[發(fā)明專利]一種人臉檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310131911.3
• 申請(qǐng)日: 2013-04-16
• 公開（公告）號(hào): CN103226698A
• 公開（公告）日: 2013-07-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王科俊;鄒國(guó)鋒;孫晶;唐墨;付斌;呂卓紋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種人臉檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

（1）讀取原始人臉圖像；

（2）對(duì)原始人臉圖像進(jìn)行人臉光照預(yù)處理：

圖像[0,255]的像素值區(qū)間P到[0,π]的角度值區(qū)間Ω的線性映射Φ為：

Φ:P→ΩΩ={ω|ω=Φ(x)}，

角度值區(qū)間Ω到Gamma值區(qū)間Γ的映射h為：

h:Ω→ΓΓ={γ|γ=h(x)}

h(x)=1+f(x)f(x)=acos(Φ(x)),]]>

其中x為區(qū)間P的像素值，x_m為區(qū)間P的中點(diǎn)，ω為Ω區(qū)間中的數(shù)值，γ為區(qū)間Γ中的數(shù)值，Φ(x)=πx/2x0x∈[0,x0]π/2x∈(x0,x1)π-π(255-x)/2(255-x1)x∈[x1,255],]]>a=1-x/xmx∈[0,x0]1x∈(x0,x1)x/xm-1x∈[x1,255],]]>x₀=x_m-σ²和x₁=x_m+σ²為像素區(qū)間P中的兩點(diǎn)，其中σ²是圖像像素的方差；

在區(qū)間P和區(qū)間Γ建立對(duì)應(yīng)關(guān)系，使任意一個(gè)像素x與一個(gè)確定的Gamma值γ對(duì)應(yīng)，令γ(x)=h(x)，Gamma校正函數(shù)為：

g(x)=255(x255)^1γ(x)

g(x)是校正后的像素值，將校正后的像素值與原像素值通過(guò)Gamma值聯(lián)系起來(lái)；

（3）采用AdaBoost檢測(cè)候選人臉區(qū)域；

（4）計(jì)算相似度圖確認(rèn)人臉區(qū)域圖像：

對(duì)候選人臉區(qū)域圖像，計(jì)算相似度圖像的像素值：

候選人臉區(qū)域圖像為RGB圖像，分別按照兩種方式表示其灰度值：

r=(128+112*R/255-93.8*G/255-18.2*B/255)

b=(128-37.8*R/255-74.2*G/255+112*B/255)

將灰度值r和灰度值b構(gòu)成向量，即x=[rb]^T；

相似度圖像為：

P(r,b)=exp[-0.5(x-M)^TC^-1(x-M)]

其中向量x的均值為M=E(x)，方差為C=E((x-M)(x-M)^T)；

對(duì)相似度圖像歸一化：

P(r,b)=P(r,b)max(P(r,b))]]>

對(duì)相似度圖像二值化處理：

P(r,b)′=255P(r,b)≥θ0P(r,b)<θ]]>

其中θ為閾值；

對(duì)二值圖像P(r,b)′分別計(jì)算水平和垂直方向的灰度積分投影，獲得灰度積分投影在水平方向和垂直方向的極小值，確定圖像區(qū)域是否為有效的人臉區(qū)域，若為有效人臉區(qū)域，則輸出人臉檢測(cè)結(jié)果；若非有效人臉區(qū)域，丟棄該檢測(cè)區(qū)域。