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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:廖元璞
研究生(外文):Yuan-Pu Liao
論文名稱:自動化視訊監控系統人臉偵測方法之研究
論文名稱(外文):Automatic Face Detection for Surveillance System
指導教授:郭文嘉郭文嘉引用關係
指導教授(外文):Wen-Jia Kuo
口試委員:張簡光哲陳啟禎
口試委員(外文):Kuang-Che Chang ChienChii-Jen Chen
口試日期:2014-7-3
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:資訊管理學系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:87
中文關鍵詞:人臉偵測膚色偵測背景相減法極座標轉換
外文關鍵詞:Human Face DetectionSkin DetectionBackground SubtractionPolar Coordinate Transform
相關次數:
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人臉偵測一直以來都是監控系統的重要課題之一,這方面的技術被廣泛地運用在門禁控管和身分認證甚至機器視覺等領域。由於智慧型裝置在人類未來生活中將扮演重要的角色,因此可預見這樣的技術具備發展的潛力。人臉偵測的準確度會受到光線及膚色區域的影響,為了解決這些問題,本研究提出改良式的演算法輔助背景相減法以取得完整的移動物體輪廓,再藉由膚色偵測縮小搜尋的範圍,最後利用極座標空間轉換找尋符合頭部曲線的輪廓,達到人臉偵測的目的。從實驗結果可以看出,本研究提出的方法可以偵測到各種角度的人臉位置,同時也擁有良好的準確率。
Human Face Detection has always been one of the important issues among surveillance systems, techniques that have been used to solve this problem are widely applied to Access Control System, Identity Authentication System as well as Machine Vision. Since Smart Devices will be playing an important role in our future lives, the potential of developing such kind of technologies is foreseeable. The accuracy of Human Face Detection is influenced by lightness and skin region, therefore to solve these problems this research presents an improved algorithm to assist the Background Subtraction Process in order to gain precise dynamic object contour, then using Skin Detection to eliminate search region, and finally achieve the goal of Human Face Detection by running a contour matching process in Polar System. The experimental results show that the algorithms can detect various angles of human face and obtain good accuracy.
目錄
書名頁 i
論文口試委員審定書 ii
元智大學博碩士論文授權書 iii
中文摘要 vi
Abstract vii
誌謝 viii
目錄 x
表目錄 xii
圖目錄 xiii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機與目的 1
1.3 系統架構 2
1.3.1 背景建立機制 2
1.3.2 頭部輪廓偵測 2
1.3.3 最佳臉選取及索引 3
1.4 論文架構 3
第二章 文獻探討 4
2.1 色彩空間(Color Space) 4
2.1.1 RGB色彩空間 4
2.1.2 HIS色彩空間 5
2.1.3 YC_b C_r色彩空間 6
2.2 前後景分割的相關研究 7
2.2.1 傳統方法 7
2.2.2 改良後的方法 11
2.3 膚色偵測的相關研究 15
2.4 極座標偵測的相關研究 22
2.5 影像處理技術 27
2.5.1 邊緣檢測(Edge Detection) 27
2.5.2 形態學(Morphology) 29
2.5.3 影像濾波(Image Filter) 32
2.5.4 連通元件(connected component) 33
第三章 研究架構及方法 35
3.1 動態物體偵測(Dynamic Object Detection) 36
3.1.1 背景模型建立 36
3.1.2 背景相減法 37
3.1.3 雜訊消除 39
3.1.4 亮度調整機制 42
3.1.5 候選背景儲存及背景模型更新 44
3.2 極座標頭部輪廓偵測 48
3.2.1 移動物體中心點偵測 49
3.2.2 膚色區域及中心點偵測 50
3.2.3 索貝爾(Sobel)邊緣偵測 51
3.2.4 移動物體輪廓極座標轉換 52
3.2.5 頭部區域搜尋 54
3.2.6 臉部圖片擷取 58
3.2.7 最佳臉選取及索引 60
第四章 實驗結果與討論 61
4.1系統及實驗環境 61
4.2實驗結果 62
4.3偵測錯誤分析 80
4.4研究限制 82
第五章 結論與未來展望 83
參考文獻 85
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[26] EmguCV, http://www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page.
[27] Farhad Dadgostar and Abdolhossein Sarrafzadeh, “An Adaptive Real-Time Skin Detector Based on Hue Thresholding: A Comparison on Two Motion Tracking Methods,” Pattern Recognition Letters, vol. 27, no. 12, pp. 1342-1352, Sep. 2006.

[28] Paul Viola and Michael J. Jones and, “Robust Real-Time Face Detection,” International Journal of Computer Vision, vol. 57, no. 2, pp. 137-154, May 2004.
[29] 鄭凱方,「人臉可辨識度計算用於監控系統中人臉正面最佳影像判定」,國立中央大學,民國94年。
[30] Kamal Nasrollahi and Thomas B. Moeslund, “Extracting a Good Quality Frontal Face Image from a Low-Resolution Video Sequence,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 21, no. 10, pp. 1353-1362, Oct. 2011.
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