基于膚色的光照魯棒性人臉檢測算法研究.pdf

1、人臉檢測在計算機(jī)視覺研究和智能人機(jī)交互系統(tǒng)中占有重要地位。隨著數(shù)字化應(yīng)用中安全控制的快速發(fā)展,人臉檢測技術(shù)已成為模式識別領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題,特別是在海關(guān)、犯罪認(rèn)定、網(wǎng)絡(luò)安全、登錄系統(tǒng)及辦公考勤等方面。基于膚色的人臉檢測算法對臉部表情、人臉大小和姿態(tài)的變化具有很好的抗干擾能力,在背景環(huán)境不復(fù)雜的情況下,可取得良好的檢測效果;然而在復(fù)雜背景環(huán)境下,特別是光照不均、過強(qiáng)、過弱等情況下,檢測效果將受到很大影響。
　　為增強(qiáng)基于膚色的人臉檢測算

2、法的光照魯棒性,首先本文提出了一種像素修正算法,該算法根據(jù)人臉左右對稱的特性將人臉區(qū)域中過亮或過暗的像素點(diǎn)替換為正常亮度下的像素點(diǎn),為后續(xù)膚色檢測算法提供了良好條件;其次本文采用一種自適應(yīng)閾值分割算法進(jìn)行膚色檢測,根據(jù)待檢測像素點(diǎn)的亮度確定相應(yīng)色度閾值并檢查該點(diǎn)色度值是否處于閾值范圍內(nèi),進(jìn)而判定該點(diǎn)是否為膚色點(diǎn),在FERET標(biāo)準(zhǔn)人臉庫上的實驗結(jié)果表明,所提算法相對于傳統(tǒng)算法提高的正檢率超過了百分之十,誤檢率降低了百分之五,對自制圖像集按

3、亮度進(jìn)行分類檢測可知,所提算法的正檢率曲線整體上高于傳統(tǒng)算法的正檢率曲線,同時其誤檢率曲線基本位于傳統(tǒng)算法的誤檢率曲線之下,另外,所提算法的正檢率曲線、誤檢率曲線上下波動較小,表現(xiàn)出較強(qiáng)的穩(wěn)定性;最后本文采用基于邊緣統(tǒng)計量的鑲嵌圖方法對粗檢測人臉區(qū)域進(jìn)行精確驗證,減少光照因素的影響。
　　最終的人臉檢測實驗將自制圖像集中所有圖像按其平均亮度分為五類,本文人臉檢測算法在各個亮度范圍內(nèi)均取得百分之九十以上的正檢率以及百分之十以下的誤檢