信息視頻圖像人臉檢測算法研究

盧曼慧

（遼寧工業(yè)大學(xué) 遼寧 121001）

0 引言

隨著人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展，視頻監(jiān)控，可視電話、視頻電視會議的廣泛應(yīng)用，人們開始將人臉檢測與跟蹤作為統(tǒng)一的整體加以研究。人臉檢測與跟蹤的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，已經(jīng)成為了計(jì)算機(jī)視覺及相關(guān)領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)，在基于內(nèi)容的視頻存儲與檢索、數(shù)字視頻處理、高級人機(jī)交互、智能視頻監(jiān)控等方面有著重要的應(yīng)用價(jià)值。

1 運(yùn)動信息檢測

采用幀間差分算法進(jìn)行運(yùn)動信息檢測。

(1)利用公式0.299×R+0.587×G+0.114×B將RGB色彩的視頻圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。

對灰度圖像做幀間差分處理獲得差分圖像，經(jīng)實(shí)驗(yàn)確定，閾值k為70。

2 膚色提取

膚色分割首先要選取一種合適的色彩空間。本文選用了YCbCr色彩空間，YCbCr色彩空間中Y表示顏色的亮度，Cr表示紅色分量，Cb表示藍(lán)色分量，Cr和Cb一起表示顏色的色度信息，并且Cr和Cb之間是二維獨(dú)立的。其主要的優(yōu)點(diǎn)在于可以有效地將亮度和色度進(jìn)行分離，色度信息在很多彩色圖像分割的應(yīng)用中是很有效的，也非常適合于將膚色區(qū)域從圖像背景中分割出來。

Anil K.Jain專門統(tǒng)計(jì)研究了皮膚的色彩模型，他通過統(tǒng)計(jì)大量圖像中的膚色像素點(diǎn)在YCbCr空間的位置，建立了膚色在YCbCr空間的模型。為了得到更好的聚類特性，對CbCr空間進(jìn)行了非線性分段變換，經(jīng)過變換的得到色彩空間用Y表示。然后取CC子空間中的投影，得到膚色區(qū)域在空間的投影區(qū)域。子空間中的膚色聚類區(qū)域可用一個(gè)橢圓來近似，該橢圓的解析式為：

將每個(gè)像素帶入上述公式中進(jìn)行計(jì)算，當(dāng)表達(dá)式小于時(shí)1認(rèn)為是膚色，否則不是。

3 人臉檢測

膚色分割后的圖片中還存在一些非人臉區(qū)域，需要對其進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理和人臉區(qū)域篩選，把誤檢的背景和非臉的膚色區(qū)域去除。

(1)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理：通常，一幅彩色圖像經(jīng)過色彩空間的轉(zhuǎn)換、膚色分割后所得到的圖像邊界往往是不平滑的，物體區(qū)域有些錯(cuò)判，背景區(qū)域上則散布著一些小的噪聲。使用形態(tài)學(xué)上連續(xù)的開和閉運(yùn)算可以顯著改善這種情況。

(2)人臉區(qū)域篩選：經(jīng)過基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理和區(qū)域標(biāo)記后，圖像中的小塊噪聲大多數(shù)被清除，但是由于背景十分復(fù)雜，影響因素較多，某些類膚色區(qū)域仍未去除。為了盡量丟棄非人臉膚色區(qū)域，保留真正的人臉的膚色區(qū)域，可采用判斷區(qū)域外接矩形長寬比和區(qū)域面積等參數(shù)刪除大多數(shù)非人臉膚色區(qū)域。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和結(jié)論

采用Matlab對本算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。

圖1 人臉區(qū)域篩選

由圖1(b)可以看出，膚色提取后的結(jié)果中存在一些非人臉的背景和膚色區(qū)域，如非膚色的誤檢區(qū)域，人手等的膚色區(qū)域；由圖1(c)可以看出，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理后，可以平滑邊緣、去除較小的背景誤檢區(qū)域；由圖1(d)可以看出人臉區(qū)域篩選后，可以把大部分非人臉的膚色區(qū)域去除。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠?qū)σ曨l圖像序列中的人臉進(jìn)行檢測，具有良好的性能和一定的研究參考價(jià)值。

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