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北京广播学院学报自然科学版,第卷,第期,年月
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基于肤色的人脸检测算法研究
杨盈昀,谢婷婷,施美楠
北京广播学院电子信息工程系,北京
摘要:提出一种基于、空间和变换的人脸区域检测算法,根据待检测图像上每点的
颜色值来判断它属于人体区域还是背景区域,从而检测出人脸所在的位置。实验表明,该种方法
避免了在、和三个独立空间分别进行人脸检测所出现的人脸误测问题。通过大量的实
验和检测,将三种方法有机的结合起来,较好地区分人脸区域和背景区域,具有很好的鲁棒性。
关键词:人脸检测;肤色模型;;;变换
中图分类号:. 文献标识码: 文章编号:———
引言
人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。它可以用于身份人证、公共场合对人
的监视、图像数据库的检索、提高人与计算机的交互能力等。而作为自动人脸识别系统的第一
步,快速有效的人脸检测至关重要。利用颜色信息进行人脸检测,具有直观、简单、快速的特
点,非常适用于作为自动人脸识别系统的人脸粗定位环节。
人脸检测是指在输入图像中确定所有人脸如果存在的位置与大小。人
脸检测系统的输入是可能包含人脸的图像,输出是关于图像中是否存在人脸以及人脸的数目、
位置、尺度、位姿等信息的参数化描述。
人脸检测传统的方法多是在亮度空间进行,信息仅有灰度的变化,没有任何区域或比例的
限制,所以必须做多尺度空间的全搜索,计算量非常大,而利用色度信息则可大大降低搜索区
域,其中肤色信息是最为直接有效的。而且在人脸区域中,肤色一定是占主导地位的像素色彩
值。肤色虽然因人而异,但很多研究表明肤色在色彩空间中的一定范围内还是呈聚类特性的,
特别是在排除了光照亮度和在经过变换的色彩空间中。所以利用肤色这一线索可以排除掉在
灰度图像中很像人脸而对应到彩色图像中根本不是肤色的区域。这在人脸检测中会起到积极
的作用。
对于肤色信息的利用,有三种方式:将肤色判断作为人脸检测的核心方法、将肤色判断作
为人脸检测的预处理以及将肤色判断作为人脸检测的后期验证。在本文中,主要探讨了将肤
色判断作为人脸检测核心的一种新方法【【【。
色彩空间的选择
在具体的色彩空间中通过实践找到肤色区间,建立起可操作性的肤色模型,这样就让
收稿日期:——
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北京广播学院学报自然科学版第卷
肤色信息成为了人脸检测的核心方法。不同肤色模型的建立基于不同的颜色空间,且为颜色
空间的一个子空间。由于篇幅所限,在此只介绍我们在这次设计中用到的几种肤色模型。
. 色系坐标系
这是最常见的色系坐标系,由红、绿、蓝三个分量组成,三维●空●●间, 中的三个轴
分别与红、绿、蓝三基色相对应,原点对应于黑色,离原点最远的顶点对应于白色,而其他颜
色则落在三维空间中由红、绿、蓝三基色组成的彩色立方体中。通常情况下以色系坐标
系为基础描述其它色系坐标系,将其它色系坐标系的基色描述为三色的线性或者非线性
函数。。
. 色系坐标系
色度空间是孟塞尔色彩空间的简化形式,是以色彩的色调、饱和度、‘
亮度为三要素来表示的。它同人对色彩的感知相一致,是适合人的视觉特性的色彩
空间。线性色彩表示系