人臉檢測(cè)及眼睛定位算法的研究

沈陽(yáng)理工大學(xué) 李燕曉 秦麗娟

人臉檢測(cè)及眼睛定位算法的研究

沈陽(yáng)理工大學(xué) 李燕曉 秦麗娟

隨著人工智能的迅速發(fā)展，人眼檢測(cè)和眼睛定位作為人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等研究的重要組成部分，其重要性不言而喻。本文首先研究了基于高斯橢圓膚色模型和形態(tài)學(xué)結(jié)合的人臉檢測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人臉分割，然后對(duì)分割后的區(qū)域采用灰度積分投影和徑向?qū)ΨQ變換（Radial Symmetry Transform）相結(jié)合的算法準(zhǔn)確定位人眼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該方法在一定條件下具有較高的檢測(cè)率，而且具有較低的復(fù)雜度，容易滿足實(shí)際工程的要求。

人眼檢測(cè)；膚色分割；徑向?qū)ΨQ變換；高斯膚色模型

1 橢圓膚色模型的建立

根據(jù)膚色信息在色度分量上聚類特性，本文采用了Hsu提出的基于YCbCr色彩空間的加入亮度補(bǔ)償?shù)臋E圓膚色模型進(jìn)行人臉分割。橢圓膚色模型公式如下：

其中，gray(x,y)表示在像素點(diǎn)（x,y）處的灰度值的大小，D表示膚色區(qū)域。橢圓膚色模型分割后的圖如圖1所示：

圖1 橢圓膚色模型分割圖

圖2 矩形標(biāo)記后的二值人臉圖像

2 形態(tài)學(xué)處理和人臉矩形區(qū)域分割

為了更準(zhǔn)確的分割出人臉區(qū)域，降低背景中類膚色信息的干擾，對(duì)膚色分割后的二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)的開運(yùn)算，以消除小的連通區(qū)域和孤立點(diǎn)，從而達(dá)到平滑二值圖像的目的。形態(tài)學(xué)處理和矩形區(qū)域分割后的圖像如圖2所示。

3 灰度積分投影算法粗略定位人眼位置

灰度積分投影算法是通過計(jì)算灰度圖像在不同方向上灰度值的累加和，然后根據(jù)投影曲線的分布特性來進(jìn)行檢測(cè)的一種常見的圖像處理方法。通常情況下灰度積分投影分為水平投影和垂直投影,則圖像的水平和垂直投影分別為公式為：

本文實(shí)現(xiàn)眼睛定位的水平灰度積分投影曲線圖如圖3所示。

根據(jù)人臉的五官特征，眉毛區(qū)域的灰度值相對(duì)于額頭及上眼臉的灰度比較低，人眼中瞳孔和虹膜的像素值相對(duì)于上眼臉和下眼瞼的灰度值也比較低等特點(diǎn)判斷出圖中投影曲線的第一個(gè)谷值處對(duì)應(yīng)眉毛區(qū)域，第二個(gè)谷值處對(duì)應(yīng)眼球位置。分割出來的人眼區(qū)域如圖4所示。

4 徑向?qū)ΨQ變換實(shí)現(xiàn)眼睛的精確定位

徑向?qū)ΨQ算法（Radial Symmetry Transform）最早是由Loy提出用于檢測(cè)感興趣的區(qū)域（ROI）。它是通過徑向?qū)ΨQ性來凸顯具有對(duì)稱性的部分，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)稱物體檢測(cè)的目的。由于圓形具有徑向?qū)ΨQ的特性，而且人眼瞳孔近似圓形，所以徑向?qū)ΨQ變換（RST）算法可以進(jìn)行瞳孔檢測(cè)及定位。RST的算法流程圖如圖5。

圖3 水平灰度積分投影圖

圖4 水平灰度積分投影分割后的圖像

圖5 R S T算法流程圖

RST算法對(duì)上述分割后的圖像進(jìn)行變換后的圖像如圖6所示。

圖6 R S T變換圖

圖7 人眼分割圖

經(jīng)過RST變換過后，就可以精確的定位出瞳孔的位置。圖7中，亮斑的位置就是對(duì)應(yīng)圖像中瞳孔的位置。實(shí)驗(yàn)中以瞳孔中心為坐標(biāo)，左右擴(kuò)展十個(gè)像素點(diǎn)，上下擴(kuò)展七個(gè)像素點(diǎn)，就可以準(zhǔn)確地分割出人的眼睛。以左眼為例，分割效果如圖7所示。

5 結(jié)語(yǔ)

本文采用了加入光照補(bǔ)償?shù)母倪M(jìn)的高斯橢圓膚色模型和形態(tài)學(xué)結(jié)合的技術(shù)實(shí)現(xiàn)了人臉檢測(cè)，然后對(duì)分割后的區(qū)域采用了灰度積分投影和RST算法相結(jié)合的方法準(zhǔn)確定位出了人眼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明具有比較高準(zhǔn)確率和檢測(cè)速度，而且復(fù)雜度較低，易于工程實(shí)現(xiàn)。

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