论文研究-基于肤色和模板匹配模型的人脸识别新方法研究 .pdf

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基于肤色和模板匹配模型的人脸识别新方法研究,刘文达,胡荣强,人脸检测技术在人脸识别,视频监控,人机接口技术,人脸图库管理及图像数据库搜索方面都有很重要应用。在图像中使用颜色信息是众
中国科技论又在线 在颜色检测的过程中,图像中个像素依照其颜色的分量被划分为皮肤像素或者非皮肤 像素,下图中是张人脸图像在颜色空间 分量的直方分布图: 1 10 Iri 图 分量的直方分布图 这种疑似可能的皮肤图像的是一幅灰度图,其像素的的灰度值代表了其木身属于肤色的 可能性的大小,因此,这个肤色模型作用是把一张彩色图像转换为一张灰度图,使得灰度图 每个像素的灰度值表示该像素属于皮肤区域的概率。 阈值 是分开计算的,阈值应该在每个颜色分量的最小值与最大值的范围之内, 然后在和的颜色分量乘以就把彩色像素转换为黑白像素。阈值,灰度图像被进 步转换为只有肤色区域和非肤色区域二进制图像 肤色分割 彩色图像被转化为疑似肤色图像的灰庋图后,会生成个二进制的版本的灰度值图像, 同时各区域被做了标识。分割可通过使用阈值实现,因为肤色区域比其它区域要亮。由于固 定阈值不能可靠的用于不同的肤色,我们需要采用自适应阈值 使用了自适应阈值技术后很多人脸图像的处理都取得了好的效果,文中通过使用这种技 术进行肤色分割的的图像可见图 图原图与肽色柑似图像 中国科技论又在线 很明显并非所有分割出来的区域都代表可能是手,胳膊或者人身体其它部分的肤色区 域,一些颜色与肽色相近的非肤色区域也被当做皮肽了,所以还需要判断一些面部特征米准 确找到这些人脸。 肤色区域 使用了阈值后肤色区域就被分割岀来因为肤色比其它区域要更亮些ε在此图像中人脸区 域是被定义为个闭合区间的,颜色界限的像素在二值图像中为值为。 如果图中杲·个区域有至少个孔,那么这个区域就可能含个人脸区域,此区域会被 后续处理从而米定位一个人脸,否则这个区域就被忽略了。 决定一张∵值图像中有多少待处理区域是通过给这些区域做标示实现的,标示是个整 型数据,一个位相邻检测的方法来决定一个像素的标示,如果像素的个相邻像素中仟何 个被标示,那么它就用相同的值标示,否则就用一个新的标示值来标示,最后标示值的总 数就是区域的总数。 为了区分各个区域,先要扫描图像,产生的新图像上血有打过标小的区域。另外的区域 设置为零,之后,在产生的图像中寻找是正面人脸的区域。在图中是被分割出来后的肤色 区域。 图分割出米的人臉区域 区域中孔的个数 在所有肤色区域中如果它包含了一个或多个孔那么它就可能是人脸区域,就是说至少在 该区域要找到个孔才能把它当可能人脸区域对待,没有孔的区域就被忽咯。在某区域中孔 的个数可以用该区域的欧拉数 来计算,如下: 其中,表示欧拉数,:连接的部分数目;:在该区域中孔的个数 在我们的研究中,相互连接的部分数目被置因为一次只考虑一个肤色区域。那么相应 的孔的数目是: 当在一个区域中发现一个孔,那么该区域就被认为包含一张人臉,在搜寻之前,需要 些该区域的信息来进行分类。 被研究区域中心计算方法 如果想硏究一个区域,那么该区域和区域的中心必须是确定的。在二值图像中区域的中 心是跟该物体的中心一样的,计算方法为 ∑∑ 中国科技论又在线 ∑∑ 其中:表示该区域中的面积(用像素表示),表示该区域的矩阵大小(用 表示)。 方向导数计算方法 人多数的人臉是旱垂直方向的,但是,有些人臉有小角度的倾斜。如果模板人朎有相应 的小角度倾斜,那么匹配率将会更高。 倾斜角度是由下式计算出的 () 其中,∑∑ ∑∑ 区域的宽度和高度的表示法 首先,有孔的区域被填充,这是为了避免孔与孔重叠时候出问题。编程实现中通过移动 从图象的左,右,顶,底四个位置取的指针值来确定图象的高度和宽度。如果一个像素是 以外的值,那么指针就停止,此时这个像素的坐标就是边界的丛标。在这四个指针值的帮助 下,通过把底指针与顶指针相减确定人脸区域高度,把左指针值与右指针值相减确定图象宽 度 区域中人脸高度与宽度的比例大约在。但是,为了使错误率更小,最小最优的值 是,低于的比率的人脸几率小,因为人脸都是垂直方向的。 此比率也有个上限,实验证明比较合适的上限应该在左右 按上述方法可以提髙分类正确率,但如果在图象中有胳膊情况下会暴露缺陷,因为如果 胳膊的肤色区接近区域顶部恰好有孔,那么可能误认为是人臉,得到的结果就是个错误的分 类 模板匹配 模板匹配最重要的特征之一就是它使用了人脸模板作为最终确定人脸的一个决策方法。 通过取张男性与女性的不带眼镜或者任何附属物并且无毛发的人脸,取平均值,模板如 图中所示: 中国科技论又在线 图人脸模板 人脸模板要和人脸在同一个坐标系中定位及旋转,它的尺寸可根据随计算区域的高度和 宽度而改变。改变尺寸后的人脸模板被旋转某个角度θ,这样它就和肤色区域的人脸方向对 齐。旋转后首先计算人脸模板的中心,然后图像中人脸区域部分和模板中相应部分的交叉相 关性被计算。正面人臉图像的坐标确定,然后在相应位置画一个矩形。 图人脸检测的结果 实验结果 表实验结果 所使用的算法 所使用的人脸图片检测到的图片数目检测丢失个数 正确率 数日 有模板匹配的算法 无模板匹配的算法 结论 通过使用肤色信息和可适应阈值技术进行正面人脸检测,在研究中使用了在不同光照及 复杂背景条件下的图像样。实验证明,在工作室等建筑物內的限制光照的环境中识别效果 最好,在外部开放环境中如果光照得到控制,其效果也比较好,而且在有多张人脸的图片中 的人脸检测效果都很好。这砷方法与其他方法相比大量减少了计算机的计算量,是种优秀的 人脸检测方法。 中国科技论又在线 参考文献

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