导读:本文包含了脸部检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:人脸检测,AdaBoost,红外视频,人脸跟踪
脸部检测论文文献综述
王学彬[1]（2016）在《基于红外视频的驾驶员脸部检测与跟踪方法研究》一文中研究指出日益便利的道路交通条件给人们的生活带来了极大的方便,但汽车数量的不断增长也导致交通事故频发。引发交通事故的重要原因之一就是疲劳驾驶,因此,疲劳检测系统的研究意义重大。在目前研究的各类疲劳检测系统中,基于视频分析的疲劳检测系统因其非接触性和实用性成为当前研究热点,而人脸检测与跟踪是疲劳检测中基础而重要的步骤。本文采用基于Haar特征和AdaBoost算法的人脸检测方法,通过自适应移动步长扫描待检测图像,减少了大量非人脸窗口,在保证检测准确率的前提下,提高了检测速度。为了对检测结果进行跟踪,提出了结合特征筛选与二次定位的快速压缩跟踪(FSSL-CT)算法。首先,利用压缩感知原理从划分的各个子区域内提取压缩特征；然后,根据各个压缩特征在正、负类中的分布差异,筛选出部分分类能力强的压缩特征构建分类器,并将特征分布在相邻两帧之间的变化作为学习率,结合正类阈值自适应调整分类器模型的更新速度；最后,使用二次定位策略对目标进行跟踪,每次定位都在其对应的搜索区域内采集候选样本,并按照分类能力选取特定数量的压缩特征加权构建分类器对候选样本进行分类,最终得到跟踪目标。在公共测试序列和自制的红外测试序列上的测试结果表明,FSSL-CT算法在短时遮挡、光照变化和姿态变化的情况下跟踪成功率和精确度高,跟踪速度快。(本文来源于《天津工业大学》期刊2016-01-01）
陈栋,王丽荣[2]（2014）在《基于肤色模型和径向基函数网络的脸部检测》一文中研究指出驾驶员疲劳状态检测一般采用对人眼的闭合度进行计算,若实现对人眼的闭合度计算首先是对人脸的正确快速检测,针对驾驶室的特定环境,本文研究一种基于肤色模型和径向基函数网络为基础的快速人脸检测算法,该算法首先对输入图像进行RGB和YCbCr颜色空间的转换,其次建立相关的肤色模型,实现人脸区域的粗定位,然后结合径向基函数网络对输入的图像进行训练,这样就可以根据训练的结果判断是否是肤色,从而实现人脸检测。仿真结果表明,所研究的算法较好的提高了强光下人脸的正确检测,为驾驶员疲劳驾驶的研究奠定前期基础。(本文来源于《长春大学学报》期刊2014年08期）
孙伟,张为公,张小瑞,陈刚,吕成绪[3]（2009）在《基于Haar-like和肤色特征的驾驶员脸部检测融合算法》一文中研究指出对驾驶员面部疲劳状态进行视觉监测的前提是脸部区域的准确、快速检测。采用改进的基于Haar-like特征的人脸检测算法检测出可能存在的初始人脸区域,然后适当扩大初始人脸区域范围,并在此基础上利用肤色特征和区域连通算法在YCbCr和rgb颜色空间上对人脸区域进行二次定位,最后根据定义的脸部区域重合度和人脸几何特征,实现脸部区域的融合检测。实验结果验证了该算法的准确性和可靠性。(本文来源于《信息与电子工程》期刊2009年05期）
孙伟,张为公,张小瑞,陈刚[4]（2009）在《基于Adaboost与肤色分割融合的驾驶员图像脸部检测》一文中研究指出采用改进的基于Adaboost的人脸检测算法检测出可能存在的初始人脸区域,适当扩大初始人脸区域的面积,在此基础上,利用基于RGB颜色空间的肤色分割算法进行人脸区域的二次定位,根据定义的脸部区域重合度和人脸几何特征实现对脸部区域的精确融合检测。实验结果证实了该算法的鲁棒性和实时性。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2009年05期）
郝晓莉,陈后金,蔡伯根,李杰[5]（2007）在《基于脸部检测和Fuzzy ART的乘客检测算法》一文中研究指出研究了小汽车内的乘客检测和计数的方法,提出了一种基于脸部检测和Fuzzy ART神经网络的算法.采用光照校正、基于亮度补偿的椭圆肤色模型检测算法和数学形态方法以分割汽车内部的人脸区域和背景区域,使用Fuzzy ART神经网络分类器对脸部区域进行计数.在正常白天天气和光照条件下,该算法能够有效地检测出运动车辆中乘客的数量.(本文来源于《北京交通大学学报》期刊2007年05期）
罗小燕,侯晓微,胡海峰,熊银根[6]（2003）在《利用MLP和FFT实现快速脸部检测》一文中研究指出提出了一种对静止图像进行快速脸部检测的方法。通过将多层感知器隐层神经元视为滤波器,利用快速傅立叶变换的性质,把时域卷积转换为频域乘积形式,在保持较高检测率的情况下提高了检测速度。实验证明,利用本文提出的算法可以获得较好的结果。(本文来源于《中山大学学报(自然科学版)》期刊2003年S2期）
脸部检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
驾驶员疲劳状态检测一般采用对人眼的闭合度进行计算,若实现对人眼的闭合度计算首先是对人脸的正确快速检测,针对驾驶室的特定环境,本文研究一种基于肤色模型和径向基函数网络为基础的快速人脸检测算法,该算法首先对输入图像进行RGB和YCbCr颜色空间的转换,其次建立相关的肤色模型,实现人脸区域的粗定位,然后结合径向基函数网络对输入的图像进行训练,这样就可以根据训练的结果判断是否是肤色,从而实现人脸检测。仿真结果表明,所研究的算法较好的提高了强光下人脸的正确检测,为驾驶员疲劳驾驶的研究奠定前期基础。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
脸部检测论文参考文献
[1].王学彬.基于红外视频的驾驶员脸部检测与跟踪方法研究[D].天津工业大学.2016
[2].陈栋,王丽荣.基于肤色模型和径向基函数网络的脸部检测[J].长春大学学报.2014
[3].孙伟,张为公,张小瑞,陈刚,吕成绪.基于Haar-like和肤色特征的驾驶员脸部检测融合算法[J].信息与电子工程.2009
[4].孙伟,张为公,张小瑞,陈刚.基于Adaboost与肤色分割融合的驾驶员图像脸部检测[J].传感器与微系统.2009
[5].郝晓莉,陈后金,蔡伯根,李杰.基于脸部检测和FuzzyART的乘客检测算法[J].北京交通大学学报.2007
[6].罗小燕,侯晓微,胡海峰,熊银根.利用MLP和FFT实现快速脸部检测[J].中山大学学报(自然科学版).2003