臺灣博碩士論文加值系統

本文利用網路攝影機來擷取影像，結合影像處理及類神經網路技術，發展出一套頭部轉向辨識系統。先找出臉部區域，再找出雙眼及嘴唇的位置，再依據頭部的轉向角度之不同，分別找出雙眼及嘴唇的形心座標，並將這三點所形成的三角形的邊長及角度，經過適當的運算後，得到五個特徵數。將這些特徵數及對應的頭部轉向角度做正規化後，建立成資料庫，做為類神經網路的訓練學習資料。由實驗結果知，在相同的光源下，本文所提出的頭部轉向辨識系統都可辨識出頭部的轉向。

In this paper, a webcam is used to capture images, and combining image processing and neural network technology to develop a head rotation recognition system. First, to identify the face region, then to find out the locations of eyes and lips, and after that according to the head rotating angle, to identify the centers of gravity of the eyes and lips. Furthermore, three sides of the triangle based on the three centers of gravity are obtained, after appropriate calculations to obtain five characteristics. After normalizing these characteristics and the corresponding rotating angles of head, the database is obtained and is used as the training data of the neural network. The experimental results indicate that, in the same light source, the rotating angle of head from -40 degrees to 40 degrees, the proposed head rotation recognition system can identify the head rotation degree direction.

摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目次 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 論文大綱 1
第二章 人臉偵測概述 3
2.1 色彩空間 3
2.2 文獻回顧 6
第三章 臉部特徵搜尋 8
3.1 臉部特徵搜尋流程 8
3.2 臉部搜尋 9
3.2.1膚色搜尋 10
3.2.2 雜訊濾除 13
3.2.3 Convex hull 14
3.2.4 膚色區域定位 17
3.3 嘴唇形心搜尋 18
3.3.1 嘴唇搜尋 19
3.3.2 嘴唇定位 20
3.4 眼睛形心搜尋 23
3.4.1 眼睛搜尋 24
3.4.2 定義區塊標籤 25
3.4.3 眼睛定位 26
第四章 頭部轉向辨識 30
4.1 類神經網路 30
4.2 倒傳遞神經網路 32
4.2.1 倒傳遞神經網路架構 33
4.3 頭部轉向辨識系統 36
第五章 實驗結果與討論 40
5.1 靜態頭部轉角辨識 40
5.2 動態頭部轉角辨識 42
第六章 結論及建議 46
6.1 結論 46
6.2 後續研究建議 46
參考文獻 48
附錄A 50
附錄B 58

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