彩色圖像人臉檢測(cè)與特征定位技術(shù)研究.pdf

1、人臉檢測(cè)是涉及模式識(shí)別、圖像處理、生理學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的學(xué)科。最初的人臉研究主要集中在人臉識(shí)別領(lǐng)域，隨著人臉應(yīng)用范圍的擴(kuò)大、計(jì)算機(jī)技術(shù)的成熟，人們的實(shí)際應(yīng)用需求越來(lái)越高，在這種背景下人臉檢測(cè)從人臉識(shí)別領(lǐng)域分化出來(lái)，作為一門(mén)獨(dú)立的研究課題受到研究者的重視。目前，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)涌現(xiàn)出大量關(guān)于人臉檢測(cè)的方法，但現(xiàn)有算法一般只能適用于一定的環(huán)境。然而，由于人臉自身的復(fù)雜性和外界環(huán)境等因素的影響也給人臉檢測(cè)帶來(lái)一定困難。因此，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)無(wú)約束環(huán)境下檢測(cè)率

2、高、適應(yīng)性好的自動(dòng)人臉檢測(cè)系統(tǒng)是一個(gè)極賦挑戰(zhàn)性的課題。
　　 本文以復(fù)雜背景下的多人臉圖像和簡(jiǎn)單背景下的單人臉圖像為研究對(duì)象，采用基于膚色的人臉檢測(cè)算法成功實(shí)現(xiàn)了膚色分割，并對(duì)簡(jiǎn)單背景下的單人臉圖像實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵特征定位。具體內(nèi)容如下:
　　 (1)分析計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的各種色彩空間，考慮到膚色只與色度有關(guān)而與亮度無(wú)關(guān)，選擇亮度與色度可分離的顏色空間YCbCr。并在利用膚色進(jìn)行人臉檢測(cè)之前對(duì)圖像進(jìn)行亮度調(diào)整。通過(guò)比較“參考白

3、”、對(duì)數(shù)變換等亮度調(diào)整方法，本文采用基于“Gray World”假設(shè)的亮度補(bǔ)償方法，能夠直接在RGB圖像實(shí)現(xiàn)快速操作。
　　 (2)由于YCbCr顏色空間中亮度信息并不完全獨(dú)立于色度信息，本文首先將YCbCr顏色空間通過(guò)非線性變換轉(zhuǎn)換到Y(jié)Cb'Cr’顏色空間，然后分別使用膚色相似度模型和橢圓模型對(duì)復(fù)雜背景下的多人臉圖像和簡(jiǎn)單背景下的單人臉圖像實(shí)現(xiàn)膚色分割。
　　 (3)由于分割出的膚色區(qū)域存在噪聲，會(huì)影響到進(jìn)一步的人臉定

4、位，本文采用一種基于像素‘密度’濾波的方法，通過(guò)逐步縮小鄰域范圍實(shí)現(xiàn)反復(fù)濾波，并結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)開(kāi)啟操作對(duì)分割出的膚色區(qū)域進(jìn)行噪聲處理。
　　 (4)最后，本文對(duì)簡(jiǎn)單背景下的單人臉圖像實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵特征點(diǎn)定位。定位過(guò)程采用基于知識(shí)的特征定位方法，首先根據(jù)人臉器官的結(jié)構(gòu)特征將人臉各個(gè)面部器官劃分為獨(dú)立的區(qū)域，然后在每個(gè)獨(dú)立的區(qū)域進(jìn)行最終定位，大大縮小了搜索范圍，可以實(shí)現(xiàn)快速定位。
　　 本文在自行建立的圖像測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試，但由于人