五、 本課題的進度安排8-10周（4.11-4.30），將各模塊綜合起來進行聯合調試。5.11-5.17，查閱資料，確定設計課題，制定設計計劃，書寫開題報告，擬好論文框架，學習MATLAB相關函數用法；5.18-5.30，針對先前擬定的框架，

10、做好每一部分的設計，15-18周（6.1-6.26），準備答辯，對設計內容進行總結，弄懂各部分的原理及系統的工作過程，寫出畢業答辯的發言稿，做到心中有數，應對畢業答辯。六、 參考文獻1 精通MATLAB 6.5版 張志涌等編著 北京航空航天大學出版社2 MATLAB 與外部接口 蘇金明等編著 電子工業出版社、3蔣貴生等.人臉檢測技術研究J.電子學報，2001,12 （1）：94-102.4 梁路宏，艾海舟，肖習攀，等.基于模板匹配與支持矢量機的人臉檢測J.計算機學報，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.一種基于知識的快速人臉檢測方法J.中國圖象圖形學報,2002,7(1):6-107、Yang Ming-Hsuan,Kriegman D J, Ahuja N.Detecting Face in Images: