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人体关键点识别介绍
关人体关键点识别介绍如下：
人体关键点识别是计算机视觉中的一项技术，主要用于识别和定位图像或视频中人体的关键部位，如关节、头部、手部等。
这项技术广泛应用于人体姿态估计、行为分析、人机交互等领域。
人体关键点识别的基本原理是利用深度学习算法对图像或视频进行分析，通过识别人体的轮廓和姿态信息，判断出人体的关键部位的位置。
具体来说，深度学习算法会根据训练数据中的图像或视频进行分析学习，从中提取出人体的特征信息，并建立模型进行预测。
在测试阶段，算法会将新的图像或视频与模型进行比对，从而判断出人体的关键部位的位置。
人体关键点识别的应用场景十分广泛。
例如，在运动健康领域，可以用于辅助运动人员进行运动姿态的纠正和健身锻炼效果的评估；在智能监控领域，可以用于行为分析、安全监控等；在人机交互领域，可以用于智能家居、虚拟现实等场景中的人体姿态的识别和控制。
目前，人体关键点识别技术已经取得了很大的进展，但仍然存在一些挑战和问题。
例如，对于复杂场景下的识别精度有待提高；对于动态场景下的姿态估计还需改进；此外，深度学习算法的训练和优化也需要消耗大量的计算资源和时间。
未来的人体关键点识别技术将更加注重精度、速度和鲁棒性的提高，同时也将探索更加高效和灵活的算法和模型。
面部表情识别面部表情是人类日常交流中十分重要的一种非语言沟通方式。
人们通过面部表情来传递情绪、意图和社交信号。
随着计算机视觉和人工智能的快速发展，面部表情识别技术逐渐成为研究热点和应用领域。
本文将介绍面部表情识别的原理、方法和应用。
一、面部表情识别的原理面部表情识别是指通过计算机技术和算法来自动识别和分析人脸上的表情。
其原理主要基于人脸特征提取和模式识别。
在面部表情识别的过程中，通常需要经过以下几个步骤：1. 人脸检测：首先需要使用人脸检测算法来定位图像或视频中的人脸位置，并进行人脸图像的裁剪和归一化处理。
2. 特征提取：通过提取人脸图像中的关键特征，如眼睛、嘴巴、眉毛等区域的形状、位置和运动信息，以及皱纹、凹凸等纹理信息，来表示面部表情。
3. 表情分类：将提取到的面部特征输入到机器学习或深度学习模型中，通过训练来判断面部表情所属的类别，如喜、怒、哀、乐等。
常用的分类算法包括支持向量机、卷积神经网络等。
二、面部表情识别的方法在面部表情识别领域，有很多种方法和算法被广泛应用。
以下是几种常见的方法：1. 基于几何特征的方法：通过测量人脸上不同区域的距离、角度等几何特征来表达面部表情。
这种方法简单直观，但对光照、角度等因素较为敏感。
2. 基于纹理特征的方法：利用人脸上的纹理信息，如灰度、纹理分布等特征来表示面部表情。
常用的纹理特征提取方法包括局部二值模式、光流法等。
3. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习方法在面部表情识别中取得了显著的性能提升。
通过使用深度神经网络，如卷积神经网络、循环神经网络等，可以在大规模数据上进行端到端的训练和特征提取。
三、面部表情识别的应用面部表情识别技术在许多领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：1. 情绪分析：通过分析面部表情来判断人的情绪状态，可应用于市场调研、用户体验评估、心理疾病辅助诊断等。
2. 人机交互：将面部表情识别技术应用于智能设备和机器人，可以实现更自然、智能的人机交互方式，提升用户体验。
第1篇随着科技的发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用，尤其在游戏行业，人脸识别技术为游戏提供了新的互动体验。
本文将针对游戏人脸识别解决方案进行详细阐述，包括技术原理、应用场景、解决方案及其优势。
一、技术原理1. 人脸检测人脸检测是人脸识别的基础，通过对图像进行预处理，提取出人脸区域。
常用的方法有基于传统图像处理的方法、基于深度学习的方法和基于多尺度特征的方法等。
2. 人脸关键点定位在人脸检测的基础上，进一步对人脸关键点进行定位，如眼睛、鼻子、嘴巴等。
关键点定位的准确性直接影响到人脸识别的精度。
3. 人脸特征提取人脸特征提取是人脸识别的核心环节，通过提取人脸的纹理、形状、光照等特征，构建人脸特征向量。
