当前位置:首页 >> 信息与通信 >>

彩色图像人脸检测与特征提取认证


圈 僵惠技术 与僵毫佑 

彩 色 图像 人 脸 检 测 与 特 征 提 取 认 证 
Fa e De e to   n   e t r  sr ci n Au h n i a in fr Coo  ma e c   tc in a d F a u e Ab ta t   t e tc to  o   lr I g   o
尹 聪 

Y N  ng I Co  

di1 .9 9ji n 17 9 2 .0 9 0 .2   o:0 36 /. s.6 2— 5 8 20 .3 0 2 s

Ab ta t T i p p rp o o e     s h ma   c   ee t n ag rtm  a e   n s i  oo    h   V p c . s r c  h s a e   r p s sa f t u n f e d tc i   lo i   a  a o h b s d o   k n c l ri t e HS s a e  n F ca e t rs o   e S c mp n n    h   V s a e a e u e  o   n  a e d t cin a te t ain a il au e  ft     o o e ti t e HS   p c   r  s d f rf e fc   e e t   u h ni t .F rt e v l   f h n i o c o o h   ai d

rg n tesi f ei  r et ni ue   e r n  eacrt a ao pr nf e. h  as eepf  ei , h k l   g npo co s sdt dt mi t  cua  r  f es   c T em si  x e — o lo r o j i   o e eh e e   o a v i
me s s o d t tt i  lo t m  a  h   g   c u a er t  n t  e l— i   ee to  o  ro  a e e a n - nt  h we  ha h sag r h h st e hih a c r t a ea d he ra -tme d tc in f rpe s n fc   x mi a? i   to   n ra   a k r u   in u de  ny b c g o nd.

Kew r s Fc eet n Si o r F c letr Faueas atn It rl mj t n y o d  aedt i   kncl   ai  au   etr bt c o  ne a p e i   co o af e   r i g   co

1 引 言   
人脸识别分为人脸检测分割 、 特征提取 和识别几 个步骤 。人  脸检测分割是人脸识别 的第一步 , 人脸检测分 割主要是检 测各种  场景 中是否含有人脸 , 若有 , 则将其从 图像 中分割 出来 , 确定其  并
数量 、 小 以 及 位 置 。 人脸 检 测 分 割 对 特 征 提 取 效 果 以及 人 脸 识  大 别 准确 性 有 直 接 影 响 。  

2 肤 色分 割 
R B色 系转换到 H V色系的计算公式  为 : G S  
V=m x R,  ) a ( G,  

s f m (,,)   、J 一  — n   /   : [ iRG ] ,  
1 V=0 0,  

●  (● l 1 )
、  

f0 R— / V V   6 ( B) S , =R

在彩 色 图像 中 , 色提取 是一种行 之有效 的人脸 提取方法 。 肤   早期 , 许多种表色系用 于肤色 提取 工作 , 例如 , G _ , C C   , R B】 Y b rJ J   HS H S HL ) T S 。人们 日常接 触 的彩色 图像 大 部分 是  V( I 、 S 和 L  R B格式。R B是一种最常用 的彩色 图像 处理 和存 储 的计算 颜  G G 色模 型 系统 , 常 用 于 色 彩 的 纯 理 论 研 究 和 计 算 推 导 。 但 是 在  经
R B空 间 中 色 调 和 亮度 相混 合 , 此 , G G 因 R B在 肤 色 特 征 提 取 中 的  应用并不 广泛 。为了降低色 彩特征 空 间中各个 特征 分量之 间 的 

l0 2 ( R /V , =     [ + B— )S ]V G 6 H={04+ R— )s ]V B 6[ ( c/v ,:  
l V=   0, 0
L +3 0. <0 日 6 H  

2 1 肤色特征提取 ( 彩分割) . 色   在本肤色特征提取实验 中, H和 S采 用 的分 割 范 围 分 别 为 :  
0 日≤4    3
0.1 S 0.       87

() 2 

相关 性 , 以及为 了使所选的特征空间更方便 与彩色 图像 分割方法  的具体应用 , 常常将 R B图像转换 到其他 的彩 色图像特 征空间。 G  
本文 提 出 一种 在 H V 空 间 进 行 人 脸 检 测 分 割 方 法 。 H V是  S S


