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1、基于肤色分割和匹配的人脸识别020316班07036049张伟1.将RGB空间转换为YCbCr空间：为了把人脸区域从非人脸区域分割出来，需要使用适合不同肤色和不同光照条件的可靠的肤色模型。常用的RGB表示方法不适合于皮肤模型，在RGB空间，三基色(「、g、b)不仅代表颜色，还表示了亮度。由于周围环境光照的改变，亮度可能使人脸的检测变得更加复杂，在皮脐的分割过程中是不可靠的。为利用肤色在色度空间的聚类性，需要把颜色表达式中的色度信息与亮度信息分开，将R、G、B转换为色度与亮度分开的色彩表达空间可以达到这个
2、目的。颜色空间的转换常用的颜色模型主要有：YCrCb、HSV、YIQ等。在本文的实验中选用YCrCb空间作为肤色分布统计的映射空间，该空间的优点是受亮度变化的影响较小，而且是两维独立分布，能较好地限制肤色分布区域。使用函数为：YCBCR=rgb2ycbcr(RGB);2.将彩色图像转换为灰度图像，实验证明，不同的肤色具有相同的2D模型G(m,VT)。灰度值对应属于皮肤区域的可能性，同过设定门限，就可以转换为二值图像，1,0分别表示皮肤和非皮肤区域。皮扶颜色在ycbcr色度空间的分布范围100<=cb<=
3、127,138<=cr<=170,可以将彩色图像转换为二值图像：f_cb=f(::,2);f_cr=f(::,3);f=(f_cb>=100)&(f_cb<=127)&(f_cr>=138)&(f_cr<=170);figure;imshow(f);HFigure1□回因FileEditViewInsertToolsDesktopWindowHelpDQO
4、RI題®◎®Hs01.转换后不可避免出现了噪声，有背景的噪声影响，以及人的衣服和裤子引起的噪声点,使用开闭运算的方法消除噪声：se=strel(1s
5、quare1,3);f=imopen(f,se);f=imclose(f,se);figure(2)zimshow(f);4.对图像做填孔处理f=imfill(f,*holes*);figure(3),imshow(f);5•对图像进行重构，即利用重构进行开运算，可准确恢复腐蚀后的对象形状.fe=imerode(fzones(8Z7));fo=imopen(f,ones(8,7));f=imreconstruct(fe,f);figure(4),imshow(f);6・相关匹配，实际作用效果不大，可以注
6、释掉•%w=ones(3);%f=imfilter(f,w);%figure(5)zimshow(f);%[M,N]=size(f);%f=fft2(f);%w=conj(fft2(w,M,N));%g=real(ifft2(w.*f));%gs=gscale(g);%figure,imshow(gs);7.人脸候选区筛选时，由于头部部分重合，以及头部与其他部分，例如衣服等的连接，对筛选造成了困难，故应先利用闭运算操作，断开连接，再进行处理.sel=strel(1square1z8);f=imerode
7、(fzsei);f=imdilate(f,sei);figure(6)zimshow(f);8.利用人脸候选区筛选，进一步确定人脸区域(判断规则如下)：(1)若目标高宽比小于0.8而大于2.0,则认为不是人脸区域，删除此区域。(2)区域面积过大或过小，认为不是人脸区，删除此区域。矩形面积area_sq二目标区长度*宽度，目标区面积为area,若/area_sq<0.6,则认为不是人脸区应。-其川条件邛艮定了要检测的人脸区域的比例大小，排除了一些颜色类似皮肤但长宽不符合要求的区域。(如颜色与皮肤接近的衣物
8、)条件2排除一些不规则但色调和皮肤接近的物体，同吋也可排除人体其他的非脸部区域，如四肢等。[L,num]=bwlabeln(f,4);fori=l:num;[r,c]=find(L==i);r_temp=max(r)-min(r);c_temp=max(c)-min(c);temp=size(r);sum=sum+temp(1);area_sq=r_temp*c_temp;area=size(find(L==i),1);ratio=area/area_sq;if(工_temp/c_temp<0.8)
9、(
10、r_temp/c_temp>2)
11、temp(1)>2000
12、temp(1)<200Iratio<0.6E脸部区域<200的去掉，一般为手或其他干扰.%利用脸部宽长比的大概上下限来确定一个模板范围.%矩形面积3=目标区长度★宽度，目标区面积为ss,若ss/s<0.6,认为不是%人脸区，删除之.forj=l:temp(l);L(r(j),c(j))=0;endelsecontirme;endend9.利用边缘检测，检测出人脸；利用得到的边缘，对
