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        基于新的膚色模型的人臉檢測方法

        作者: 時間:2009-12-11 來源:網絡 收藏

        為此,本文在Hsu R L的基礎上,提出了一種基于單幅圖像自身膚色分布特征的新的檢測算法。該新算法即考慮到膚色在某個特定的膚色空間中所具有的統計特征,同時又考慮到光線變化的影響。
        本膚色檢測算法主要是針對單幅圖像中人臉的膚色分布來進行區域分割,同時結合膚色信息,自動選取類似的區域作為膚色區域,從而克服了傳統通過大量膚色樣本統計得到的來進行膚色檢測容易導致的過檢測問題。該檢測算法的流程圖如圖3所示。

        3 新算法的實現
        新算法的具體實現步驟可以分為顏色空間變換。
        3.1 顏色空間變換
        新算法首先將圖像的色度空間由RGB轉換為YCbCr空間,并按式(1)~(4)進行非線性變換。這是因為非線性變換后的顏色空間Cb′Cr′受到亮度的影響較小,能更好地利用色彩空間的顏色信息進行建模。
        3.2 CbCr二維直方圖
        統計每個像素的Cb′Cr′值并取其對數值,以形成一個Cb′Cr′值的二維直方圖。通過實驗發現,由于正常光照下的某個特定人臉的絕大部分區域的顏色都具有很強的一致性,其膚色點Cb′Cr′分量的二維直方圖通常都呈一定的峰狀。
        3.3 標記及直方圖分割
        提取二維直方圖中的峰值時,為便于消除干擾,應引入一個參數K:


        其中,S表示從峰值到鄰近峰谷的最短距離,H表示峰值的高,圖4所示是進行標記的示意圖。

        做標記時,首先檢測二維直方圖中的各個峰值區域,并將參數K大于閾值的峰值作為標記(閾值為10%),以便于下一步的膚色檢測。
        本文采用了一種水平面下移的來對二維直方圖區域進行分割,即將二維直方圖看成位于水平面以下的峰谷,然后調整水平面,使之逐步下移,這樣,各個山峰便依次顯露出來。通常可先設定水平面高度H,然后下調水平面d,對高于水平面(H-d)的峰值點分配一個唯一的標記,再接著調整水平面的高度,檢測位于H-2d與H-d之間的像素值。若該像素是一個新的峰值點,則分配新的標記;否則,在其周圍尋找距離最近且已經標記過的像素,并給它分配相同的標記。直到給定高度上所有像素都分配到一個標記為止。圖5所示是水平面下移算法流程圖。

        3.4 膚色分割



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