一种基于肤色的快速人脸检测算法

生角度变化和表情变化，肤色特征还是可以检测出来。
技术，成为模式识别与计算机视觉领域内一项受到普遍
重视、研究十分活跃的课题ｌ１ｊ。国外从事自动人脸识别的研究与实践较早，目前有许多研究机构在从事人脸识
ｉｎｇ，ｓｐｌｉｔ，ｅｔｃ．，ａｎｄｔｈｅｎｌｏｃｋＯｎｔｈｅｂｉｎａｒｉｚｅｄｉｍａｇｅｏｆｔｈｅｆａｃｅｒｅｇｉｏｎ，ａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｅｓｅａｃｈｚｏｎｅｉｓｉｎｌｉｎｅｗｉｔｈｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌｐａｒａｍｅｔｅｒ．Ｔｈｉｓｓｃｒｅｅｎｅｄａｒｅａｃａｎｉｌｆｔｅｒｏｕｔｎｏｎ — ｆａｃｅｉｍａｇｅｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｆａｓｔ，ｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅ．
锁定，并计算各区域是否符合比例参数，这样筛选出的区域可以过滤掉很多非人脸图像。实验证明这
种方法快速、检测率高。关键词：人脸检测；图像预处理；肤色分割；二值化
中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ７７２０（２０１３）１２ — ００３８ — ０４
ｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｓｋｉｎｃｏｌｏｒａｎｄｆａｃｉａｌｆｅａｔｕｒｅｓ．ＴｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｗＯｐａｒｔｓ，ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｐｒｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｍｏｄｅｌ —
近年来，人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键
肤色特征的优点有３个［３－４１：（１）利用肤色，西Ｊ以把大多数的背景与人脸很好地区分开，检测率高；（２）不同人的肤色不同，但是颜色上是相同的，在色彩空间ｊ一的频带范围大致一样，有很好的聚类性；ｆ３）肤色的检测不依据细节特征，比如唇部在脸部只占小部分，这样即使脸部发
Ａｆａｓｔｆａｃｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｌｏｒ
ＺｈａｎｇＢａｏｆｅｎｇ，ＺｈａｏＪｉｎｇ，ＺｈｕＪｕｎｅｈａｏ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆａｃｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｓｋｉｎｃｏｌｏｒｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ：ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ
ｆＴｉａｎｊｉｎＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆｒＣｏｎｔｒｏｌＴｈｅｏｒｙ＆ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎＣｏｍｐｌｉｃａｔｅｄＳｙｓｔｅｍｓ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００３８４，Ｃｈｉｎａ）
ｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
一
种基于肤色的快速人脸检测算法
张宝峰，赵静，朱均超
（天津理工大学自动化学院天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室，天津３００３８４）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｉｍａｇｅｔｏｈｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄｆｏｒｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｓ，ｆｏｌｔｈｉｓｉｍａｇｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｒａｐｉｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｌｈｏｄｂａｓｅｄｏｎ
摘要：针对待处理的图像为彩色图像，提出了一种基于肤色和五官比例的快速人脸检测方法。
系统分为两个部分，首先对彩色图像进行预处理、建模、分割等，然后对二值化图像进行人脸区域的

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2000017359

信息技术啄一-'U I UN U ．2．I C h i n a N e w Tec h no l og i es a n dProduel 、嗣囵囫翟：互圃●■■誓■U 篮—U ‘刈嵋工■一种基于肤色的人脸检测方法袭杨瑕’(1、武警工程学院研究生管理大队。

陕西西安710086吴薇22、武警工程学院通信工程系，陕西西安710086)摘要：本文首先在色彩空间的知识基础上建立肤色模型，然后进行相似度计算、平滑滤波和二值化分割。

