复杂背景下基于肤色的人脸检测和性别识别
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2011-08-17
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复杂背景下基于肤色的人脸检测和性别识别
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摘要：本文在纵览人脸检测和识别算法的基础上，尝试性地采用基于肤色分割的方法检测人脸，
接着提取头发长短等性别特征，识别检测出来的头像的性别。实验表明，虽然肤色分割的方法
的鲁棒性一般，但是可以作为人脸检测和识别的重要辅助手段。
关键词：人脸检测；人脸识别；性别分类；肤色；复杂背景
1. 绪论
1.1 漫谈图形图像
图形图像是一家！图像处理，输入为单幅图像，输出为单幅图像，是二维信号处理，提取
对于我们有用的信息；我们不妨望文生义，机器视觉就是使机器具有类似于人的视觉功能，尽
可能地获取三维空间中的信息，一个经典的视觉系统分低层视觉、中层视觉和高层视觉三个部
分；而计算机图形学，是在一个虚拟的三维画布上画图，最后投射到二维屏幕上。
图像处理、机器视觉和计算机图形学，相互紧密联系在一起！譬如，低层视觉中的明暗分
析，要明白光线发射、吸收和反射的知识，结果是从单幅图像中恢复物体的三维形状；而计算
机图形学，也需要建立光学模型，设置环境光、散射光和镜面光，最后依据物体表面的光学质
材和法线向量，按照一定的光线传播规律合成一幅具有 3D 效果的二维图像。
图形图像，是一个迅猛发展的热门研究领域。
“工程”前面附上“图像”、“人脸”、“生物医学”等名词，似乎具有独特的魅力。这样可
以将面向某个实际应用的相关联的各个研究方向，纳入一个整体框架之下。
人脸工程，是图形图像中一个极度活跃的研究内容。
1.2 人脸检测综述
鲁棒性是衡量一个系统的重中之重的性能指标。人脸检测和识别系统主要受到以下因素的
影响：（1）人脸可能以不同的姿势出现；（2）人脸可能有一些特殊装饰或附属物，比如胡须、
眼镜等；（3）人脸在某些情况下会被部分遮挡，使得某些脸部特征缺损或丢失；（4）人脸有多
种表情；（5）人脸在成像过程中，会受到摄像距离、拍摄方向、光照角度、光照强弱等条件的
影响；（6）人脸会随着年龄的增长产生变化。
人脸识别之前，要进行人脸检测。人脸检测效果的好坏，直接影响系统的精确率。人脸检
测的方法大致可以分为以下几类：
（1） 基于知识的方法：这种方法充分利用一张典型人脸的组成的知识，一般会捕捉
人脸特征之间的相互关系，主要用于人脸定位。
（2） 不变特征的方法：这种方法的目的，是寻找不随姿势、摄像方向和光照条件等
的变化而不存在的结构特征，主要用于定位人脸。这些不变特征有五官、纹理
和肤色等。多特征结合会提高定位效果。
（3） 模板匹配：预定义几个标准的人脸模板，用于人脸的整体描述，或是分散描述
人脸特征，然后计算输入图像和存储模板之间的相互关系，最终实现人脸的定
位和检测。这方面的典型算法有 ASM、AAM 等。
（4） 基于外观的方法：与模板匹配相反，这种方法在一系列训练图片中提取能够代
表人脸外观的特征，训练出人脸的模型，然后用这个学习模型进行测试，主要
用于人脸检测。特征脸、ANN、SVM、HMM 和基于信息论的方法都是这方面
的典型算法。2001 年 Viola 等利用积分图进行特征提取，利用 Boosting 方法设
计分类器，实现了实时高精准的人脸检测效果，被视为人脸检测的一个里程碑！
1.3 人脸性别识别初探
资源评论
庄国帅哥2012-11-10国内的一些论文都是这样，只是在说我们做了一些什么，大约什么什么样子，请问具体怎么做的，用到哪些工具，调了哪些库，实验数据为何？这些不该说得清清楚楚吗？几张图片贴上去就可以了？？谁知道这个数据的真实性？哎，别人不是来看你吹牛的啊
漫步烟雨01102012-12-18该文献没有具体详细的讲解试验原理过程，只是泛讲聊一些方法而已 但还是要谢谢LZ分享
ManagerLi20122013-05-17写得太烂了，没有试验结果，没有具体步骤。