常用的特征提取方法有LBP（局部二值模式）、HOG（直方图梯度方向）、Eigenface、Fisherface、LBP-SURF等。
4. 人脸比对将待识别的人脸与数据库中的人脸特征进行比对，根据相似度判断是否为同一人。
常用的比对算法有欧氏距离、余弦相似度、加权余弦相似度等。
二、应用场景1. 游戏角色定制用户可以通过人脸识别技术，将自己的面部特征映射到游戏角色身上，实现个性化角色定制。
用户在游戏中扮演的角色将更加贴近自己，提升游戏体验。
2. 游戏社交互动人脸识别技术可以应用于游戏社交场景，如好友识别、情侣匹配等。
用户可以通过人脸识别快速找到自己的好友，实现实时互动。
3. 游戏安全认证人脸识别技术可以应用于游戏账号安全认证，提高账号安全性。
用户在登录游戏时，需要通过人脸识别验证身份，防止他人冒用账号。
4. 游戏场景互动人脸识别技术可以应用于游戏场景互动，如NPC（非玩家角色）识别、表情识别等。
NPC可以根据玩家的面部表情进行互动，提高游戏沉浸感。
5. 游戏营销推广人脸识别技术可以应用于游戏营销推广，如虚拟形象代言、人脸海报等。
通过用户的人脸识别，生成个性化游戏海报，提高用户参与度。
三、解决方案1. 硬件设备游戏人脸识别解决方案需要高性能的硬件设备支持，包括摄像头、处理器等。
人脸识别关键技术及原理
人脸识别是一种基于图像处理和模式识别技术的身份认证技术，其关键技术和原理包括以下几个方面：
1. 人脸检测：利用计算机视觉技术对图像或视频中的人脸进行快速准确的检测。
常用的人脸检测算法有基于Haar特征的级
联分类器（Viola-Jones算法）和基于深度学习的卷积神经网络方法。
2. 人脸对齐：将检测到的人脸进行对齐，使得人脸图像在尺度、姿态和光照等方面具有一致性。
常用的对齐方法包括基于特征点的人脸关键点定位和基于几何变换的人脸对齐。
3. 特征提取：将对齐后的人脸图像转化为有区分度的特征向量。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、深度学习中的卷积神经网络（CNN）等。
4. 特征匹配：将提取到的特征向量与已有的人脸数据库中的特征进行匹配和比较。
常用的匹配方法有欧氏距离、余弦相似度以及支持向量机（SVM）等。
5. 决策分类：根据匹配结果进行人脸认证或者识别。
认证是将待验证的人脸与单个已知身份进行匹配，识别是将待识别的人脸与多个已知身份进行比较，并输出最相似的身份。
常用的分类方法包括最近邻分类器（KNN）、支持向量机（SVM）和
深度学习中的卷积神经网络等。
以上是人脸识别的关键技术和原理，通过这些技术和方法，人脸识别可以实现在各种场景下的自动化人脸识别和身份验证。
基于关键点检测的攀爬识别方法与流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的突破，其中之一就是深度人脸识别技术（DeepFace）。
深度人脸识别技术是Facebook 公司于2014年提出的一种人脸识别算法，它通过深度神经网络模型实现了高准确率的人脸识别任务。
本文将介绍深度人脸识别技术的原理和关键方法。
1. 人脸检测深度人脸识别的第一步是人脸检测。
在一张图片中，首先需要检测出图像中的人脸，并将其分割出来。
传统的人脸检测方法通常使用Haar特征级联分类器或基于HOG（方向梯度直方图）的方法，而深度人脸识别则采用了更为高效准确的卷积神经网络（CNN）进行人脸检测，例如使用了多层感知器（Multilayer Perceptron）和卷积层。
2. 关键点定位在人脸检测之后，深度人脸识别还需要进行关键点的定位，即确定人脸中的眼睛、鼻子和嘴巴等关键位置。
这些关键点的准确定位对于后续的人脸特征提取非常重要。
深度人脸识别通常采用回归器（regressor）或卷积神经网络（CNN）来实现关键点定位任务。
3. 人脸对齐由于不同人的面部结构和姿态可能存在差异，为了提高人脸识别的准确率，需要进行人脸对齐操作，使得不同人脸之间具有一致的姿态和结构。
传统的人脸对齐方法通常使用人工设计的特征，如眼睛的位置和距离等，而深度人脸识别则通过学习特征变换函数来实现自动化的人脸对齐。
具体而言，深度人脸识别使用了仿射变换或者三维变换模型，将检测到的人脸对齐到一个标准的姿态。
4. 特征提取在经过人脸检测、关键点定位和人脸对齐之后，接下来就是进行人脸特征提取。
深度人脸识别使用了深度神经网络模型来抽取人脸图像中的高层次特征。
