基于膚色分割預處理的人臉檢測方法研究.pdf

1、在目前的人臉圖像信息處理領域中,包含有人臉識別、人臉跟蹤、姿態(tài)估計、表情識別等多個研究方向,然而,所有這些研究方向都涉及到一個人臉標識和定位的問題,即必須知道人臉在圖像中的位置以及尺寸--人臉檢測.因此,對于一個完整的、自動的人臉信息分析系統(tǒng)來說,人臉檢測算法是必不可少的.人臉檢測方法研究已經有二十多年了,然而,到目前為止,由于人臉檢測問題自身的復雜性,使得雖然有眾多研究人員潛心研究多年,仍舊未能得到徹底解決.該文作者結合研究生階段所參

2、加的科研項目,對人臉檢測問題作了一些探討.工作主要體現在以下三個方面的:(1)提出了一種基于YCbCr色彩空間的膚色區(qū)域分割方法.基于不同的色彩空間用于人臉檢測的對比,該文選擇YCbCr色彩模型來進行膚色分割.因為在YCbCr色彩模型中,亮度信息包含在Y成份中,色度信息在Cb和Cr中,因此可以輕松地去掉亮度信息.將該方法作為人臉檢測系統(tǒng)的預處理過程,可以快速去除復雜背景,將更多的運算能力集中在可能存在人臉的膚色區(qū)域,從而提高人臉檢測系統(tǒng)

3、的執(zhí)行效率和整體性能.(2)提出了一種基于膚色區(qū)域分割預處理與模板匹配的人臉檢測方法.有關使用模板匹配進行人臉檢測的研究由來已久,這種方法簡單易行,在正面人臉檢測中,其性能穩(wěn)定、可靠.然而,模板匹配也有著很大的局限性,例如,很難預先定義標準模板、計算代價較大、對背景較為敏感.同時,利用膚色特征進行人臉檢測計算代價較小,但是穩(wěn)定性較差.因此,該文將YCbCr膚色特征提取與模板匹配方法的優(yōu)點結合起來,構造出一個新的人臉檢測器.通過采用受限的

4、窗口掃描策略,和引入標準模板數據庫,減少了因掃描窗口和窗口重采樣而浪費的計算代價,從而提高了算法的效率和檢測性能.(3)提出了一種基于膚色區(qū)域分割預處理與神經網絡驗證的人臉檢測方法.人工神經網絡系統(tǒng)用于人臉檢測雖然取得了極大成功,但同樣因為要對輸入圖像窮舉掃描,在很大程度上影響了檢測效率,這限制了它在一些對實時性有要求的人臉檢測應用中的使用.該文在D.Anifantis等提出的MLP網絡人臉檢測器基礎上,通過膚色區(qū)域分割預處理產生備選人