随后利用人脸的几何特征对这些可能的人脸区域进行分析，根据面积、长宽比等几何判定规则进行筛选．最后得到候选人脸区域。

关键词：人脸检测；肤色；相似度；二值化；筛选引言人脸检测是指：在输入图像中确定是否有人脸存在，如果，f f i A l l 确定其位置、大小、位姿的过程。

人脸检测问题的提出源于人脸识别．人脸识别的第一步就足要从图像中检测并定位l 叶J 人脸的位置。

随着模式识别技术的发展以及自动化程度的提高，人脸检测开始作为—个独立的领域进行研究。

人脸检测方法主要有基于几何特征的方法、基于肤色模型的方法和基于统计理论的方法。

本文将主要介绍一种基于肤色的人脸检测算法。

1色彩空间的选择为了对肤色进行分割，把人脸区域从背景中分离m 来．需要使用适合不同光照条件下的可靠的肤色模型。

研究显示：尽管不同种族、不同年龄、不同性别的人的肤色看上去不同．但这种不同主要集中在亮度上，在去除亮度的色彩空间翟，不同人的肤色分布具有聚类性。

本文中的肤色模型就足在这样的色彩空间里建立的。

通常所用的表现彩色|冬|像的方法是R G B ．但是在这里，R G B 空间不再适合用来作为肤色模型的色度空间。

阏为在R G B 图中，(r ．g'b)这{个分蛩不但代表着罔像的色彩分布，而且还表示着图像的亮度(图像中每个像素的亮度等1二其R G B 三个分量之和)．而亮度是—个非常不稳定的参量．它很容易受到周闱环境的影响而导致分离肤色Ⅸ域的失败。

一种基于肤色特征的人脸特征点定位方法

ｒｅｇｉｏｎｗａｓｐｏｓｉｔｉｏｎｅｄｐｒｅｃｉｓｅｌｙｕｓｉｎｇｓｋｉｎｃｏｌｏｒｆｅａｔｕｒｅｉｎｔｈｅｍｕｌｔｉ — ｓｋｉｎｃｏｌｏｒｓｐａｃｅａｆｔｅｒ
关键词：人脸特征点；多色彩空间；人脸检测；特征区域；自动定位中图法分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ
Ａｆａｃｉａｌｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｓｋｉｎｃｏｌｏｒｆｅａｔｕｒｅ
ｐｒｅｔｒｅａｔｉｎｇｔｈｅｆａｃｅｉｍａｇｅ．Ｎｅｘｔ，ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｒｅｇｉｏｎｓｗｅｒｅｐｏｓｉｔｉｏｎｅｄｕｓｉｎｇｃｏｌｏｒｍｏｄｅｌｆｕｎｃ —
ｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｅｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｈｉｇｈｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ，ｐｏｏｒｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓａｎｄｌｏｗａｃｃｕｒａｃｙ

一种基于肤色模型的贝叶斯人脸检测算法

Ｂａｅｉｎｆｃｔｃｉｎａｇｒｔｍａｅｎｓｉｅｍｅａｉｎｙｓａａｅｄｅｅｔｏｌｏｉｈｂｓｄｏｋｎｓｇｎｔｔｏ
ＷＥＮｎＪｉｇ，ＧＡ０Ｘｉ－ｏｎｂ
（ｃｏｌｆＥｅｔｏｉｎｉｅｒｎＳｈｏｌｃｒｎｃＥｇｎｅｉｇ，ＸｉｉｎＵｎｖ，Ｘｉａ７０７，Ｃｈｎ）ｏｄａｉ．ｎ１０１ｉａ
Ｍｅｎｉ。ａｎｗｔｏａｅｎｔｅｃｕｔｒｖｌｉｕｃｉｎｉｒｐｓｄｔｅｅｍｉｅｔｅｏｔｍａａｔｍｅｅｍｅｈｄｂｓｄｏｈｌｓｅａｉｔｆｎｔｓｐｏｏｅｏｄｔｒｎｈｐｉｌｄｙｏｎｍｂｒｆｕｅｓｏＧＭＭｏｐｎｎｓＳｓｔｐｏｅｔｅｐｅｉｉｎｏｅｅｔｏ．ＴｏｓｅｄｕｈａｉｌｅｔｒｃｍｏｅｔＯａｏｉｒｖｈｒｃｓｏｆｄｔｃｉｎｍｐｅｐｔｅｆｃａａｕｅｆ
ｄｔｃｉｎ。ａｄａｎｅｒｈａｇｒｔｍｉｉｔｏｕｅｎｔｅＢｙｓａｌｓｉｅ．Ｅｘｅｉｎａｅｕｔｅｅｔｏｉｍｏｄｓａｃｌｏｉｈｓｎｒｄｃｄｉｈａｅｉｎｃａｓｆｒｉｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓ
ＡｂｔａｔＩｒｅｏｂｉｐａｆｓｎｆｅｔｅｓｓｅｆｒｆｃｅｅｔｎｂｏｉｉｇｔｅｓｉｏｏｓｒｃ：ｎｏｄｒｔｕｌｕａｔａｄｅｆｃｉｙｔｍｏａｅｄｔｃｉｙｃｍｂｎｎｈｋｎｃｌｒｄｖｏｉｆｒｔｎｗｉｈｆｃａｅｔｒｓｔｅｐｐｒｐｏｏｅａｅｉｎｄｔｃｉｎａｇｒｔｍａｅｎｔｅｓｉｎｏｍａｉｔａｉｌｆａｕｅ，ｈａｅｒｐｓｓａＢｙｓａｅｅｔｌｏｉｏｏｈｂｓｄｏｈｋｎｍｏｅ．Ｔｈｒｒｉｌｗｏｓｅｓｉｕｌｏｉｍ．ｓｉｏｏｅｅｔｎａｄｆｃａｅｔｒｅｅｔｏ．ｄ１ｅｅａｅｍａｎｙｔｔｐｎｏｒａｇｒｈｔｋｎｃｌｒｄｔｃｉｎａｉｌｆａｕｅｄｔｃｉｎｏＴｈｏｍｅｏｅｓｓｉｅｉｎｏｔｅＧａｓｉｎＭｉｔｒｏｅａｄｓｔｐｒｌｓｆｒｓｉｅｅｔｏ．ｅｆｒｒｍｄｌｋｎｒｇｏｓｔｈｕｓａｘｕｅＭｄｌｎｅｓｕｕｅｏｋｎｄｔｉｎｃ

