基于膚色的人臉檢測與人眼定位.pdf

1、基于生物特征的身份認證技術(shù)近年來發(fā)展迅速。與其它生物認證技術(shù)相比，人臉識別具有更直接、友好、方便的優(yōu)點，是當(dāng)前熱門研究領(lǐng)域之一。人臉檢測是人臉識別過程中的必要前期工作，其主要作用是將人臉部分從背景圖像中分離出來。一個對一般環(huán)境圖像具有一定適應(yīng)能力的人臉識別系統(tǒng)，需要一個魯棒的、高效的、實時的人臉檢測系統(tǒng)。 彩色圖像中，膚色是人臉的重要信息。它不依賴于面部的細節(jié)特征，具有相對的穩(wěn)定性。在色度空間中，人臉的膚色分布表現(xiàn)出良好的聚類特

2、性。利用膚色特征可以快速拋棄大量背景因素迅速得到目標(biāo)區(qū)域。 本文以完成人臉識別前期準(zhǔn)備為目標(biāo)，利用膚色的聚類特性，設(shè)計并實現(xiàn)了一個復(fù)雜背景下的人臉檢測和人眼定位算法。論文包括三方面內(nèi)容：人臉檢測、光照補償和人眼定位，其中人臉檢測是后兩項的基礎(chǔ)。1)人臉檢測：首先研究了膚色在YCbCr色彩空間呈現(xiàn)的聚類特性，給出膚色在此空間的高斯分布模型。然后利用高斯模型對彩色圖像進行相似度計算。經(jīng)過閾值分割、孔洞著色、區(qū)域驗證等步驟，最終得到人

3、臉區(qū)域。21光照補償：實驗表明光照對此人臉檢測方法有較大影響，色溫偏差和亮度偏差會使檢測率大幅下降。本文采用基于全局白平衡的色溫補償方法和基于復(fù)合變換的亮度補償方法，對光照進行補償。實驗結(jié)果表明這兩個方法能對光照進行有效的補償。3)人眼定位：人眼有突出的低灰度特征，高斯模型不能反映這一特征。本文采用包含灰度信息的區(qū)域膚色模型在已得到人臉區(qū)域內(nèi)確定可疑人眼區(qū)域。隨后提出基于知識的快速人眼定位方法和基于色度偏移的驗證方法進行人眼定位。