人脸检测是基于图像处理的人机交互技术的重要研究内容之一,它是指给定静止图像或视频序列,不管图像中人脸的位置、大小、方向、姿势、光照等如何变化,找到并定位所有人脸确切位置的技术。除此之外,人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键技术,在身份识别、基于内容的检索、自动监控、人机交互等方面有着日益广泛的应用,因此成为了模式识别与计算机视觉领域内一项受到普遍重视的研究热点。本文从硬件和软件两个方面对系统进行了总体规划。在硬件方面,本系统选取TI公司的TMS320dm6437芯片作为硬件处理器件,基于DSP(digital signal processors)系统平台为基础形成实用的硬件系统。系统软件开发环境采用CCS(Code Composer studio)60003.3,利用其集成的实时操作系统DSP/BIOS方便地进行了实时调度和实时调试。在算法设计方面,本文阐述了人脸检测系统实现的基本原理,结合系统硬件,分析了当前的各种人脸检测方法,并选择了肤色检测法为基本的手段。在图像预处理阶段,使用光照补偿技术补偿视频的亮度分量,从而大大提高了后期检测的正确率。利用YUV色彩空间的肤色检测算法,通过在YUV空间对人脸肤色的聚类分析,建立了YUV肤色模型实现人脸检测。该模型可以有效地检测到视频图像中的肤色区域,为人脸的粗定位奠定了基础。考虑到系统实时性,本文采用开、闭运算滤除椒盐噪声。针对图像中肤色不一定是人脸的问题,在人脸检测时,采用连通分量标识算法定位人脸区域。最后通过水平平滑投影和垂直平滑投影,判断出人的双眼区域并裁剪人脸。本文将上述算法在DSP系统平台实现。实验结果表明本系统能较为准确地检测人脸,并满足了实时性的要求。如果将人脸检测技术与传统的视频监控系统相结合,则能提高传统系统的智能化水平,为人机交互技术的后续发展奠定了一定的基础。