文档介绍：2005 届优秀毕业论文[设计]集(第六册信息工程学院)
Collection Graduation Theses (Projects) of SZU 2005 (VOLUME Ⅵ College of Information and Engineering)

人脸检测技术的研究

(信息工程学院电子信息工程陈燕)
(学号:2001132081)

内容摘要:本文分析了有关人脸检测问题的研究方法,并对其进行了分类和评价。论文实验
采用了一种基于肤色的特征提取与模板匹配相结合的人脸检测方法,首先用 YCbCr 空间的肤色
统计模型分割出可能包含人脸的区域,再结合几何关系的约束加以过滤,同时用人脸模型与候选
人脸区域匹配以确定候选区域是否为真正人脸。
关键词:人脸检测,基于肤色,特征提取,模板匹配
教师点评:人脸自动识别是计算机视觉和人机交互研究领域的一个重要方向,有着十分广泛
的应用前景,例如:身份证识别、护照识别、信用卡识别、驾驶证识别、嫌疑犯识别以及安全系
统的身份验证等。人脸检测是人脸识别的第一步,同样有着重要意义。
该文对常用人脸检测技术进行了较为细致的探讨,在对人脸检测问题基本了解的基础上实现
了基于肤色特征提取与模板匹配相结合的人脸检测方法,得到了较为理想的实验结果。(点评教
师:储颖,讲师)

引言
人脸识别是十分困难而又非常有意义的模式识别问题之一。人脸自动识别系统一般包括人脸
检测、人脸定位、特征提取和人脸识别等几个步骤,以前人们的研究主要集中在后面两个步骤,
近些年来才有越来越多的人开始重视前面两个步骤的研究。其实人脸检测是其中的第一环节,也
是一个比较困难的环节,值得进行深入的研究。
人脸检测(Face Detection)是指在输入图像中确定所有人脸的位置、大小和位姿的过程。本文
实验从肤色分割入手,继而在类似肤色区域中用人脸形状信息等进一步检测人脸,同时采用模板
匹配法利用人脸模型在图像中搜索匹配,确定候选肤色区域是否为人脸,如果确定为人脸则用矩
形定位。

一、基于肤色信息的分割
基于肤色彩色信息的检测,主要是根据肤色在空间分布的特点,快速地找到人脸可能的候选
区域,缩小后续检测的范围。其具体的检测过程如下:
1. 彩色空间的转换
常用的彩色表示方法是基于三基色理论的 RGB 空间模型,由于 RGB 模型的三个色度分量
在包含颜色信息的同时也包含了大量的亮度信息,不太适合表示皮肤模型。为此,需要将 RGB
空间转换为色度与亮度分开的色彩表示空间。统计证明不同人种的肤色区别主要受亮度影响,受
色度影响较小。在本文的实验中选用 YCbCr 空间作为肤色分布统计的映射空间,该空间的优点是
受亮度变化的影响较小,而且是二维独立分布,能较好的限制肤色分布区域。
所以首先将原始图像从 RGB 颜色空间转换成 YCbCr 颜色空间。转换公式如下:
r = R /(R + G + B) (公式 1)
b = B /(R + G + B) (公式 2)
r + g + b = 1 (公式 3)
用 MATLAB 中的函数“rgb2ycbcr”即可实现以上转换。
1
陈燕:人脸检测技术的