[發明專利]復雜背景下彩色圖像人臉的快速檢測方法

有效

• 申請號: 200910063147.4
• 申請日: 2009-07-13
• 公開（公告）號: CN101630363A
• 公開（公告）日: 2010-01-20
• 發明（設計）人: 王新余;陳璽;李恒;邵宏峰
• 申請（專利權）人: 中國船舶重工集團公司第七○九研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 武漢金堂專利事務所
• 代理人: 胡清堂

1.復雜背景下彩色圖像人臉的快速檢測方法，其特征在于，其步驟如下：

①膚色建模：根據采集的大量膚色樣本建立能進行快速計算并能反映典型光照變化的人臉膚色混合模型；具體的說，根據采集的大量膚色樣本數據，在RGB空間和YCbCr空間分別繪制膚色出現概率在預設概率κ％以上的分布區域；然后尋找膚色在RGB空間三個分量之間寬松的簡單的大小約束關系；并用盡可能小的平行四邊形或其他凸多邊形包圍膚色在CbCr平面的分布區域，對反映光照強度變化的Y分量也施加寬松的約束，從而得到由RGB和YCbCr兩種色彩空間約束組成的人臉膚色混合模型；

②根據人臉膚色混合模型快速確定人臉膚色區域：根據建立的人臉膚色混合模型對圖像進行快速膚色分割，并計算膚色分割后二值圖像的膚色積分圖像；具體的說，使用膚色混合模型及其實現方法進行膚色區域的快速確定；如果一個像素值不滿足膚色混合模型RGB空間中R、G和B三個分量之間的簡單大小約束關系，則將該像素判為非膚色點；反之，則將該像素點判為膚色候選點；由于在彩色圖像中人臉圖像一般僅占整個圖像的很小一部分區域，而且圖像文件一般存儲的像素值也多為RGB分量值，因此利用R、G和B三個分量之間的簡單大小約束關系就能實現對大量非膚色像素的快速剔除；然后，將初步通過檢測的少量膚色候選像素值由RGB空間轉化為YCbCr空間，并判斷該像素值是否滿足YCbCr空間約束；若該像素值滿足YCbCr空間約束，則判定該其為膚色像素點，否則為背景點；

③人臉候選區域的快速定位：在利用計算量較大的非對稱Adaboost算法檢測人臉前，先利用膚色積分圖像快速計算待檢測區域的整體膚色像素比率，快速跳過整體膚色像素比率低于預設閾值的大量非人臉候選區域，而僅對剩下的少量整體膚色像素比率高于預設閾值的候選人臉區域進行基于非對稱Adaboost算法的人臉檢測，從而有效地提高了人臉檢測速度；具體的說，采用膚色二值分割后圖像的積分圖像和當前檢測圖像的尺度參數快速計算當前待檢測窗口的膚色像素比率λ₁；并根據預設閾值T₁確定該檢測窗口是否為有效的人臉候選區域；若不是，則計算當前位置2倍寬度窗口的膚色像素比率λ₂；然后根據λ₁、λ₂和T₁之間的關系，快速跳過相鄰非人?臉區域，從而實現了人臉候選區域的快速定位；

④基于特征的人臉快速檢測：利用膚色積分圖像快速計算檢測出的人臉區域之間的相交和重疊比率；具體的說，使用非對稱Adaboost算法進行人臉候選子窗口的判定，但對常用的相鄰子窗口的窮舉搜索策略進行了改進，即：若當前子窗口滿足膚色比條件，則下一待檢測子窗口的位置水平方向搜索方式由1個像素變為2個像素，垂直方向搜索方式仍為一個像素，從而有效減少了耗時的人臉檢測子窗口的數量，提高了算法的效率；

⑤虛警抑制：根據虛警出現的統計規律剔除已檢測出的非人臉區域；具體的說，根據基于正向特征選擇的人臉檢測算法檢測出的人臉區域之間的空間位置、重疊區域比例，以及人臉區域的大小，對常見的人臉虛警進行剔除；

⑥輸出檢測結果：根據基于特征的人臉初步檢測結果，進行人臉虛警抑制，輸出最終人臉檢測結果。

2.根據權利要求1所述的復雜背景下彩色圖像人臉的快速檢測方法，其特征是，所述的膚色混合模型，是指：膚色在RGB空間R、G、B三個分量之間大小寬松約束關系，膚色在YCbCr空間Y分量大小的寬松約束關系，以及CbCr平面的凸多邊形約束關系；在膚色分割時先用簡單的RGB約束關系快速剔除大量圖像背景，然后再用較復雜的YCbCr約束關系進一步排除非膚色像素，從而實現了能適應較大的光照變化，并能快速實現的人臉膚色混合模型。

3.根據權利要求1所述的復雜背景下彩色圖像人臉的快速檢測方法，其特征是，所述的人臉檢測區域的快速選擇，是指：采用膚色二值積分圖像快速計算當前待檢測窗口(w×h)的膚色像素比率λ₁；若λ₁大于預設的閾值T₁，則該檢測窗口為有效的人臉候選區域；否則拋棄該區域，并計算當前位置2倍寬度窗口(2w×h)的膚色像素比率λ₂；若λ₂＜T₁/2，則下一個待檢測窗口位置在水平方向移動w個像素；若λ₁＜T₁/2，則下一搜索子窗口水平方向偏移量為w/2個像素。?

4.根據權利要求1所述的復雜背景下彩色圖像人臉的快速檢測方法，其特征是，所述的虛警抑制，是指：對人臉檢測時出現的大量虛警進行統計分析和分類，然后有針對性的進行虛警剔除；對于相同人臉區域的重復檢測，根據最近鄰重疊原則，將重疊率大于預設閾值的人臉區域進行合并，并將其平均位置作為人臉區域位置，從而消除此類虛警；對于與膚色不相似和僅少數像素顏色與膚色相似的虛警區域，根據人臉候選區域的膚色像素比率閾值消除；對于由人臉一部分區域與背景組成的與人臉結構類似的區域虛警，則根據檢測出的人臉區域的空間相交關系、尺寸比例，以及膚色水平重疊比，剔除此類虛警；對于人臉的局部區域虛警，則根據檢測出的人臉重疊率和相差懸殊的尺寸進行虛警剔除。?