本文選題：計算機視覺 + 人臉識別�。� 參考：《北方工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：基于計算機視覺的頭部姿態(tài)估計作為自然人機交互領(lǐng)域的重要研究課題,受到越來越多研究人員的關(guān)注。到目前為止,頭部姿態(tài)估計已經(jīng)成功應(yīng)用到汽車安全駕駛、門禁檢測、視頻會議、身份識別等多個重要領(lǐng)域。本文針對基于計算機視覺的頭部姿態(tài)估計進行了深入研究。首先,提出了將膚色模型與灰度積分投影結(jié)合的方法來對人臉特征點進行檢測;其次,對基于SDM模型的人臉對齊算法進行優(yōu)化,根據(jù)人臉特征點位置變化求解頭部姿態(tài);最后,實現(xiàn)了頭部姿態(tài)估計在汽車安全駕駛方面的應(yīng)用。本文主要內(nèi)容及創(chuàng)新點如下:1)本文通過視頻圖像中人臉特征點的位置變化求解頭部姿態(tài),所以人臉特征點檢測的準確性與效率非常重要。本文在研究了人臉特征點檢測的各種主流方法后,提出了將膚色模型與灰度積分投影結(jié)合的方法。該方法通過膚色模型對特征點區(qū)域進行檢測,再通過灰度積分投影方法對特征點進行精準定位。該方法縮小了特征點檢測范圍,提高了檢測效率;同時,該方法對圖像進行了歸一化與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理,降低了光照、表情變化等因素對實驗結(jié)果造成的影響。2)本文對基于SDM模型的人臉對齊算法進行了研究,該方法在檢測過程中存在特征點維度高導(dǎo)致計算量過大與臉型差異等問題。針對這些問題,本文對該算法進行了優(yōu)化,在實驗對象進行特征點檢測后,加入初始化功能,將初始化時的人臉及特征點信息作為訓(xùn)練樣本。在算法優(yōu)化后,樣本圖像與待測圖像為同一個人,消除了臉型差異對實驗結(jié)果造成的影響;降低了特征點的維度,減少了計算量,提高了計算效率;同時,無需對樣本特征點進行手動標注,減少了樣本訓(xùn)練時間,提高了實驗效率。3)本文實現(xiàn)了頭部姿態(tài)在汽車安全駕駛方面的應(yīng)用,通過分析駕駛員的頭部姿態(tài)變化規(guī)律進行疲勞檢測與精神集中度檢測,設(shè)計了基于計算機視覺的汽車安全駕駛輔助系統(tǒng)。實驗數(shù)據(jù)表明,該系統(tǒng)能夠?qū)崟r準確地對駕駛員疲勞狀態(tài)與精神集中狀態(tài)進行檢測判定,具有一定實際應(yīng)用價值。
[Abstract]:In this paper , a method of combining skin tone model with gray integral projection is studied .

【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：1873609