【精品】VC++基于WebCam的人脸检测技术设计(论文+源代码+开题报告+文献综述7+外文翻译+答辩PPT)
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- 资源描述：
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- 内容简介：
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基于 脸检测技术 计算机系 001班 叶瑜 2004年 6月 13日 基于 脸检测技术 文的研究内容 结束 人脸检测的意义 实现在 本文的研究内容 利用 在获取的视频流中进行人脸定位 总体设计流程 返回 图 1 基于 基于肤色的人脸定位 （ 1） 转换彩色空间 （ 2） 人脸肤色模型，二值化 （ 3） 后处理 （ 4） 人脸区域的定位 返回 彩色空间 图像的每个像素都是由 3个字节表示，每个字节代表一个不同的颜色分量，依次是蓝色分量 B、绿色分量 G、红色分量 R，三个字节存储的实际内容就是三个分量的值，范围在（ 0， 255）。这种被大多数图像格式所采用的彩色空间，称之为 称为 中 决定色度 ， 决定饱和度。 22 )()( 在多媒体计算机中采用的 字化后 Y:4或 8:2:2。为了简化起见，本文从 换公式如下： 彩色空间转换 （ 1） （ 2） （ 3） 返回 人脸肤色建模 文献 2介绍的人脸肤色模型 78)()(t 70)()(03 6 1 t （ 4） （ 5） 自定义的人脸肤色模型 6） 图 2 人脸肤色建模，二值化 1 8 7） 返回 图 3 二值化后的视频流图像 自定义的人脸肤色模型 后处理 返回 图 4 后处理后的视频流图像 采用膨胀与统计的后处理方法来去掉单帧图像中那些离散的非人脸区域。 人脸区域的定位 返回 图 5 定位后的视频流图像 图 4 后处理后的视频流图像 视频流 视频工具包 包含了一整套完整的视频采集、压缩、解压、回放和编辑的应用程序编程接口（后简称 视频流采集的实现 利用 。 视频流的显示 在整个 显式器，打印机）上回放视频数据的。我们采用 后 由 返回 试验数据 本文分两种情况来试验视频流图像中的人脸定位 ， 下面举 4张具有代表性的实验结果来进行说明： 情况 1：在无大面积的与人脸肤色相近区域的情况下 ， 对人脸的定位 。 图 4 人脸位于图像中央的正面人脸定位 图 8 人脸位于图像一测的正面人脸定位 试验数据 情况 2：存在较大面积的与人脸肤色相近区域的情况下，对人脸的定位。 图 9 存在干扰情况下的正确人脸定位 图 10 存在干扰情况下的错误人脸定位 展望 总的来说 ， 本次毕业设计实现了对单帧图像的人脸定位 ， 可以为下一步即 “ 验证检测到人脸是否是参加在线考试的人员 ” 提供基础 。 但是 ，对人脸的精确验证还需要更好的能抽象出人脸特征的建模公式 ， 比如在视频流处理过程中
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