基于肤色和Adaboost的人脸检测算法研究的开题报告.docx

基于肤色和Adaboost的人脸检测算法研究的开题报告
一、研究背景
人脸检测是计算机视觉领域中的重要技术之一，它在很多领域都有广泛应用，例如人脸识别、人脸跟踪、视频监控等。目前，人脸检测的研究已经取得了很大的进展，但是在一些复杂的情况下，仍然存在一定的局限性。例如在低光、多人、姿态不同、遮挡等情况下，人脸检测的精度会受到影响。因此，研究新的人脸检测算法是非常有必要的。
本研究采用肤色和Adaboost相结合的方法进行人脸检测，利用肤色信息来区分人脸和背景，进一步提高检测精度。Adaboost是一种常用的机器学习方法，它可以将多个弱分类器结合起来形成一个更强的分类器，适用于复杂的检测任务。
二、研究目的
本研究旨在提出一种基于肤色和Adaboost的人脸检测算法，通过利用肤色信息来区分人脸和背景，通过Adaboost方法训练分类器，提高检测精度。
三、研究内容
1.人脸检测技术的研究和分析；
2.肤色检测算法的研究和实现，采用基于HSV空间的方法来提取肤色特征；
3.使用Adaboost进行分类器训练，得到一个强分类器；
4.将肤色检测和Adaboost分类器相结合，实现人脸检测，评估检测效果。
四、研究意义
本研究的意义在于：
1.提出一种新的人脸检测算法，能够在一定程度上克服一些特殊情况下的检测问题；
2.通过研究肤色信息在人脸检测中的应用，可为后续的人脸识别和跟踪等应用打下基础；
3.通过Adaboost方法训练分类器，为其他分类任务提供借鉴。
五、研究方法和步骤
1.研究两个基础技术：肤色检测和Adaboost方法；
2.选择并获取训练样本，包括人脸和背景的样本；
3.基于HSV空间提取肤色特征；
4.使用Adaboost进行分类器训练；
5.运用训练好的分类器进行人脸检测；
6.评估实验效果并优化算法。
六、预期结果
1.完成基于肤色和Adaboost的人脸检测算法的研究和实现；
2.评估所提出的算法在不同场景下的检测精度，比较实验结果和现有算法的性能，分析特殊情况下的优缺点，并提出改进建议；
3.为后续的人脸识别和跟踪等应用提供技术支持基础。
七、参考文献
1.ViolaP.,JonesM.Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures[C]//ComputerVisionandPatternRecognition,2001.CVPR2001.Proceedingsofthe2001IEEEComputerSocietyConferenceon.IEEE,2001.
2.HaralickRM,ShanmugamK,DinsteinIH.Texturalfeaturesforimageclassification[J].IEEEtransactionsonsystems,man,andcybernetics,1973(6):610-621.
3.JainA,Learned-MillerE.Fddb:Abenchmarkforfacedetectioninunconstrainedsettings[C]//TechnicalReportUM-CS-2010-009.2010.