其 中, S为对应 归一化值 。   原始彩色 图像如 图 1 所示 , 由图可知人脸 与其所在背景颜色  相似 , 好可以检 验本 算法的正确性 。 恰  

种 表 征 色 彩 三 个 基 本 属 性 的视 觉 颜 色 模 型 系 统 。 色 调 H 表 示 

不 同 的颜 色 ; 和 度 S表 示 颜 色 的 纯 度 ; 度 V 表 示 了 颜 色 的 明  饱 亮

暗程度。首先 , V分量与彩色信息无 关 ; 次 , 其 H和 s分量 与人感  受彩 色的方式 紧密相 连。 由于 H, s和 V三个 分量 相互 独立 , 所  以可以将 3一D问题转化 为三个 1 一D问题 。在本 次人脸 提取实  验中 , 仅对 H, s参量进行处理 , 有效 地排 除 了亮度 条件对人 脸提 

取工作 的影 响 , 而且有效 降低 图像处 理数 据运算 量 , 提高 了检测 
速度。   本 试 验 过 程 主要 有 肤 色 分 割 、 征 提 取 和 人 脸 特 征 认 证 几 部  特 分组 成 。  

图 1 原 始 彩 色 图像 图    

舅  囵  
图 2 彩 色图像 二 值 化 结 果 

对满足公式 ( ) 2 的像 素值设定 为 1否则 为 0 , 。对原始彩 色图  像进行肤 色分割 , 得到二值化图像 , 图 2  如 。 22 图像分 割  . 对 色彩分割后 的图像 进行 简单 的空间域二维 中值滤波 , 1 窗3   大小为 5 滤波结果 如图 3 , 。对滤波后 的图像进行膨胀腐 蚀运算 ,   连接脸部 区域 中不连贯 的块 , 去除孤立点 , 结果如 图 4所示 。  

}山东电子职业技 术学院 电子工程 系 济 南 2 0 1    50 4

僵 患技 术 与僵息 亿 ■暑   甄 基 盈 砑圃 瞳   j强 l 霸
区 域 , 用 区域 投 影 , 括 水 平 投 影 和 垂 直 投 影 , 利 包 比对 投 影 曲 线 ,  

图 3 滤波结果 

■  口  
图 4 图像 算术运 算结果 

确 定该 区域 是否符合 人脸 。标 准人 脸垂 直投影 和水平 投影 图像 
如 图 7所 示 。人 脸 特 征认 证 的 最 终 结 果 如 图 8示 。  

3 人脸 特 征 提 取 
在 这 一 步 骤 中 , 对 于 以 往 灰 度 图 像 处 理 方 法 , 文 采 用 对  相 本
图 8 最 终 结 果 

HS V色彩空问 中的 S分 量进行 二值化 的方 法。观察 S空 间分 量  可发现 , 人脸 重要 特征 , 如 : 例 眼睛 , 鼻子 和嘴唇等 , S分量 图像  在 中呈现亮点或 明亮的线 , 因此 , S分量 图像进行二 值化 , 对 可有效  地保 留人脸重要特征 。   虽然常用的根据灰度值 进行 分割 的图像 二值 化方 法在 S空  间并不适用 , 但在这里 只是 对特 征进行 简单 的提取 , 以确 定人  用 脸区域 , 因此采用简单 阈值分 割方 法进 行分 割粗 略定位 , 过大  经
量试验得出 :  
S = .3  r 07S () 3 

5 实 验 结 果 
本 实验对 多张不 同 网络 彩色 图片 、 生活照 片等进行 处理 , 部 
分 结 果 如 图 9和 图 l 示 。 由处 理 结 果 可 以 得 出本 算 法 对 戴 眼  0所

镜、 非正面人脸等特殊限制条件都有较好 的检测结果 。  

其中S ,为二值化 的最佳 阈值 ,  为 S分量的最大值 。 s   观察二值化后 的图像 图 5, 发现重要 的特征 如眼 睛等得 到  可 了有效 的保 留。便于下一步 的验证 。  
图 9 部 分 实验 结 果 1  

图 5 S分 量 二 值 化 后 的结 果   

■  
图 1 部 分 实验 结 果 2 0  

图 5特征 图像和 图 4肤色分割 图像进行 “ 运算 , 与” 并对运 算  后 的图像进行 区域分 割 , 分为 图 6中的两部分 :  

曩  ■  
图 6 与 运 算后 的 结 果 

本文提 出并 实现了一种彩色图像人脸 检测的算法 , 该算法 在  速度上可达 到实 时检 测 的要 求 , 同时保 证 了较 高 的准 确率 。因  此, 本算 法可进一步 扩充 , 于人脸 的实 时监控 追踪 。本 算法在  用

