基于膚色的人臉檢測(cè)與人眼定位.pdf

1、基于生物特征的身份認(rèn)證技術(shù)近年來(lái)發(fā)展迅速。與其它生物認(rèn)證技術(shù)相比，人臉識(shí)別具有更直接、友好、方便的優(yōu)點(diǎn)，是當(dāng)前熱門(mén)研究領(lǐng)域之一。人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別過(guò)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(lái)。一個(gè)對(duì)一般環(huán)境圖像具有一定適應(yīng)能力的人臉識(shí)別系統(tǒng)，需要一個(gè)魯棒的、高效的、實(shí)時(shí)的人臉檢測(cè)系統(tǒng)。 彩色圖像中，膚色是人臉的重要信息。它不依賴(lài)于面部的細(xì)節(jié)特征，具有相對(duì)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(lèi)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(shí)別前期準(zhǔn)備為目標(biāo)，利用膚色的聚類(lèi)特性，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)復(fù)雜背景下的人臉檢測(cè)和人眼定位算法。論文包括三方面內(nèi)容：人臉檢測(cè)、光照補(bǔ)償和人眼定位，其中人臉檢測(cè)是后兩項(xiàng)的基礎(chǔ)。1)人臉檢測(cè)：首先研究了膚色在YCbCr色彩空間呈現(xiàn)的聚類(lèi)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(duì)彩色圖像進(jìn)行相似度計(jì)算。經(jīng)過(guò)閾值分割、孔洞著色、區(qū)域驗(yàn)證等步驟，最終得到人

3、臉區(qū)域。21光照補(bǔ)償：實(shí)驗(yàn)表明光照對(duì)此人臉檢測(cè)方法有較大影響，色溫偏差和亮度偏差會(huì)使檢測(cè)率大幅下降。本文采用基于全局白平衡的色溫補(bǔ)償方法和基于復(fù)合變換的亮度補(bǔ)償方法，對(duì)光照進(jìn)行補(bǔ)償。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這兩個(gè)方法能對(duì)光照進(jìn)行有效的補(bǔ)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(shí)的快速人眼定位方法和基于色度偏移的驗(yàn)證方法進(jìn)行人眼定位。