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          基于膚色模型與模板匹配的人臉檢測研究

          潘廣全1,王偉2

          1.山東正晨科技股份有限公司企業技術中心,濟南,250101

          摘要:本文提出了一種基于膚色模型與模板匹配的人臉檢測方法。基于YCbCr 色彩空間的高斯概率模型,對膚色進行相似度計算和二值化分割,采用形態學對二值化后的圖像去噪處理,隨后又利用人臉先驗知識進一步排除非人臉區域,最后結合人臉模板進行匹配, 最終確定并標記出圖像中人臉的位置。實驗表明,該方法能夠在復雜背景圖像中較準確地檢測出人臉。

          關 鍵 詞:色彩空間;膚色模型; 模板匹配; 人臉檢測

          中圖分類號:TP391.4       文獻標識碼:A

          Research on the Face Detection Based on Skin Color Model and Template Matching

          Pan Guangquan1,Wang Wei2

          1Enterprise Technology Center Of  Shandong Zhengchen Technology Company co.,Ltd, Jinan, 250101)

          Abstract: The face detection method based on skin color model and template matching is presented in this paper. With the skin color Gaussin probability model based on YCbCr color space, the color similarity is calculated and two value segmentation is processed. The morphological filter is used for two value of the image. Subsequently, the face’s priori knowledge is exploited to further exclude non-human face area. Finally, the use of face template matching, eventually identifies and marks out face location of the human image. The results of experiments show that the method could be accurate detection of a human face in the image with complex back ground

          Key words: color space;  skin color model;  template matching;  face detection


          一個完整的人臉自動識別系統包括人臉檢測定位和人臉識別兩個主要的技術環節,其中人臉的檢測定位是人臉識別的前提和關鍵。近年來由于在安全控制、視覺檢測、身份驗證和新一代人機界面等領域的應用,人臉檢測得到了廣泛的研究,并提出了很多解決方案。大體可分為3類:基于知識規則的方法、基于可視特征的方法和基于模板的方法[1]。基于知識規則的方法是使用源于研究者關于人臉的先驗知識規則對人臉檢測。基于可視特征方法是利用人臉的分布、顏色、紋理等可見特征來作為人臉的檢測特征。模板匹配方法是通過計算模板和圖像之間的相關性來實現人臉的檢測。

          本文提出了一種人臉檢測方法,即基于膚色信息和模板匹配的人臉檢測方法,首先人工采集各種不同膚色的人臉皮膚樣本,其次是在YCbCr色彩空間中建立一種模型,然后利用這個模型得到二值圖,根據人臉固有的先驗知識對人臉區域進行篩選,最后利用模板匹配方法進行人臉的檢測和標識。

          色彩空間選擇

          在視覺圖像處理與建模中,RGB色彩空間經常被使用,然而RGB色彩空間容易受光線強度的影響,各個參數分量之間的耦合性強,進行圖像建模比較困難,但YCbCr色彩空間不易受光線強度的影響,膚色分布區域能很好的得到控制,有很好的聚類特性 [2],可將RGB色彩空間轉換到YCbCr色彩空間進行膚色的提取。

          結束語

          本文提出了一種基于膚色和模板匹配相結合進行人臉檢測方法。MATLAB仿真實驗證明,在復雜背景下人臉檢測的準確度較好,速度較快,對圖像中存在多個人臉和有眼鏡遮擋的人臉檢測也同樣有效。但是, 該方法還存在著一些問題。對于待檢測的圖像中存在傾斜角度較大的臉臉部區域例如側臉,漏檢率較高。該算法在這些方面還有待改進。


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