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基于新的肤色模型的人脸检测方法

发布时间:2020-07-21 18:36:01 阅读: 来源:人造革厂家

0 引言 人脸检测一直是一个研究热点,它涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉以及神经网络等许多交叉学科,在数字视频处理、视觉监测等方面有着重要的应用价值。目前国内外的研究中,围绕彩色图像中肤色这一特征的算法越来越多,同时利用肤色进行定位和分割也比较快速准确,简单直观,这使得彩色图像处理与人类视觉感受自然而然地结合了起来。肤色是人脸的重要信息,具有相对的稳定性并可和大多数背景物体的颜色相区别,也与物体的大小、伸缩及姿态基本上无关。

本文引用地址: Hsu R L肤色检测算法 Hsu R L在论文中提出了一种可变光照及复杂背景下的肤色检测算法,该算法应用于人脸检测中可以取得较好的效果。 Hsu R L首先采用一种光照补偿算法。它将整个图像中所有像素的亮度从高到低进行排列,然后取前5%的像素,如果这些像素的数目足够多,就将它们的亮度作为“参考白” (Reference Wlaite),即将它们的色彩的R、G、B分量值都调整为最大的255。整幅图像的其它像素点的色彩值也都按这一调整尺度进行变换肤色检测时,由于在Hsu R L采用的YCbCr色度空间中,色度值CbCr对亮度值Y总是存在着一定的非线性的依赖关系,这种依赖关系在很大程度上影响了肤色的检测,所以,Hsu R L在论文中提出了一种非线性变换方法,以消除色度对亮度的依赖关系。其非线性变换公式如下:

式中,Ci表示Ch或是Cr,WCk=46.97,WLCb=23,WHCb=14,WCr=38.76,WLCr=20,WHCr=10,Kl=125,Kh=188,这些参数均是Hsu R L由大量训练样本中估计取得的。 Hsu R L对Heinich―Hertz―Institute(HHI)图像库图片中的肤色点进行了统计,图1所示是肤色点在非线性变换后的yCb′C′r空间分布图。在变换后,其Cb′Cr′区域中采用椭圆模型描述肤色分布,其椭圆模型可表示如下:

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