[发明专利]一种基于Adaboost算法的人脸检测方法

摘要

本发明涉及一种基于Adaboost算法的人脸检测方法，其包括人脸图像预处理，在YCbCr颜色空间进行肤色分割，得到人脸候选区域再进一步进行Adaboost算法的人脸检测，并对筛选出的人脸区域与人脸模板进行匹配，人脸图像预处理包括灰度归一化、光照补偿、滤波去噪和几何归一化；肤色分割包括颜色空间的转换、利用色度模型进行肤色分割、根据肤色连通区域的面积和外界矩形的长宽比进一步筛选出人脸候选区域；Adaboost人脸检测算法训练弱分类器、弱分类器组合成强分类器、强分类器串联成级联分类器；人脸模板匹配包括对经过处理得到的候选人脸区域利用加权欧式距离来度量与人脸模板的匹配度；本发明提高了人脸检测速度和正确率，易于实施操作，稳定可靠。

主权项

基于Adaboost算法的人脸检测方法，其特征是包括如下步骤：1)人脸图像预处理，包括灰度归一化、光照补偿、滤波去噪和几何归一化；2)在YCbCr颜色空间进行肤色分割，包括颜色空间的转换、利用色度模型进行肤色分割，筛选出候选人脸区域；3)Adaboost人脸检测算法进行人脸检测，利用Adaboost算法训练弱分类器，将不同训练集中的弱分类器组合成强分类器，强分类器再串联成级联分类器；4)人脸模板匹配，对筛选得到的候选人脸区域利用加权欧式距离来度量其与人脸模板的匹配度。