基于膚色的光照魯棒性人臉檢測(cè)算法研究.pdf

1、人臉檢測(cè)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究和智能人機(jī)交互系統(tǒng)中占有重要地位。隨著數(shù)字化應(yīng)用中安全控制的快速發(fā)展,人臉檢測(cè)技術(shù)已成為模式識(shí)別領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題,特別是在海關(guān)、犯罪認(rèn)定、網(wǎng)絡(luò)安全、登錄系統(tǒng)及辦公考勤等方面?；谀w色的人臉檢測(cè)算法對(duì)臉部表情、人臉大小和姿態(tài)的變化具有很好的抗干擾能力,在背景環(huán)境不復(fù)雜的情況下,可取得良好的檢測(cè)效果;然而在復(fù)雜背景環(huán)境下,特別是光照不均、過(guò)強(qiáng)、過(guò)弱等情況下,檢測(cè)效果將受到很大影響。
　　為增強(qiáng)基于膚色的人臉檢測(cè)算

2、法的光照魯棒性,首先本文提出了一種像素修正算法,該算法根據(jù)人臉左右對(duì)稱的特性將人臉區(qū)域中過(guò)亮或過(guò)暗的像素點(diǎn)替換為正常亮度下的像素點(diǎn),為后續(xù)膚色檢測(cè)算法提供了良好條件;其次本文采用一種自適應(yīng)閾值分割算法進(jìn)行膚色檢測(cè),根據(jù)待檢測(cè)像素點(diǎn)的亮度確定相應(yīng)色度閾值并檢查該點(diǎn)色度值是否處于閾值范圍內(nèi),進(jìn)而判定該點(diǎn)是否為膚色點(diǎn),在FERET標(biāo)準(zhǔn)人臉庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法相對(duì)于傳統(tǒng)算法提高的正檢率超過(guò)了百分之十,誤檢率降低了百分之五,對(duì)自制圖像集按

3、亮度進(jìn)行分類檢測(cè)可知,所提算法的正檢率曲線整體上高于傳統(tǒng)算法的正檢率曲線,同時(shí)其誤檢率曲線基本位于傳統(tǒng)算法的誤檢率曲線之下,另外,所提算法的正檢率曲線、誤檢率曲線上下波動(dòng)較小,表現(xiàn)出較強(qiáng)的穩(wěn)定性;最后本文采用基于邊緣統(tǒng)計(jì)量的鑲嵌圖方法對(duì)粗檢測(cè)人臉區(qū)域進(jìn)行精確驗(yàn)證,減少光照因素的影響。
　　最終的人臉檢測(cè)實(shí)驗(yàn)將自制圖像集中所有圖像按其平均亮度分為五類,本文人臉檢測(cè)算法在各個(gè)亮度范圍內(nèi)均取得百分之九十以上的正檢率以及百分之十以下的誤檢