根据视频序列图像的运动连续性特点,初步对人脸所在区域进行定位,针对人脸检测系统实时性的需要,改进了Adaboost学习算法.提出一种新的视频环境下人脸检测方法.实验证明该方法能够精确定位人脸,有较强的实用性. 视频图像的人脸检测方法 苗毓虹，姜军，张桂林，熊飞 （华中科技大学图像识别与人工智能研究所，湖北武汉４３００７４） 摘要：根据视频序列图像的运动连续性特点，初步对人脸所在区域进行定位，针对人脸检测系 统实时性的需要，改进了Ａｄａｂｏｏｓｔ学习算法。提出一种新的视频环境下人脸检测方法。实验证明该方 法能够精确定位人脸，有较强的实用性。 关键词：人脸检测变化检测Ａｄａｂｏｏｓｔ肤色模型 随着智能化技术和监控技术在各个领域的广泛应 对变化的区域做后续处理工作，去除小的变化区域，找 用，人脸检测作为自动人脸识别的关键环节受到越来越 到图像中最大的连通区域并进行标记。 多的重视。人脸检测是指在图片中确定人脸位置的过 程，其定位的准确性将直接影响到人脸识别的结果。目 前人脸检测有三种类型…：肤色区域分割、基于启发式 模型和基于统计模型的方法。肤色分割的局限性在于受 复杂背景和光照的影响较大。基于启发式模型的方法首 先抽取特征，然后检验是否符合人脸的先验知识。统计 模型是把人脸看作一类模式构造分类器，通过判别图像 （ａ）当前图片 （ｂ）目标区域……