[發(fā)明專利]一種基于YCbCr與連通區(qū)域分析的變電站工人人臉識別方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201811238463.6
• 申請日: 2018-10-23
• 公開（公告）號: CN109214363A
• 公開（公告）日: 2019-01-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 潘斌;李海濤;張永挺;王干軍;林洪棟;鄒送琴;盧永佳;鄭穎琳
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東電網(wǎng)有限責任公司;廣東電網(wǎng)有限責任公司中山供電局
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

本發(fā)明公開了一種基于YCbCr與連通區(qū)域分析的變電站工人人臉識別方法，用于對變電站工人人臉的檢測。通過將采集的圖像數(shù)據(jù)進行光線補償，再將光線補償后的圖像輸入到建立的高斯模型中進行膚色分割，并對人臉區(qū)域進行判斷和篩選從而實現(xiàn)人臉的檢測。相比于傳統(tǒng)的檢測手段，本發(fā)明在檢測效率得到了質(zhì)的提高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人臉識別領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于YCBCR與連通區(qū)域分析的變電站工人人臉識別方法。

背景技術(shù)

人臉識別一直是計算機視覺領(lǐng)域中關(guān)注的焦點，而且這些年來圍繞該研究課題產(chǎn)生的人臉識別算法也是層出不窮，而降維思想一直是眾多經(jīng)典的人臉識別算法中一個主要解決技巧，它的主要目標就是要從原始的人臉圖像中發(fā)現(xiàn)隱藏的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)信息。

現(xiàn)有的人臉是被算法包括主成分分析法、拉普拉斯特征圖法、局部保值映射、稀疏表示、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降維法。其中主成分分析法在發(fā)現(xiàn)線性結(jié)構(gòu)時可以展現(xiàn)強大的功效，但是當面對潛在的非線性結(jié)構(gòu)時，往往取得不理想的識別效果；拉普拉斯特征圖法成功保留了訓練數(shù)據(jù)之間小的鄰域中的局部結(jié)構(gòu)信息，但是當應(yīng)用到測試數(shù)據(jù)集中時，不能為識別問題獲得清楚的特征圖；局部保值映射法可以精確地獲得鄰間圖像的局部結(jié)構(gòu)，但是卻不能提取原始圖像中固有的特征結(jié)構(gòu)；稀疏表示法能正確地計算稀疏表達，但是需要人為的設(shè)定相關(guān)的信息，而非自動學習表示；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降維法可以自動從原始圖像中學習特征，但是存在低效測試精度差的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為克服上述現(xiàn)有技術(shù)所述的至少一種缺陷，提供一種基于YCbCr與連通區(qū)域分析的變電站工人人臉識別方法。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：一種基于YCbCr與連通區(qū)域分析的變電站工人人臉識別方法，包括以下步驟：

S1：輸入采集的圖像數(shù)據(jù)；

S2：對圖像數(shù)據(jù)中的膚色進行光線補償；

S3：對膚色進行建模；

S4：將光線補償后的圖像輸入到模型中進行膚色分割；

S5：對檢測出來的膚色進行判斷和篩選，實現(xiàn)人臉的檢測。

首先對采集的圖像進行預處理，利用光線補償去除光照帶來的影響，將光線補償后的圖像輸入到建立的模型中定位人臉圖像的位置，再將人臉圖像所在的圖像塊分割出來進行判斷和篩選實現(xiàn)人臉的檢測。

優(yōu)選地，所述S2對圖像數(shù)據(jù)中的膚色進行光線補償是采用參考白的算法，能夠更有效地讓膚色能夠與照片中的其他像素點區(qū)分開來。

優(yōu)選地，所述所述S3對膚色進行建模具體為：

S31：選定色彩空間；

S32：統(tǒng)計高斯模型參數(shù)；

S33：求得膚色概率圖；

S34：設(shè)置自適應(yīng)閾值；

S35：對圖像進行形態(tài)學處理。

優(yōu)選地，所述S31中選定色彩空間具體為將非YCrCb色彩空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CrCb色彩空間。

優(yōu)選地，所述S33求得膚色概率圖具體為計算所有像素Cb、Cr的數(shù)量，求得所有像素數(shù)據(jù)的均值，以及對應(yīng)的方差和協(xié)方差。

優(yōu)選地，所述S34設(shè)置自適應(yīng)概率值利用Ostu算法來設(shè)置自適應(yīng)閾值。

優(yōu)選地，所述S5對檢測出來的膚色進行判斷和篩選，實現(xiàn)人臉的檢測具體為：通過連通區(qū)域分析確定二值圖像最小外接矩形，即為人臉區(qū)塊，若得到的人臉區(qū)塊高度和寬度都大于20、矩形面積大于400；并且高度和寬度比率應(yīng)該在范圍0.6-2內(nèi)則判定圖像為人臉圖像。