【正文】 ............ 29 本科畢業(yè)設計說明書（論文） 第 1 頁 共 28 頁 1 引言 人臉檢測的研究背景及意義 人臉識別技術的研究最早開始于上世紀 60 年代末，迄今已經(jīng)有 40 多年的 歷史 ，是當前模式識別和人工智能領域的一個前沿課題 [3]。 我國 80 年代 時期開始了對人臉 識別的研究 。 基于模板匹配的方法分為固定模板 辦法和變相模板法。 本科畢業(yè)設計說明書（論文） 第 4 頁 共 28 頁 2 基于膚色分割的人臉檢測 科研者們利用人臉膚色信息進行人臉檢測，做了大量的研究和調查，并取得了一定的成果，此方法越來越受到人們的廣泛重視。下文中，我將詳細介紹常見的顏色空間和其相應的特點。 ~360176。 第二， 電視等領域都有廣泛應用，同時電視顯示 編碼 大都采用該 顏色 的 格式。 訓練集合大小是影響了這一過程的主要因素，還有 直方圖大小 也是其中的一個影響因素 。 m和 c的 取值 分別 為： ? ?11 03 4 , 15 12 9 Tm ? ??? 4 2 .1 4 0 2 5 8 .4 1 1 35 8 .4 1 1 3C ????????? ??? ????????? ????? 本科畢業(yè)設計說明書（論文） 第 11 頁 共 28 頁 本章小結 本章首先針對基于膚色分割的 人臉檢測 進行了大致的描述講解。如果輸入圖像中 確實 有 人臉，那么 我們就可以關于 它們的 一些信息，比如大小或者是具體的位置。目前，已有大量的閾值處理方法，其中自適應閾值被認為是一種可能對多數(shù)圖像分割都適用的處理技術，主要是針對圖像應用不同判據(jù)可以自動產(chǎn)生適合的閾值。最佳 閾值 的選取方法直接影響分割的效果，本 文的思路 是 尋找最佳 閾值 。 圖像腐蝕效果圖如下圖 。如果長寬比不在此范圍內，則分三種情況對膚色區(qū)域進行判斷。圖像庫包括不同背景、不同光照、不同尺寸大小、不同年齡、不同性別的人臉圖像，有 500 幅共計 693 個人臉。尤其是 對單人臉圖像的檢測正確率可達 92%，但對多人臉圖像的檢測效率還需要提高。 其次，采用數(shù)學形態(tài)學方法和先驗知識對分割后的二值圖像進行處理，根據(jù)人臉長寬 、 圓形度 、歐拉數(shù)和區(qū)域面積等理論提取出人臉候選區(qū)域。 代碼 實驗分析 因彩色圖像的人臉檢測沒有一個統(tǒng)一的圖像測試集，沒有固定的 標準來衡量檢測算法。實驗中若長和寬的值小于 20個像素，則直接去除該膚色區(qū)域。我們使用四方向腐蝕的算法。在進行閾值 分割前，先要對圖像進行低通濾波，以減少圖像高頻噪聲的影響。閾值法是利用圖像 中所要提取的目標與背景在灰度特性上的差異，通過選取合適的閾值對圖像進行分割處理，從而將目標從背景中區(qū)分出來 [20]。 對 于 任意 的彩色圖像，第一步就是進行顏色分割，得到相關區(qū)域，然后在相對應的灰度圖像中，按照事先設置好的比例，得到 分辨率 不用的的窗口區(qū)域，我們通常叫做掃描窗口。 本科畢業(yè)設計說明書（論文） 第 10 頁 共 28 頁 圖 CbCr色度空間 的 具體 分布 情況 圖 CbCr色度空間 的高斯分布 情況 接下來就是明確 二維高斯模型中的 相關未知數(shù)，計算公式有以下幾個 ： ? ?, Tx Cg Cr? ? ?m E x? ? ?? ?TC E x m x m??? ? ??? （ ） X代表 CbCr色度 空間中的像素點的色度向量， m代表統(tǒng)計出來的均值。 