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文档简介

1、 具適應性與快速人臉偵測方法之研究 論文報告指導教授：張財榮報告者：沈珀楷 摘要膚色像素特徵K-均值聚融合框架整合（Frame Integration）框架割（Frame Segmentation）主成分分析（Principal Component Analysis）支 援 向 機 （ S u p p o r t V e c t o r Machine）人臉偵測邊緣偵測(Edge etection)膚色偵測(Skin Color Detection)移動偵測(Motion Detection)主要分分析(Principal Component Analysis：PCA)因素分析(Factor

2、Analysis：FA)支援向機(Support Vector Machine：SVM)神經網(Neural Network)RGB 色彩空間模式YCbCr色彩空間模式 YCbCr的膚色區域值YCbCr色彩空間模式 YCbCr色彩空間模式 HSV色彩空間模式HSV色彩空間模式HSV轉換至RGB空間定義：膚色像素擷取膚色像素擷取分演算法階層式分群法分割式分群法Forgys Cluster K-均值分群(K-Means Clustering) 聚融合演算法(K-Means Clustering Ensemble) 階層式分群法 Forgys Cluster K-均值分群(K-Means Clust

3、ering) 具有線上即時新群中心的特性分演算法聚融合演算法1.膚色像素特徵擷取（K-均值聚融合演算法）2.特徵點的分群演算法 (Feature Classified A-lgorithm)3.框架的整合演算法 (Frame Integration Algorithm) 4.框架的割演算法 (Frame Segmentation Algorithm)臉部區域偵測 聚融合分群投票程序標定群程序常點刪除程序膚色像素群聚K-均值分群標定群程序常點刪除程序框架整合條件 1： 必須存在著交互重疊的框架。條件 2： 每個框架的總膚色必須大於你所設定的閥值。條件 3： 交互重疊的框架，最長的邊長必須大於你所設定的閥值。條件 4： 比較二個框架的膚色像素的相似性，有二個框架Fa以及Fb要進合併，合併的基礎則是去判斷二個框架內的膚色像素特徵向Y，Cb，Cr， SxcosH ， SxsinH， 五個分是否有達到整合的條件。條件 5： 前面的條件都符合，則將要結合的框架記下。 條件 6： 進框架的整合。 階層式分群法

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