其中，最常用的是卷积神经网络（CNN），通过多个卷积层和池化层的组合，提取出具有较好判别性的人脸特征表示。
这些特征表示被称为人脸的"嵌入向量"（embedding vector）。
5. 特征匹配在特征提取之后，深度人脸识别将使用一种距离度量方法来计算两个人脸特征向量之间的相似度。
1、人脸检测人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键技术，近年来成为模式识别与计算机视觉领域内一项受到普遍重视、研究十分活跃的课题，己经广泛应用于各种不同领域中。
人脸检测技术的研究，由于受到背景、姿态、尺寸、光照以及检测时间等的影响，大部分算法都是在一定的约束条件下提出的。
因此，研究鲁棒性较高的人脸检测问题是十分有必要的。
人脸检测是把所有的人脸作为一个模式，而非人脸作为另一个模式，人脸检测的过程就是将人脸模式与非人脸模式区别开来的过程。
人脸识别是把每一个人的人脸作为一个模式来对待，不同人的人脸属于不同的模式类，人脸识别的过程是将属于不同人的脸归于各自的模式的过程。
换句话说，人脸检测强调的是人脸之间的共性，而人脸识别则要区分不同人脸之间的差异。
人脸检测的任务是从一幅图像中判断是否存在人脸，找出人脸所在位置与其占区域，即回答“有没有人脸，人脸位置在哪里?”的问题。
这一任务受光照条件、成像器材质量、遮挡、人脸大小、角度、表情等多方面因素的影响，要实现自动精确的人脸检测是一件比较困难的事情。
人脸检测的研究历史和国内外研究现状早期的人脸检测问题可以追溯到20世纪70年代，当时主要采用的是一些启发式的和人体测量技术的方法。
这些技术大部分依赖于各种假设条件，如简单的背景，正面的人脸等。
在这些早期的系统里，任何图像环境的改变都意味着需要重新调整好系统，甚至重新设计系统。
因为这些问题的困扰，人脸检测的研究一直处于止步状态。
直到20世纪90年代，由于人脸识别系统和视频解码的大量运用，人脸检测的研究才得到了新的发展:利用运动、颜色和综合信息等更具有鲁棒性的方法被提出来;变形模板，弹性曲线等在特征提取方面的许多进展使得人脸特征的定位变得更为准确。
目前，国内外对人脸检测问题的研究非常多，比较著名的有国外的MIT,CMU等，国内的清华大学、北京工业大学、中国科学院计算技术研究所和中国科学院自动化研究所等。
随着各方面研究人员对于人脸检测研究的重视，国际上发表的有关论文数量也大幅度增长。
如何使用AI技术进行人脸识别和人体行为分析一、介绍随着人工智能（AI）技术的不断发展，人脸识别和人体行为分析正逐渐成为各个领域的关注焦点。
无论是安防领域、商业领域还是社交娱乐领域，这些技术都可以发挥重要作用。
本文将深入探讨如何利用AI技术进行人脸识别和人体行为分析，并介绍相关应用。
二、人脸识别1. 概述人脸识别是一种通过计算机程序对获取的图像或视频中的人脸进行检测、特征提取和匹配的过程。
其主要应用包括身份认证、犯罪侦查和门禁系统等。
借助AI技术，人脸识别系统可以实现更高效准确的结果，极大地提升了安全性和便利性。
2. 技术原理在AI技术中，人脸识别通常基于深度学习方法。
首先，使用大量带有标签的数据集训练神经网络模型，从而使模型能够自动学习特征表示。
然后，在实际应用中，通过对输入图像进行前向传播计算，模型能够输出人脸的特征向量。
最后，通过比对不同特征向量之间的相似度，进行人脸识别。
3. 应用场景人脸识别技术广泛应用于各个领域。
在安防领域，它可以用于监控视频中的实时人脸检测和身份识别。
在智能交通系统中，可以实现车辆驾驶员的身份认证和违法行为检测等功能。
另外，在社交娱乐领域，人脸识别技术也被广泛应用于照片标签、表情分析和虚拟形象创建等方面。
三、人体行为分析1. 概述人体行为分析是指通过分析图像或视频数据中的人体动作和姿势，来理解人的行为并进行分类或识别的过程。
其主要应用包括运动分析、智能监控和健康管理等。
借助AI技术，可以实现更精确细致的人体行为分析结果，并提供更多实时决策支持。
2. 技术原理在AI技术中，一种常见的方法是采用深度学习网络对图像或视频序列进行建模。
首先，通过训练数据集，可以学习到人体动作和姿势的表示。
然后，通过将输入图像或视频传入深度学习网络，可以获得对应的行为分类结果。
最后，结合时间序列分析方法，实现对连续动作的跟踪和预测。
3. 应用场景人体行为分析技术有广泛的应用场景。
在智能监控系统中，可以检测和警报异常行为，例如突然停止、摔倒或交叉线等。
