基于膚色模型的人臉檢測(cè)研究

2．4 區(qū)域特征分析
由于閾值分割得到的二值圖中包含多個(gè)類膚色區(qū)域，這就需要先對(duì)這些區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，以便逐個(gè)處理。為了不影響對(duì)人臉整體形狀的檢測(cè)，采用形態(tài)學(xué)操作對(duì)標(biāo)記后的膚色區(qū)域進(jìn)行特征分析，以決定該區(qū)域是否包含一個(gè)人臉。這些特征主要包括孔洞、質(zhì)心坐標(biāo)、方向角、面積和高寬比。
由于人臉上包含有眼睛、眉毛、鼻子和一張嘴，因此在分割出來(lái)的人臉區(qū)域中至少包含一個(gè)孔洞，而且人臉的高寬比值通常接近1，這個(gè)特征參數(shù)就可以排除掉大部分的非人臉區(qū)域。實(shí)驗(yàn)中的高寬比值限定在0．6～1．2之間，當(dāng)檢測(cè)區(qū)域的高寬比值落在該區(qū)間時(shí)，則認(rèn)為該區(qū)域是一個(gè)人臉候選區(qū)域。

3 模板匹配
模板匹配就是將預(yù)先建立的人臉模板與篩選出來(lái)的人臉候選區(qū)域進(jìn)行相關(guān)性匹配。匹配時(shí)，首先根據(jù)候選區(qū)域的大小、質(zhì)心坐標(biāo)和方向角度調(diào)整人臉模板的尺寸、方向和位置，然后才進(jìn)行匹配。預(yù)先建立的人臉模板如圖3所示。首先用16個(gè)不同的人臉灰度圖像計(jì)算得到一張平均臉，然后從中分割出人臉的主要部分，作為實(shí)驗(yàn)中使用的人臉模板。

模板匹配常用的一種測(cè)度為模板與原圖像對(duì)應(yīng)區(qū)域的誤差平方和。確定這個(gè)值的一種方法便是使用歸一化互相關(guān)系數(shù)(以下簡(jiǎn)稱相關(guān)系數(shù))。
兩個(gè)圖像矩陣的相關(guān)性匹配通過(guò)計(jì)算式(3)得到：

經(jīng)過(guò)多次測(cè)試發(fā)現(xiàn)，當(dāng)相關(guān)系數(shù)取值大約為0．6時(shí)，兩個(gè)矩陣匹配較好。如果人臉模板矩陣和人臉候選區(qū)域矩陣的相關(guān)系數(shù)是0．6或者更高，則認(rèn)為該區(qū)域包含一個(gè)人臉。測(cè)試完所有的膚色區(qū)域后，在原圖中用矩形框標(biāo)示檢測(cè)到的每個(gè)人臉。檢測(cè)結(jié)果如圖4所示。

4 結(jié)語(yǔ)
實(shí)驗(yàn)中用包含有60個(gè)不同人臉(包括黑人、白人和黃色人種)的20幅圖像對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試，其中相關(guān)系數(shù)和高寬比值都選擇最佳值。測(cè)試結(jié)果表明，本文算法對(duì)實(shí)際生活中人臉圖像的正確檢測(cè)率達(dá)到了84％，對(duì)姿態(tài)和表情同樣具有較高的魯棒性，基本上達(dá)到了預(yù)期的目標(biāo)。