基于肤色模型和中线定位的人脸检测算法

Face Detection Algorithm Based on Skin Color Model and Midline Localization
LIU Zai-ying, ZHU Lin-ling, YANG Ping
(College of Information Science and Technology, Sanda University, Shanghai 201209, China) 【Abstract】The appearances of human face, expression, color and so on are different, which bring difficulties to face detection, such as high false face detection and false dismissal. This paper proposes a multi-face detection algorithm based on skin color model and midline localization. Utilizing the facial skin color information firstly, most of the background regions can be excluded quickly. The approximate face candidate regions can be segmented according to facial external structure features. By projecting the edge detection image to X-axes, the midline position of face can be located, and multi-face detection and localization are realized. A black hair single face detection rate of 93.3% can be obtained for a test photo sequence. Experimental results show that the algorithm proposed in the paper can improve the multi-face detection accuracy and is highly robust to facial expression. 【Key words】face detection; skin color model; midline localization; dominant characteristic; edge detection; projection DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.01.043

一种新的基于肤色模型的人脸检测算法

优越性。
关键词人脸检测肤色模型非线性分段色彩变换几何特征文章编号１０ — ３１（０６１— ０００文献标识码Ａ０２８３一２０）１０７ — ３中图分类号Ｔ３１Ｐ９
ＡｖｌＦａｅＤｅｅｔｏｅｈｄＢａｅｎＳｉｏｅＮｏｅｃｔｃｉｎＭｔｏｓｄｏｋｎＭｄｌ
常见的人脸检测算法一般都具有计算量大、度慢、报率高的弱点。章基于肤色模型，究了基于非线性变换技术的速误文研
方法．并且融合几何特征进行人脸厦其特征点的检测。实验证明，该算法十分有效，速度快、误报率低，相对其它算法具有
维普资讯
一
种新的基于肤色模型的人脸检测算法院，湖长沙４０８）１０２
Ｅｍｉｇｒｉｉ＠１６ｃｎ — ａ：ｉｌｊｌｌｕｅ２．ｏ
摘
要
人脸检测是计算机视觉、模式识别、人机交互研究中一个很受关注的研究热点。人脸模式错综复杂、易受干扰，
ＬｉｉＺｈｎｎｉｇｕＪｅａｇＨａｌｎ
（ｏ１ｅｏｏｐｔｒａｄＣｍｍｕｉｔｎＨｎｎＵｉｒｔ，ｈｎｓａ４０８）Ｃ１ｇｆＣｍｕｅｎｏｅｎｃｉ，ｕａｎｖｓｙＣａｇｈ１０２ａｏｅｉ
难题。
的优越性。
２一种新的基于肤色模型的人脸检测算法
２１肤色模型的获得与颜色空间的选择．