第３０卷第１期 ２０１３年１月 计算机应用与软件
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｖ０ｌ＿３０ Ｎｏ．１
Ｊａｎ．２０１３
基于人脸检测和关键点识别的快速人体组件划分 马 旋 杨若瑜 （南京大学计算机科学与技术系江苏南京２１００９３） （南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京２１００９３）
摘要 人体组件划分用来检测视频帧或静态图像中的人体，并将其划分为头部和四肢等独立区域，是人体精确三维重建和动作 识别等后续研究的重要基础。提出一种新的人体组件划分算法，算法主要针对无肢体重叠的人体图像，首先利用人脸检测技术快速 定位人体大致范围，再通过边缘检测获取准确的人体轮廓，最后设计并使用高效的十字链表存储和检索方法，完成基于轮廓关键点 查找的人体组件划分。实验表明该方法具有较好的实时性和准确率。
关键词 人体组件划分人脸检测 边缘检测 十字链表 关键点 中图分类号ＴＰ３９１ 文献标识码Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００—３８６ｘ．２０１３．Ｏ１．０７０
ＦＡＳＴ ＳＥＧＭＥＮＴＡＴＩｏＮ ｏＦ ＨＵＭＡＮ ＢｏＤＹ ＣｏＭＰｏＮＥＮＴＳ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＦＡＣＥ ＤＥＴＥＣＴＩｏＮ ＡＮＤ ＫＥＹ ＰｏＩＮＴ ＲＥＣＯＧＮＩＴＩｏＮ
Ｍａ Ｘｕａｎ Ｙａｎｇ Ｒｕｏｙｕ （Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ＆ ｅｗｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９３，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ） 。（Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏ￣ｆｏｒ Ｎｏｖｅｌ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｔ Ｎａａｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９３，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｂｏｄｙ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｄｅｔｅｃｔ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｂｏｄｉｅｓ ｉｎ ｓｔａｔｉｃ ｉｍａｇｅｓ ｏｒ ｖｉｄｅｏ ｆｒａｍｅｓ．Ｉｔ ｓｅｐａｒａｔｅｓ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｂｏｄｙ ｉｎｔｏ ｉｎｄｉｖｉｄｆｉａｌ ｒｅｇｉｏｎｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｔｈｅ ｈｅａｄ，ｌｉｍｂｓ，ｌｅｇｓ ａｎｄ ｅｔｃ．，ａｎｄ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｂａｓｉｓ ｉｎ ｒｅｇａｒｄ ｔｏ ｔｈｅ ｆｏｌｌｏｗ－ｕｐ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｓｅ ｔｈｒｅｅ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｈｕｍａｎ ｂｏｄｙ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｏｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｗｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ａ ｎｅｗ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｈｕｍａｎ ｂｏｄｙ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｍａｉｎｌｙ ｆｏｒ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｂｏｄｙ ｗｉｔｈｏｕｔ ｏｖｅｒｌａｐｐｅｄ ｌｉｍｂｓ．