基于膚色的人臉檢測和面部特征定位技術(shù)研究.pdf

1、近年來，人臉檢測作為人臉識別、視頻監(jiān)督、人機交互和人臉圖像數(shù)據(jù)庫管理等識別應(yīng)用的關(guān)鍵和首要的步驟，一直受到眾多研究者的關(guān)注。但是到目前為止，由于人臉檢測受到表情、膚色、姿態(tài)、光照、年齡、圖像質(zhì)量及可能存在的眼睛、發(fā)型、胡須等因素的影響，眾多研究者均未對人臉檢測問題給出徹底的解決方案。本文收集和分析了近年來國內(nèi)外大量的關(guān)于人臉檢測和面部特征定位的研究報告和學(xué)術(shù)論文，對人臉檢測系統(tǒng)的建立進行了深入的研究。并在人臉檢測技術(shù)研究成果的基礎(chǔ)上，提

2、出了復(fù)雜背景下彩色圖像的人臉檢測方法。 本文的主要研究工作和創(chuàng)新點有： (1)利用膚色對彩色圖像進行人臉檢測時，檢測結(jié)果常常受到光照的影響。因此本文提出一種新的光照補償方法：該方法利用“灰度世界假設(shè)”理論對圖像是否存在色彩偏移進行判斷，如果存在則進行光照補償；同時我們引入一個對數(shù)函數(shù)對“參照白”光照補償方法進行了改進。實驗證明，該方法提高了膚色模型對光照變化的魯棒性，從而解決了膚色檢測中常見的對光照敏感、漏檢率高等問題。

3、 (2)選用YCbCr色彩空間建立膚色模型，并對膚色進行相似度計算和二值分割，對得到的二值圖像進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波以去除噪聲的影響，輸出候選人臉區(qū)域。同時利用人臉的長寬比、面積和歐拉數(shù)對候選人臉區(qū)域進行初步篩選。 (3)利用嘴唇在YIQ色彩空間的紅色特性提出了一種新的嘴巴定位方法，該方法打破了嘴巴定位需依賴眼睛定位的傳統(tǒng)，大大提高了器官檢測的正確性。同時通過計算灰度圖像的圖像復(fù)雜度對眼睛進行定位。 (4)本文還對人

4、臉面部器官的結(jié)構(gòu)關(guān)系進行了深入的研究，將人臉面部器官的位置信息轉(zhuǎn)化為位置比例關(guān)系和角度關(guān)系，這樣可以省去圖像歸一化過程，減少計算量，同時還大大提高了面部器官定位的準確性。 (5)本文利用Visual C++6.0和Matlab 7.0對該人臉檢測算法進行了實現(xiàn)，并在自建的人臉測試圖像庫上做了很多實驗。實驗數(shù)據(jù)表明本文所提出的算法對復(fù)雜背景下彩色圖像的人臉檢測具有很好的魯棒性，對光照、姿態(tài)、表情、年齡和圖像大小、角度的變化都有較強的適應(yīng)性