基于膚色和面部幾何特征的人臉檢測(cè)算法的研究.pdf

1、人臉檢測(cè)需要綜合應(yīng)用圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)科學(xué)等知識(shí)才能達(dá)到預(yù)期的效果，是一項(xiàng)極有挑戰(zhàn)性的研究。 本文從實(shí)用性和易于實(shí)現(xiàn)的角度出發(fā)，研究了基于膚色分割和面部幾何特征提取的人臉檢測(cè)方法。 首先，研究了利用膚色信息從背景中分割出臉部候選區(qū)域的算法。在YCbCr彩色空間內(nèi)，對(duì)光照偏離較大的彩色圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償；然后，分析了兩種膚色分割方法：一種是根據(jù)膚色的Cb和Cr呈高斯分布的特性，利用高斯模型對(duì)膚色區(qū)域進(jìn)行分割，另外一種

2、是在非線性變換后的YCbCr彩色空間中基于橢圓膚色模型的方法進(jìn)行膚色分割；對(duì)分割出來(lái)的區(qū)域進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，從而確定人臉侯選區(qū)域。前一種膚色模型的色度是獨(dú)立于亮度的，后者則考慮了亮度變化對(duì)色度的非線性影響，因此，后者能更精確地檢測(cè)出膚色區(qū)域。 膚色分割得到的候選區(qū)域中，有的是人臉區(qū)域，有的是非人臉區(qū)域。因此，提出利用面部幾何特征從候選區(qū)域中去除非人臉區(qū)域，確定人臉位置。利用人臉面部構(gòu)造產(chǎn)生的灰度特性提取眼睛，利用嘴唇的色度特征分割