Ｆｉｒｓｔ，ｗｅ ｕｓｅ ｆａｃｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｔｏ ｑｕｉｃｋｌｙ ｌｏｃａｔｅ ｔｈｅ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏ：ｆ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｂｏｄｙ．Ｔｈｅｎ ｗｅ ｏｂｔａｉｎ ａｃｃｕｒａｔｅ ｂｏｄｙ ｃｏｎｔｏｕｒ ｂｙ Ｃａｎｎｙ ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ ｗｅ ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｌｉｓｔ ｆｏｒｍａｔ，ａｎｄ ａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｅ ｂｏｄｙ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｉｎｄｉｎｇ ｋｅｙ ｐｏｉｎｔｓ ｏｆ ｃｏｎｔｏｕｒ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｈａｓ ｇｏｏｄ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｐｒｏｐｅ￣ｙ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｃｙ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｂｏｄｙ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ Ｆａｃｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｌｉｓｔ Ｋｅｙ ｐｏｉｎｔｓ
０ 引 言 视频或图片中人体的组件划分可以服务于人体精确三维重 建和行为识别等诸多相关领域的研究和实际应用。在过去的十 几年中，对这一问题的研究得到越来越多的关注。例如，Ｈａｒｉ— ｔａｏｇｌｕ等人提出了一种递归凸壳算法来构造基于轮廓模型寻找 可能的身体部位 ’ 。Ｍｉｃｉｌｏｔｔａ等人使用几种提前用Ａｄａｂｏｏｓｔ 算法训练过的身体部分探测器检测到了不同的身体部位 Ｊ。 Ｗｅｉｋ和Ｌｉｅｄｔｋｅ跟踪沿着身体的轮廓负的最小曲率，然后使用 修正迭代最近点算法分析每个身体部位 Ｊ。Ｓｏｎｇ等人提出了
一种基于角的方法研究人类的姿势，并从视频序列中确定身体 部分 Ｊ。除此之外，Ｊｕｎ—Ｗｅｉ Ｈｓｉｅｈ等人则提出一种新颖的三角 分割算法来做躯干定位的基础算法 。这些研究工作都对人 体组件划分问题的解决做出了好的开拓。但总体来说仍然具有
一些较为明显的不足，主要包括：（１）没有考虑快速剔除“类似 人体形状”的预处理；（２）可能需要大量的训练图片。
因此，针对以上不足，本文提出一种新的思路：即首先检测 人脸，根据人脸信息大致定位人体位置并最终提取出准确的人 体外轮廓边缘，然后基于人体比例约束，仅在人体外轮廓上搜索 和定位关键的凹凸点，最后根据这些凹凸点来快速分离出各个 不同的身体组件子轮廓。
１ 系统分析与设计 人体组件划分的研究对象分为有肢体重叠和无肢体重叠两 类，而本文考虑到将会利用Ｋｉｎｅｃｔ摄像头获取的深度图像来解 决重叠肢体的分割问题，因此主要研究对无肢体重叠身体图像 的划分。 对人体组件进行划分时，可以选择对图像中人体覆盖区域 的所有像素点进行处理，也可以选择只对人体外围轮廓进行处
