基于改進(jìn)YCrCb色彩空間的人臉檢測(cè)算法.pdf

1、人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別系統(tǒng)中一個(gè)重要的步驟，是一門(mén)復(fù)雜的交叉學(xué)科，涉及到模式識(shí)別，圖像處理，算法設(shè)計(jì)，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等相關(guān)學(xué)科，人臉檢測(cè)結(jié)果為人臉識(shí)別提供直接處理數(shù)據(jù)，所以人臉檢測(cè)的質(zhì)量好壞直接決定著后期人臉識(shí)別率的高低和識(shí)別速度，提高人臉檢測(cè)的準(zhǔn)確率和檢測(cè)速度是提高人臉識(shí)別效果的關(guān)鍵。
　　 本文研究了近年來(lái)國(guó)內(nèi)外人臉檢測(cè)研究領(lǐng)域發(fā)表的大量論文和學(xué)術(shù)報(bào)告，針對(duì)目前人臉檢測(cè)存在的檢測(cè)率受光照條件影響波動(dòng)較大的現(xiàn)狀，在借鑒前人的研究成果

2、和論文的基礎(chǔ)上，對(duì)人臉檢測(cè)方法做了改進(jìn)，提出了采用基于改進(jìn)YCrCb顏色空間的膚色模型的人臉檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)了人臉檢測(cè)系統(tǒng)，取得了較好的人臉檢測(cè)效果。本文的研究成果如下：
　　 1)改進(jìn)了傳統(tǒng)的RGB顏色空間到Y(jié)CrCb顏色空間的轉(zhuǎn)換算法
　　 傳統(tǒng)的RGB轉(zhuǎn)化YCrCb算法是一種簡(jiǎn)單的線性變換，本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明在亮度較大的照片中人臉膚色區(qū)域的像素經(jīng)RGB轉(zhuǎn)化YCrCb公式得到的Cr分量值和Cb分量值與正常亮度照片中得到的

3、值相差較大，并Cr、Cb值隨著亮度的增強(qiáng)趨近于0。亮度的范圍越大，表現(xiàn)膚色色彩信息的Cr、Cb值聚集度越差，膚色模型就不適合對(duì)各種亮度條件下的圖片實(shí)現(xiàn)人臉膚色的準(zhǔn)確分割。本文通過(guò)分析傳統(tǒng)RGB轉(zhuǎn)換YCrCb算法的幾何意義，提出一種改進(jìn)的結(jié)合線性和非線性變換的RGB顏色空間到Y(jié)CrCb顏色空間的分段轉(zhuǎn)換公式。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)后的轉(zhuǎn)化算法得到的Cr、Cb值具有更強(qiáng)的聚類(lèi)性。
　　 2)提出了水平垂直投影與模板匹配相結(jié)合的人臉檢測(cè)<

4、br>　　 本文采用對(duì)連通區(qū)域水平、垂直投影結(jié)合模板匹配的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)候選人臉的篩選，通過(guò)把候選人臉的大小放縮到固定尺寸，并在水平、垂直方向等量劃分若干區(qū)域，計(jì)算每一個(gè)區(qū)域像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)生成投影圖，與標(biāo)準(zhǔn)正面人臉輪廓的投影圖對(duì)比，以相似度作為判斷是否為人臉的依據(jù)。另外通過(guò)人臉模板顏色的分布特征建立顏色矩陣模板進(jìn)行基于顏色分布特征的模板匹配，以匹配率高低確定人臉。
　　 3)完成了基于改進(jìn)YCrCb色彩空間的人臉檢測(cè)系統(tǒng)。