基于Matlab的人脸检测设计

基于Matlab的人脸检测设计(论文10000字)
摘要：本系统的实现采用VS和Matlab语言，并结合了OpenCV计算机开源视觉库，完成了一个完整的能够分别对图像、摄像头进行人脸检测的应用程序。做人脸检测时，尝试了多种办法，其中包括Adaboost+Haar特征、HOG特征+线性SVM两大模型。本文针对人脸检测问题采用了监督下降法(SDM)。在项目前期，对样品图片进行人工标记，然后对这这些标记好的图片进行训练，提取特征点的SIFT特征建立回归模型。然后检测时，利用OpenCV对输入的图片进行处理，用训练器得到的回归模型对特征点进行回归迭代，记录下特征点的位置，所有的工作完毕之后，最后在图片中点出人脸的具体位置。
关键词：人脸检测测，监督下降法，Matlab，OpenCV

Face Detection Based on Matlab
Abstract：The realization of the system using VS and Matlab language, combined with OpenCV computer open source visual library, completed a complete image, the camera can face detection applications. Face detection, try a variety of ways, including Adaboost + Haar features, HOG features + linear SVM two models. In this paper, the supervisory descent method (SDM) is adopted for face detection. In the early stage of the project, the sample pictures were manually marked, and then trained on these marked images, and the SIFT feature of the feature points was extracted to establish the regression model. And then use the OpenCV to process the input image, the regression model obtained by the trainer is used to regression the feature points to record the position of the feature points. After all the work is done, finally in the picture marked the specific location of the face.

Key words：Face detection,SDM, Matlab,OpenCV
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目  录
1 引言    1
1.1 研究背景与研究意义    1
    1.2 人脸检测方法的国内外研究概况    1
1.3 研究内容与结构安排    2
2 目前人脸检测的常用方法    2
2.1 haar-like特征与积分图    2
2.1.1 早期的haar-like特征    2
2.1.2 haar-like特征的改进    3
2.2 积分图方法    4
2.2.1 0度倾斜角    4
2.2.2 45度倾斜角    5
2.3 本章小结    6
3 算法设计    6
3.1特征提取以及人脸检测算法    6
3.2 人脸精确检测    7
3.3 Supervised Descent Method(SDM，监督下降法)    7

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3.3.1 监督下降法    7
3.3.2如何使用监督下降法    9
3.3.3 尺度不变特征转换    10
4 监督下降法模型的训练    14
4.1 样本图片的标定    14
        4.2 模型的训练    16
5总结和展望    17
参考文献    18
致谢    20

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