基于肤色分割及特征定位的人脸检测算法研究

基于肤色分割及特征定位的人脸检测算法研究作者：张书真宋海龙向晓燕来源：《现代电子技术》2008年第14期摘要：针对复杂彩色图像提出一种快速有效的人脸检测算法。

首先通过一种新的色彩均衡技术消除由光照引起的色彩偏移，然后采用I空间与归一化RGB空间相结合的混合肤色模型，提取出原图像中的类肤色区域，最后根据人脸的几何特征定位眼睛、嘴巴和人脸区域。

实验结果表明，该算法能较为准确地定位彩色图像中的正面或小角度偏转的人脸，具有较快的检测速度。

关键词：人脸检测；色彩均衡；肤色模型；特征定位，，(1College of Physics cience & Information Engineering,Jishou[JZ]2College of Information Management & Engineering,JishouUniversity,Zhangjiajie,427000,China )[J12/3]Abstract：A face detection algorithm for the color image with complex background is presented,which is effective and feasibleFirstly,a new technique of color balance is used to remove the color bias produced by light conditionecondly,a mixed model in both I and normalized RGB colorskin color segmentation,the geometrical shape information of face is used to locate eyes mouth the face regionExperimental results show that the proposed approach can detect positive or rotated facece detection isKeywords：1 引言人脸检测是模式识别与计算机视觉领域的一项热点课题，它广泛用于人脸识别、智能人机接口、视频会议等。

基于肤色模型的人脸检测算法

示：
度分量分离的优点，但由于它可以从ＲＢ格Ｇ式线性变化得到，以所直接应用于物体色彩聚类分析的情况不多，相比之下，其基础上在的变换模型的应用更为普遍［３１。２２高斯模型的建立．由于通过采样得到的是离散的点，所以如果直接通过象素ｃ、ｒｂｃ的值来判断是否就是肤色象素是不现实的，需要通过数学方法建立一个模型，从而得到一个函数，输入一个象素的Ｃ、ｒ，出该象素是ｂＣ值输肤色象素的概率或者直接设置阈值输出判断。假设肤色模型服从高斯分布Ｎ（Ｃ）其中：ｍ，，ｍ是［ｂｃｌ数学期望，ｅ，ｒ的Ｃ是【ｂｃＪ协方差，ｃ，ｒ的即：
ｎｎｅｓａｅｎｔｅｄｉｃｓｉｎｏｋｎｏｏｍｏｅ．ＤｕｎｔｅｔｔｓｉｓｏｏａａｃＤｃｉｈｓｕｓｏｆｓｉｃｌｒｄ１ｉｒｇｈＳａｉｔｆｓｍｅｓｍｐｌｋｎｏｂｉｄｉｇｌｂａｙ，ｃｎｕｌｈｓｉｏｏｃｅｓｉｔｕｌａｍａｅｉｒｒｗｅａｂｉｔｅｋｎｃｌｒｄｍｏｅａｄｕｉｇｔｅｄｌｎｓｎｈｍｏｐｏｏｉａｐｏｅｓｓｌｃｔｅｃｎｉａｅｅｉｎｒｈｌｇｃｔｒｃｓｅｅｔｈａｄｄｔｒｇｏ．Ｔｈｎｔｅａｄｄｔｒｇｏａｅａｉａｅｂｈｉｅｆｃｍｅｄ．Ｕｓｎｅｈｃｎｉａｅｅｉｎｃｎｂｖｄｔｄｙｔｅｅｇｎａｅｌ￣ｏｉｇｔｉｔｏａｏｎｙｅｓｒｈａｃｒｃｆｔｅｄｔｃｉｎｂｔｅｖｒｔｅｄ￣ｃｏｉｅｆｃｍｅｈｄｓｓｏｓａｃａｙａｄｎｈｈｓｍｅｈｄｗｅｃｎｎｔｏｌｎｕｅｔｅｃｕａｙｏｈｅｅｔｕｇｔｏｅｈｅｔｆｅｇｎａｅｏｔｏｌｗｅｒｈｓａｐｒｍｉ．Ｉｔｅｅｄｏｈｐｐｒｂｉｇｏｗａｄａｕｎｎａｙａｏｔｈｗｏｅｐｎｔｅｄｔｃｉｎｓｓｅａｄｕｈｏｔｅｆｌｗ－ｐｗｏｋｎｆｔｅａｅ，ｒｎｆｒｒｓａａｒｂｕｏｔｘａｄｈｅｅｔｙｔｍｏｎｏｔ，ｋｈｏｌｏｕｒ．