4 人脸 特征 认 证 
水 平 投 影  人 脸 待 征 图像  
●● 日-  

肤色分割 中“ 图像分 割” 方法还有很大 的改进余地 , 可进一步提 高 
算法的正确率 。  

●  
●  

参考文献 :  
[ ] 张欣 , 彦君 . 色图像 中人脸特征位 置的全 自动标 定[ ] 1  徐 彩 J.  
中 国 图像 图形 学报 ,0 0 1 9—13 20 :3 4.   [ ] C a ,Kn    “ aesg e t i  s gsi oo m pi 2  hi igN G. F c em na o ui  kncl   a    d tn n r n vdohn p ct n ” J .E E Ta so  S T 9 9 9 iepo eapl ao s [ ] I E   r  nC V ,19 ,   i i n
(4 ) :5 —5 4 5 1 6.  

垂 直投影 

[ ] V ehees V aoo , .A dev , AS re nPx 3  .V znvt, .Sznv A n r a ”  uvy  i  e o . e —B sdS i  o rD t t nT cnq e”  .nPoed l ae  knC l   ee i   eh ius I 1I  rce— o co J  
ig   a c n 一2 03:8 — 92. n s Grphio 0 5  

图 7 标 准 人 脸 垂 直 投 影 和 水 平投 影 

[ ] 朱虹. 字图像处理基础 [ . 京: 4  数 M] 北 科学 出版社 ,0 5 20 .  

对分割 出来 的区域进行特征认 证 , 确定 正确 的人 脸 区域 。在  本实验 中 , 首先去除 没有任何 特征点 的区域 ; 然后对有 特征点 的 

[ 作者简介 ] 尹聪 (9 3一) 女 ,   18 , 助  硕士 , 单位 : 东电子  山
职 业技 术 学 院 , 主要 研 究 领 域 为 : 图像 处理 。  
( 收稿 日期 : 0 2 8—1 0 2—1 ) 9 



相关文章:
基于特征提取的人脸识别技术研究
人 脸识别的核心问题是根据提供的人脸图像用机器提取出具有判别能 力的特征来...不需要用户与设备直接接触, 可以远距离进行识别和认证;第二,隐蔽性强。不需要...
人证对比识别系统的人脸图像特征提取方法-铁军智能
官网:www.cntjzn.com 人证对比识别系统的人脸图像特征提取方法-铁军智能 人证对比识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图 像变换系数特征、 ...
基于特征提取的人脸检测与定位技术
基于特征提取人脸检测与定位技术_信息与通信_工程科技...认证、法律执行等众多方而的广泛应用,以及人们在人脸...根据肤色在色度空间中的高斯分布, 对于彩色图像中的...
基于PCA的人脸特征提取和识别
基于PCA的人脸特征提取和识别_信息与通信_工程科技_专业资料。工程设计报告 设计...识别 利用公式(2),首先把所有训练图片进行投影,然后对于测试图片也进行同样的...
特征抽取与SVM在人脸识别的应用
特征抽取与SVM在人脸识别的应用_数学_自然科学_专业资料。1. 通过特征抽取与SVM... 1:传统 PCA 与 KPCA 的维度信息量保留对比 对于 PCA 方法而言,信息保留...
基于MATLAB的人脸识别
特征向量提取阈值 1 专业(班级) 综合运用本课程的理论知识,并利用 MATLAB 作为工具实现对人脸图片 的预处理,运用 PCA 算法进行人脸特征提取,进而进行人脸匹配识别。...
基于小波理论的人脸特征提取与识别的算法研究
2014 年 6 月 16 日 《小波理论与应用》课题论文 基于小波理论的人脸特征提取识别的算 法研究 院 (系) :) 学号: 专年 业: 级: 2014 年 6 月 I ...
多种代数特征抽取方法下的人脸图像SVM算法研究
【 关键词 】 特征提取;降维;支持向量机;人脸识别 【 中分类号 】 TN03 ...+申请认证 文档贡献者 龙源期刊网 龙源创新数字传媒(北京)股份有限公司 0 0...
基于支持向量机和特征向量提取的人脸识别框架_图文
关键词:计算机图像处理;支持向量机; 人脸识别; LBP 特征向量提取; 人脸数据库 ...+申请认证 文档贡献者 龙源期刊网 龙源创新数字传媒(北京)股份有限公司 ...
人脸识别技术
人脸识别技术 - 人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别
更多相关标签: