第5章 系统的构造和性能分析
人脸识别主要包括人脸检测、人脸图像预处理、人脸特征提取和人脸识别等过程，其中，人脸检测是指在输入图像中确定所有人脸的位置与大小，既给出图像中是否存在人脸以及人脸的数目、位置、尺寸等信息的参数化描述。人脸检测是人脸识别的基础，它的好坏直接影响后面的几个过程以及整个人脸识别的结果。 这里把人脸检测系统作为人脸识别的一种初检测手段。
5.1 系统的构造与调试
系统可分为三大部分：
第一部分是对文件的一些基本操作，如打开图像、保存图像、退出程序；
第二部分则是人脸侯选区域的检测，包括肤色建模及标记区域，即肤色分割，快速摈弃非人脸背景区域；
第三部分是对特征的标注，里面包含眼睛的定位和嘴巴的定位。在得到眼睛和嘴巴的位置后，就可以比较精确的定位出人脸了。
系统的各个部分的功能分析、实现方法以及最终实现的调试结果详见第3章和第4章，这里不再重复了。
5.2 系统的性能分析
5.2.1 系统的优点
针对彩色图像的基于肤色分割的人脸检测方法优点是速度快且对姿态不敏感，缺点是难以区分类似肤色的非人脸区域，适用于特定的环境。基于模板匹配的方法具有一般性，鲁棒性强，但计算量大、速度慢，对硬件性能要求高。本系统采取的将上述两种万法结合起，首先利用肤色快速检测出人脸可能区域，在此区域内再用模板进行极小范围内的验证和精确定位人脸，充分发挥各自的优点，可以获得较快的速度和较好的鲁棒性。
系统使用将肤色分割和模板匹配相结合的算法，首先利用了肤色在色度空间中的聚类特征，通过肤色分割算法粗略得到人脸的大致区域，即候选人脸区域;然后在肤色分割的基础上，利用数学形态学作区域优化，得到初检测结果；最后在灰度图像中利用模板匹配进行验证得到最终结果。


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