一种基于肤色模型和眼睛定位的人脸检测方法

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ＣｍｕｅｎｉｅｒｇａｄＡｐｉａｏｓｏｐｔｒＥｇｎｅｉｎｐｌｔｎ计算机工程与应用ｎｃｉ
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２１
一
种基于肤色模型和眼睛定位的人脸检测方法
琚
俞王新，志中，王庄
自动人脸识别是模式识别和人工智能领域的一个前沿课题，它在智能人机界面，生物信息安全技术等领域有着极为广泛的应用价值。作为人脸识别系统的前提，快速有效的人脸检
测至关重要。人脸检测算法自２０世纪９Ｏ年代初以来得到了
肤的色调基本一致。这也为利用颜色信息进行皮肤检测的可能性提供了有利的证据。文献『提出了一种基于ＹＱ颜色空间５］Ｉ
Ｅ－ｍａｌｐｌｙｆｓ２０＠１３Ｃｎｉ：ｏｌｉｈ０６６．Ｏｌ
＿
ＹＵＷａｇ－ｉＷＡＮＧＺｈ－ｈｏｇ，ｎｘｎ，ｉｚｎＺＨＵＡＮＧＪｎＳｉｃｌｒｏｅａｄｙｌｃｔｎａｅｅｈｏｆｒａｅｅｅｔｎｕ．ｋｎｏｏｍｄｌｎｅｅｏａｉｂｓｄｍｔｄｏｌｃｄｔｃｏ．ｏｉ
的椭圆区域肤色模型，实验证明该模型对于皮肤检测效果良好。本文采用该模型作为肤色模型。
通常ＲＢ空间到ＹＱ空间的变换可以用矩阵表示为ＧＩ
ｆ，］『２２ｌ０．９
ｌｆｆｆ
广泛的研究，提出了很多解决方案。大体可分为４类：并基于知识的方法（ｎｗｅｇ— ａｅｅｈｄ）基于特征的方法（ｅ— ｋｏｌｅｂｓｄｍｔｏｓ、ｄ１ａ

基于混合肤色模型的快速人脸检测算法

ｃｅｌｄｔｃｔｅｕｍａｆｃｆｏｉｎｔｙｅｅｔｈｈｎａｅｒｍｔｅｏｌｘｈｃｍｐｅｂａｇｏｎｄｏｏｉｇｓａｄｃｋｒｕｃｌｒｍａｅ，ｎｈａｅｏｄｏｓｎｓｏｔｉｌｖｇｏｒｂｕｔｅｓｆｈｅｌｕｍｉａｉｎｈｎｅ．ｎｔｏｃａｇ
域进行预处理，出人脸区域。实验结果表明，输该算法能快速有效地从复杂背景的彩色图像中检测出
人脸，光照变化具有较好的鲁棒性。对
关键词：颜色空间；光线补偿；肤色模型；人脸检测
中图分类号：Ｔ７１１Ｐ５．文献标识码：Ａ文章编号：１７ — ７０２１）８Ｏ４ — ４６４７２（００１－０８０
境光照变化及光照不均的影响，入了自适应光线补偿算法；ＲＢ颜色空间中运用多项式模型对引在Ｇ
光线补偿后的彩色图像进行肤色区域粗检测；用ＲＢ颜色空间中的多项式模型和颜色空间中的高采Ｇ斯模型相结合，先前所提取的肤色区域做进一步精确的肤色区域提取；后，二值图像的连通区对最对
Ａｂｔｃ：Ａｘｄｃｌｒｍｏｅａｅｎｈｃｍｐｅｉｏｈａｋｒｕｄｃｌｒｉｇｏａｔａｅｄｔｃｉｎａｇｒｔｍｉｓｒｔａｍｉｅｏｏｄｌｂｓｄｏｔｅｏｌｘｔｆｔｅｂｃｇｏｎｏｏｍａｅｆａｆｓｙｆｃｅｅｔｌｏｉｏｈｓｐｏｏｅｎｔｅｐｐｒｉｔ，ｉｒｅｏｏｅｃｍｅｔｅｉａｔｏｈｎｉｎｎａｉｈｈｎｅａｄｕｅｅｌｍｉａｉｎｎａａ — ｒｐｓｄｉｈａｅ．Ｆｒｌｎｏｄｒｔｖｒｏｈｍｐｃｆｔｅｅｖｒｍｅｔｌｌｔｃａｇｎｎｖｎｉｕｎｔ，ａｄｐｓｙｏｇｌｏｔｅｉｈｃｍｐｎａｉｎａｇｒｈｉｌｔｏｅｓｔｌｏｔｍｉｉｄ；Ｓｃｎｌｖｇｏｉｓｔｃｅｅｏｄｙ，ｐｌｎｍｉｌｍｏｅｔｄｔｃｓｉｏｉｈｏｅｓｔｄｏｏｍａｅｉｓｄｎｏｙｏａｄｌｏｅｅｔｋｎｆｌｔｃｍｐｎａｅｃｌｒｉｇｓｕｅｉｇｔｅＧＢｃｌｒｓａｅｈＲｏｏｐｃ；Ｔｅｈｎ，ｔｅｐｌｎｍｉｌｍｏｅｎＲＧＢｏｏｐｃｉｃｍｂｎｄｗｔｈｕｓａｄｌＹＣＣｒｃｌｒｓａｅｅ — ｈｏｙｏａｄｌｉｃｌｒｓａｅｓｏｉｅｉｔｅＧａｓｉｎｍｏｅｇｏｏｐｃｘｈｔｃｕｔｅｒｃｕａｅｃｌｒｒｇｏｎｏｈｒｖｏｓｘｒｃｉｎｆｃｌｒａｅ；Ｆｎｌ，ｔｍａｅｐｅｒａｍｅｔｏｈｉａｙｉｒｔｆｒｒｍｏｅａｃｒｔｏｏｅｉｎｉｎｔｅｐｅｉｕｅｔａｔｏｏｏｒａａｈｏｉａｌｙｏｋｒｔｅｔｎｆｔｅｂｎｒｍ－ａｅｃｎｅｔｄｅｉｎｅｅｍｉｅｔｅｏｔｕｆｔｅｆｃｒｇｏｇｏｎｃｅｒｇｏｄｔｒｎｓｈｕｐｔｏｈａｅｅｉｎ．Ｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｏｔａｈａｇｒｈｘｅｉｎａｅｕｔｈｗｈｔｔｅｌｏｉｍｃｎｕｃｌａｄｆ — ｓｔａｑｉｋｙｎｅｉ

