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基于肤色分割的人脸检测与定位算法研究

作　者: 朱志亮
导　师: 陶向阳
学　校: 江西师范大学
专　业: 光学工程
关键词: 人脸检测阈值分割肤色分割肤色模型色彩空间
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 42次
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内容摘要

人脸检测就是从各种不同的背景中检测是否存在人脸，并确定人脸的位置、大小等信息。在基于内容的检索、数字视频处理、视觉检测等方面,人脸检测的应用已远远超出人脸识别的范畴。人脸检测的算法总结起来可以分为：基于肤色的检测方法、基于形状的检测方法和基于特征的检测方法。本文首先研究了阈值分割技术，提出了改进的基于熵的二维阈值分割算法和改进的基于最大类间方差的二维阈值分割算法，并给出了实验验证结果；然后在此基础上，针对复杂背景下的正面单人脸图像，研究了基于阈值分割的肤色分割算法及其改进算法，提出了改进的光线补偿算法、改进的基于二维最大熵的肤色分割算法、改进的基于二维OSTU法的肤色分割算法、基于YIQ色彩空间和二维OSTU法的肤色分割算法、基于积分图和粒子群优化的二维OSTU肤色分割算法和基于双色彩空间的肤色分割算法，同时在MATLAB2010环境中对所有算法进行了实验验证；最后在肤色分割的基础上，提出了基于面部矩形特征的人脸定位算法和基于改进投影法的人脸定位算法，并在Visual Studio2008平台上利用VC++编程语言设计了一个简易的人脸检测与定位系统。改进的二维最大熵的肤色分割算法、改进的二维OSTU的肤色分割算法和基于积分图和粒子群优化的二维OSTU肤色分割算法这三种算法主要从减少计算量和加快检测速度的方面对传统的算法进行了改进，实验结果也验证了该算法的准确性和可行性。基于YIQ色彩空间和二维OSTU法的肤色分割算法是将YIQ色彩空间的I分量做适当处理后作为肤色相似图用于肤色分割，实验结果表明：对于大部分的测试图像，该算法能获得更好的分割效果。基于双色彩空间的肤色分割算法是通过比较测试图像R、G、B三通道的平均值和B通道的平均值的大小，让算法自动去选择不同的色彩空间来进行分割运算，从而提高算法的鲁棒性，实验结果也验证了该算法的有效性。基于面部矩形特征的人脸定位算法是在假设经过肤色分割后的肤色区域中面部区域占大部分的前提下，对肤色分割二值图像采用适当的模板进行中值滤波，根据滤波后肤色区域的面积和人脸长宽比构造最佳人脸区域矩形来定位人脸。基于改进投影法的人脸定位算法利用形态学的相关知识自动检测各个连通区域后，按连通域的面积大小来剔除伪肤色区域，然后按传统投影法来寻找人脸区域的边界。实验结果表明，本文提出的人脸检测算法能有效地对图像中的人脸进行检测和定位。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-6
目录  6-8
1 绪论  8-15
  1.1 生物特征识别技术  8-9
  1.2 数字图像模式识别技术  9-10
  1.3 人脸检测技术背景和意义  10-11
  1.4 人脸检测技术国内外研究现状  11-13
  1.5 人脸检测算法的评测  13-14
  1.6 本文研究内容和结构安排  14-15
2 阈值分割技术  15-31
  2.1 阈值分割的基础  15-16
  2.2 基于最大熵的阈值分割  16-19
    2.2.1 基于最大 Shannon 熵的阈值分割  17-18
    2.2.2 基于最大Tsallis熵的阈值分割  18-19
  2.3 基于最大类间方差的阈值分割  19-21
  2.4 基于最小误差的阈值分割  21-22
  2.5 二维阈值分割  22-31
    2.5.1 二维直方图  22-23
    2.5.2 基于熵的二维阈值分割及其改进算法  23-26
    2.5.3 基于最大类间方差的二维阈值分割及其改进算法  26-27
    2.5.4 实验及分析  27-31
3 基于阈值的肤色分割技术  31-53
  3.1 色彩空间及其肤色聚类  31-35
  3.2 肤色模型  35-36
  3.3 肤色分割算法的实现  36-44
    3.3.1 肤色概率图  36
    3.3.2 改进的光线补偿算法  36-38
    3.3.3 基于改进的二维最大熵分割的肤色分割  38-40
    3.3.4 基于改进的二维OSTU分割的肤色分割  40-43
    3.3.5 基于YIQ色彩空间和二维OSTU法的肤色分割  43-44
  3.4 基于积分图和粒子群优化的肤色分割  44-50
    3.4.1 积分图  44-46
    3.4.2 粒子群优化  46
    3.4.3 积分图和粒子群优化结合用于肤色分割  46-47
    3.4.4 实验及分析  47-50
  3.5 基于双色彩空间的肤色分割算法  50-52
  3.6 本章小结  52-53
4 基于肤色的人脸检测技术  53-64
  4.1 概述  53
  4.2 基于面部矩形特征的人脸检测与定位  53-56
  4.3 基于改进投影法的人脸检测与定位  56-60
  4.4 人脸检测与定位系统设计  60-63
    4.4.1 系统总体结构  60
    4.4.2 系统实现  60-63
  4.5 本章总结  63-64
5 总结与展望  64-66
  5.1 本文研究工作总结  64
  5.2 展望  64-66
参考文献  66-69
致谢  69-70
在读期间公开发表论文（著）及科研情况  70

基于肤色分割的人脸检测与定位算法研究

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