本科畢業(yè)設計說明書（論文） 第 9 頁 共 28 頁 （ 3） 統(tǒng)計直方圖模型 此 模型 的原理 不難 ,就是通過直方圖觀察總結出 膚色在顏色空間的分布 情況 。 在 該空間中，可以看出樣板的分布受亮度值 Y 的影響很小。~180176。 所 以， 首 先要 合理的選擇色度空間，根據(jù)膚色特征的高聚類性，盡量減少與 非膚色特征 信息的重疊區(qū)域。對彩色圖像測試集中的圖像進行檢測，之后給出檢測及分析結果。 第二種是 基于模版匹配的方法。其他領域的著名的國際會議有： 國際計算機視覺和模式識別會議 CVPR、亞洲計算機視覺會議 ACCV 等 [8]。本文基于膚色分割的人臉檢測方法研究，首先是選擇用高斯模型在 YCbCr 色彩空間建立膚色模型，接著對圖像 預處理 ，選用自適應閾值法 進行膚色分割 ， 再 運用形態(tài)學 方法處理二值圖像，最后標記處人臉區(qū)域。 時代的發(fā)展使得人臉識別 技術 的應用前景更為廣闊。國內著名的科研單位 有 ：中科院自動化研究所、中科院計算機所、 南京理工大學等等 [27]。固定模板法首 先制定出標準的模板，然后計算檢測區(qū)域和模板的相關值，根據(jù)一定的準則判斷人臉區(qū)域 ?；谌四樐w色的聚類性，科研者們在進行人臉檢測時使用人臉膚色信息做憑據(jù)。 本科畢業(yè)設計說明書（論文） 第 5 頁 共 28 頁 關于 RGB 色彩空間 該模型是一種加和模型，在該模型中，紅色、綠色和藍色以各種方式結合再組成其他顏色 。來度量；飽和度（ S）表示顏色的深淺，對于藍色也會由于深度不同而分為深藍和淺藍，用百分比表示的話就是 從 0％到全滿狀態(tài)的 100％；亮度（ I）表示顏色的明暗狀況，用百分比表示就是 從黑 0％到白 100％。 第三， 與其他顏色空間相比，能更好的將圖像中的亮度分量分離出來 。 統(tǒng)計直方圖 的優(yōu)勢在于 不需要考慮顏色空間 ,運行起來簡單無負擔， 運算過程不繁雜 ,而且它的膚色分類器在檢測過程中速度快。接著再對基于膚色分割的人臉檢測 中所涉及的膚色空 間和膚色模型 作了詳細的介紹，并對膚色空間和膚色模 和分割性能做了比 型 的選擇問題做了較為詳細介紹 。 本科畢業(yè)設計說明書（論文） 第 12 頁 共 28 頁 3. 1 灰度圖像濾波去噪 剛獲得的圖像有很多噪音 。本文對人臉圖像進行膚色分割時就是采用自適應閾值分割法進行的，具體是應用改進的最大類間方差法進行膚色分割處理。記錄下每次 閾值 變化時屬于膚色的像素量的變化，然后將屬于膚色的像素量變化最小的那個 閾值 作為最 佳閾值 。 （ a）原圖 （ b）腐蝕后的圖像 圖 圖像腐蝕效果圖 膨脹運算在數(shù)學形態(tài)學中的作用是把圖像周圍的背景點合并到物體中。如果該膚色區(qū)域長寬比大于等于 或小于等于 ，則認為該區(qū)域為非人臉區(qū)域，直接去除；如果膚色區(qū)域長寬比大于 小于 ，則對該區(qū)域分三部分進行判斷處理，主要是調整膚色區(qū)域的長度。下面給出部分圖像的人臉檢測結果，如圖 至圖 。 本文的研究雖然取得一些成果，但由于時間和能力有限，研究的范圍和深度都還不夠，今后還有許多工作要做。 當然在分割之前要先對圖像進行預處理，如對圖像的光線補償?shù)?。