基于肤色模型和面部特征的人脸检测算法

基于肤色模型和面部特征的人脸检测算法摘要：提出一种基于肤色模型和面部特征的人脸检测算法，在YCbCr 颜色空间建立肤色模型，根据此模型进行肤色分割，为使分割更平滑，进行了形态学处理，再结合面部特征有效除去非人脸肤色区域。

验证了该算法的可行性和高效性。

关键词：人脸检测；肤色模型；形态学处理；面部特征人脸识别是最近几年国际上图像处理和模式识别研究的热点之一。

一个完整的人脸识别系统包括以下4个模块：①人脸检测与分割；②人脸表征和特征提取；③人脸识别；④性能评估模块。

人脸检测模块是人脸识别的前提和基础，只有人脸检测时准确进行人脸定位，后期才能更准确地对检测出来的人脸进行识别。

本文提出了一种基于肤色模型和面部特征的人脸检测，目的是提取每一个属于人脸区域的肤色像素点，主要流程如图1所示。

在由日常生活照片建立的人脸检测图像集上做了许多实验，验证了该算法的可行性和高效性。

图1 人脸检测流程1 肤色模型的建立肤色模型需要选择一个合适的颜色空间并在该空间中确定一个肤色簇。

近几年的研究发现，TSL空间提供了两种高斯密度模型（单峰高斯模型和混合高斯模型），效果最佳。

YCbCr颜色空间与人的颜色感觉是一致的，并且与TSL颜色空间具有相同特性：能将亮度信息与色度信息区分开来，并具有相当紧密的肤色簇。

所以，本文采用在YCbCr颜色空间上建立肤色模型的方法。

IEEE的AnilK. Jain等人从HHI图像库中的137幅图像中手工选取了853 571个肤色像素点，并将它们绘制在YCbCr空间及其各个二维投影子空间中，得到的结果如图2所示。

图2 YCbCr及各二维投影子空间中的肤色点从图2中看出，128≤Y≤185区域中的肤色点是一个柱体，其横截面就是图2（b）中红色的椭圆部分，椭圆中心为（107，153），长轴为25.39，短轴为14.03，与水平方向的夹角弧度2.53；40≤Y≤128以及185≤Y≤240区域用4条二次曲线式来拟合，方程为：首先考虑128<Y<185的情况，它近似为椭圆柱体，只要考虑它在CbCr子空间中的投影，也就是图2（b）中的深色部分。

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