人臉檢測(cè)及瞳孔定位的研究.pdf

1、近年來(lái)，由于國(guó)家公共安全、信息安全等應(yīng)用背景要求人臉識(shí)別系統(tǒng)能夠適應(yīng)一般的環(huán)境，由此需要研究者提出一個(gè)更為魯棒、高效、實(shí)時(shí)的人臉檢測(cè)算法。在這一實(shí)際應(yīng)用的需求下，本文針對(duì)人臉檢測(cè)所做的工作是在背景圖像中分割出人臉區(qū)域，在檢測(cè)出的人臉區(qū)域內(nèi)定位出眉眼區(qū)域和瞳孔。主要研究?jī)?nèi)容如下： 1.人臉檢測(cè)是人臉特征點(diǎn)檢測(cè)及其定位的前期工作。由于膚色是人臉的重要信息，不依賴(lài)于面部的細(xì)節(jié)特征，對(duì)于旋轉(zhuǎn)、表情等變化情況都能適用，具有相對(duì)的穩(wěn)定性并且

2、和大多數(shù)背景物體的顏色相區(qū)別，所以本文采用了一種將膚色分割和人臉幾何特征相結(jié)合的方法。通過(guò)對(duì)比分析各種色度空間及其膚色模型，最終采用YCrCb色度空間，并利用YCrCb色度空間下的高斯模型，對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行膚色分割。對(duì)分割出的膚色區(qū)域進(jìn)行分析，依據(jù)人臉區(qū)域的幾何特征從而定位出人臉區(qū)域。 2.本文針對(duì)傳統(tǒng)的定位眉眼區(qū)域的方法容易受到劉海遮擋和頭部?jī)A斜等因素的影響，提出了一種新的眉眼區(qū)域的定位方法。此方法先計(jì)算圖像中每個(gè)像素在八領(lǐng)域上

3、的灰度梯度值的絕對(duì)值，選取這八個(gè)灰度梯度值的絕對(duì)值中最大的一個(gè)作為該像素點(diǎn)的像素值。然后再以一個(gè)子矩陣在進(jìn)行梯度處理后的圖像矩陣中移動(dòng)量化這些復(fù)雜度值，再選取經(jīng)過(guò)量化后的復(fù)雜度的值比較大的若干塊，這些子塊之間有的有區(qū)域重疊。然后合并這些灰度塊取得包含這些子塊的最大外接矩形得到的一個(gè)區(qū)域作為眉眼區(qū)域。 3.本文針對(duì)傳統(tǒng)人眼定位方法容易受到尺度、旋轉(zhuǎn)和亮度等因素的影響提出了一種利用Sift（scale invariant feath