前面章?jié)中介紹了色彩空間的選擇、膚色模型的建立、膚色分割、人臉區(qū)域 的定位，那么 本章是 在此的基礎上對實驗的代碼實驗的結果進行分析和 本科畢業(yè)設計說明書（論文） 第 17 頁 共 28 頁 講解。因人臉區(qū)域本身具有一定的大小，若膚色區(qū)域的長和寬太小，則該區(qū)域的特征不太明顯，將難于辨識是否為人臉。如果兩個物體之 間 有細小的連通，那么當結構元素足夠大時，通過腐蝕運算可以將兩個物體分開。由于在膚色似然圖中膚色部分比其他部分更明亮一些，本文采用最佳 閾值 分割的方法，得 到二 值化圖像。 圖 經(jīng)過灰度圖像處理、濾波處理去噪的效果圖 3. 2 自適應 閾值 分割 在眾多的圖像分割方法中， 閾值 法因其實現(xiàn)簡單，不需要人工干預，計算量小等優(yōu)點而被廣泛采用。它 有兩個模塊，分別是： 彩色信息 條件下的的圖像分割以及正面情況下的人臉檢測 。通過比較我們發(fā)現(xiàn)，高斯模型在體現(xiàn) 膚色分布 的效果上更好 。 此方法在 膚色的檢測 過程中檢測 率要高 很多 ,并且 誤檢率也要小 很多 ,但是模型的參數(shù)估計很難 ,速度也不是很快 ,因此 不適合快速的膚色檢測 。 該空間常用于彩色圖像的壓縮和傳輸 ,JPEG 格式的圖片采用的色彩系統(tǒng)就是該系統(tǒng) 。其中色度（ H）是很據(jù)顏色的名字來確認 ，如紅、綠，它用角度 180176。而 對于在 人臉檢測 中運用膚色特征信息這一方法來說 ， 如何選擇膚色空間至關重要，它會對最終的結果有很大的影響。 第四章人臉檢測代碼、界面及結果分析，為了能更清晰明了地展示本課題的人臉檢測過程，采用 matlab 軟件中的 GUI 部分設計人 臉檢測界面。第 三 種是顏色特征法，因為人臉的膚色在某些 特定的顏色空間中具有比較好的類聚特性，根據(jù)膚色像素在色的上的相似性和空間上的相關性分割出可能的人臉區(qū)域。 國外諸多科研機構都有專門從事人臉檢測和識別研究的研究組，著名的人臉檢測和識別研究機構有：美國麻省理工學院媒體實 驗室 、英國 Surrey 大學視覺、 法國的INRIA 研究所、 瑞士的 IDIAP 等 [10]。本文 首先介紹 了人臉檢測技術的意義、應用技術 以及 現(xiàn)階段國內外 研究現(xiàn)狀 ，并對本為所做的工作進行了綜述。隨著電子信息技術的迅猛發(fā)展，人臉 識別技術成為更理想的身份驗證方式。 著名的企業(yè)有： 北京行者集團、北京東鳥、上海銀晨、武漢東潤等等。變形模板 法第一步就是制定模板參數(shù)， 對參數(shù)進行修整一直到 收斂 為止，最終檢測出人臉面部器官位置 。相關研究 表明 ,不同 條件下人臉的膚色 會有較大的不一致性 ,但這種不一致性不是在色彩上 ,而是表現(xiàn)在亮度 上 [25]。 可以采用三維的笛卡爾坐標系來表示該空間模型， x、 y、 z軸分別對紅、綠、藍三種顏 色，如圖 所示。 HIS 的色彩空間 可以表示成一個圓柱體，坐標體系 如圖 。 第四 ， 計算繁瑣程度和 坐標表示形式 相比較而言更簡潔 。但是它也有缺陷，它需要大量的樣本集 ,而且短時間內難以完成檢測 。 然后對簡單膚色模型和高斯膚色模型在不同的膚色空間的聚類特性較詳細的分析和比較 。這主要由于平時的工作和環(huán)境引起的，圖像增強是減弱噪音，增強對比度。 最大類間方差法是由日本學者大津展之于 1978 年提出的動態(tài)閾值法，它是在判 本科畢業(yè)設計說明書（論文） 第 13 頁 共 28 頁 決分析最小二乘法原理的基礎上