收稿日期：２０１２—０８—０７。２０１２中国计算机大会论文。马旋，本科 生，主研领域：计算机视觉，杨若瑜，副教授。 ２７４ 计算机应用与软件 ２０１３丘 理。但从效率和内存消耗方面考虑，本文选择只对人体外围轮 廓进行处理。而人体的轮廓提取很容易发生误检测，所以为了 提高效率和准确性，本文先进行人脸检测，然后根据人脸检测结 果来确定轮廓，因而本文也默认待检图像中的人脸大部分面向 镜头。 确定了人体轮廓之后，本文采取找出轮廓上关键的像素点 的方法，来从整体轮廓划分出四肢等局部轮廓。很显然，所需的 关键像素点应该位于各个关节位置，因此本文定义并采用如下 十个关键点：颈部左边缘点、颈部右边缘点、左臂上界点、左臂下 界点、右臂上界点、右臂下界点、腰部左边缘点、腰部右边缘点和 裤裆中点，再加上人脸中心点。此处如果对轮廓的多轮扫描来 得到各分割点，势必会大大降低效率，所以本文通过一次扫描建 立一个十字链表数据结构，该结构按照点的相应几何分布来存 储轮廓上所有点和相应的重要信息，然后通过对十字链表的行 扫描和列扫描即可快速完成分割点的搜索定位，效率大大提高。 接下来，按照人体轮廓在读点出来时逐点扫描的旋转方向 是顺时针还是逆时针旋转，并用相应分割点进行各个躯干轮廓 首尾的区分，就可以把所有身体部分的轮廓划分出来。 可见，本文的算法关键步骤即为： １）检测人脸，然后提取各人脸对应的人体轮廓； ２）在提取到的轮廓上确定能将轮廓划分的关键点； ３）利用关键点划分人体轮廓成各身体组件的轮廓。
２基于人脸检测的人体轮廓提取 在进行人脸检测时，本文采用的是基于Ａｄａｂｏｏｓｔ学习算法 的人脸检测方法，也即基于Ｈａａｒ—ｌｉｋｅ级联分类器的人脸检测方 法 。这里，每一层分类器都包含一定数目的由Ｈａａｒ。ｌｉｋｅ特征 构成的弱分类器，第一层使用更重要的、分类性能更好的特征所 构成的弱分类器，通常只有很少几个特征，但可以排除掉大量的 非人脸窗口。随着层次的增加，特征的重要性逐渐降低，每层中 特征或分类器的个数也越来越多，但待检测窗口的个数却越来 越少，这样既不影响整个分级分类器的检测性能，又提高了检测 速度。每一个检测窗口都要经过分级分类器的每一层进行 断，直到该检测窗口被某一层分类器判断为非人脸，或者它通过 了所有层的判断，被分级分类器判断为人脸。经过人脸检测，图 像中所有人脸的中心和相应半径可确定下来。 寻找各人脸对应的人体轮廓时，先找出图像中所有物体的 外轮廓集合｛Ｃ ｝（ｉ ［１，ｍ］），且Ｃ ＝｛Ｐ，（ ， ）｝（ ［１， ｎ ］），这里采用的是基于Ｃａｎｎｙ算子的边缘检测技术 ］。Ｃａｎｎｙ 算法首先对原始图像进行灰度化，以ＲＧＢ格式的彩图为例，考 虑到了人眼的生理特点，灰度化采用的是Ｇｒａｙ＝０．２９９Ｒ＋ ０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂ的方法，然后利用一阶偏导的有限差分来计算 梯度的幅值和方向，再对梯度幅值进行非极大值抑制，最后用双 阈值算法检测和连接边缘。在查找到所有人体轮廓后，取满足 下列两个条件且拥有最大ｎ 的轮廓为匹配到的人体轮廓（其中 Ｘ。、Ｙｏ和 。分别为检测到人脸中心横纵坐标和人脸半径）。 图１中所有轮廓被检测出用绿线标示，其中干扰轮廓被排除而 筛选出的人体轮廓用蓝线标示。 Ｘｏ－Ｒｏ≤÷奎 ≤ Ｘｏ＋Ｒｏ ㈩ ÷骞 （２） （ａ）不存在背景千扰轮廓 （ｂ）存在背景干扰轮廓 图１轮廓筛选 在人脸检测结果的指导下，干扰背景和身体内部的干扰轮 廓均可以通过以上筛选被剔除。 ３基于十字链表的快速关键点识别 在关键点的搜索中，轮廓点的查找效率显得尤为重要。本 文采取了十字链表的存储结构对轮廓点的简单链式结构进行了 重组，这样使得轮廓点的遍历变得简单高效。同时对人体部位 经验性的比例数据进行了分析，得到了表１的信息，用来约束和 指导关键点的查找和定位。 表１人体比例表格 代号 名称 比例 ｌ 身高 Ｈ ２ 肩高 ０．８４４Ｈ ３ 肚脐高 ０．６００Ｈ ４ 臀高 ０．４６７Ｈ ５ 肩一肩距 ０．２２２Ｈ ３．１新建十字链表 新建的十字链表结构所包含的元素是人体轮廓上的所有像 素点，十字链表包含一个列链数组泖［ＡＲＲＡＹ＿ＭＡＸ］、一个行链 数组 ［ＡＲＲＡＹ＿ＭＡＸ］、从人体轮廓点链中读出的第一个点的 指针ｈｅａｄ—ｉｎｄｅｘ和用以记录列链数组和行链数组实际使用长度 的ｔｏｔａｌ一 、ｔｏｔａｌ—ｌｅｊａ。其中，列链数组 ［ＡＲＲＡＹ＿ＭＡＸ］和行链 数组 ［ＡＲＲＡＹ＿ＭＡＸ］中的每个元素都是一个链表结构，每个 列链表结构的列坐标相同，其中点按行坐标从上向下链接，而每 个行链表结构的行坐标相同，其中点按列坐标从左向右链接。 由于人体轮廓上的点本来具有的沿轮廓方向的链式结构，再加 上十字链表新建立的横向和纵向的链式结构，对人体轮廓上的 点的查找和处理就高效起来。新建的十字链表ＯＬ示意图如图 ２所示
