基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的人脸检测

【摘要】：提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型 (HMM)的人脸检测方法 .首先提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的正面端正人脸检测方法 ;然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸 .其中正面端正人脸检测算法是通过隐马尔可夫模型来识别人脸 /非人脸的奇异值特征 ,从而达到人脸检测的目的 ;扩展算法首先计算当前位置子图象窗口的奇异值特征向量 ,然后利用识别各个旋转角度人脸的 HMM模型对之进行分类 ,以得到该子图象窗口的旋转角度 ,再经过旋正 ,重新再与识别正面端正人脸的 HMM模型对比 ,由此确定该子图象窗口是否为人脸 .通过对一个由 5 1幅集体照片组成的图象集进行测试 ,其中 ,正面端正人脸检测率为 85 .1% ,而任意旋转角度的人脸检测率只有 72 .2 %

【作者单位】： 南京理工大学计算机系 南京理工大学计算机系 南京理工大学计算机系
【基金】：国家自然科学基金项目 ( 6 96 72 0 13)
【分类号】：TP391.4