数字图像识别在人脸检测中的应用

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1、数字图像识别在人脸检测中的应用　　摘要：利用数字图像模式识别技术实现了人脸的自动检测及特征定位。对数字图像处理中的颜色模型、肤色建模的原理及在人脸识别中的应用进行了概述，分析了人脸识别过程中存在的困难，展望了人脸识别技术的发展方向。　　关键词：数字图像；颜色模型；肤色建模；人脸识别；特征定位　　：TP391文献标志码：A：1006-8228(2012)05-37-02　　Theapplicationofdigitalimagerecognitioninfacedetection　　ChenYunping　　（SchoolofputerEnginee

2、ring,HuaiHaiInstituteofTechnology,Jiangsu,Lianyungang222005,China）　　Abstract：Focusingontheintroductionofcolormodel,skin-colormodeltheoryapplicationinfacerecognition,thearticleanalyzesthedifficultiesinfacerecognitionandlookintothefuturedevelopmentoffacerecognitiontechnique.Mean

3、aticdetectionandfeaturelocationbasedonthedigitalimagerecognitiontechnique.　　Keyage；colormodel；skin-colormodel；facerecognition；featurelocation　　0引言　　模式识别是利用计算机模仿人的识别能力，根据模式的特性，将其判定为某一模式类的技术。人脸识别检测是指在图像或视频中鉴别人脸是否存在，若存在，确定人脸的位置及大小。人脸识别检测在视频监控、数字视频处理中被广泛应用。将数字图像模式识别技术应用到人脸的自动检测中，运

4、用算法寻优阈值，目的在于提高人脸检测的精度和效率。　　1图像识别在人脸检测中的应用　　目前，人脸检测技术主要有三大类：①基于肤色的检测方法。这种方法是利用环境和人脸肤色的颜色反差，将背景环境和人脸肤色区分开来。②基于形状的检测方法。通过人脸和五官的形状信息，在数字图像中用一些形状模式与人脸进行匹配，从而进行人脸检测。③基于统计理论的检测方法。这种方法是利用机器学习和统计分析的方法找出非人脸样本和人脸样本各自的统计特征，再通过各自的特征构建分类器完成人脸检测。　　1.1人脸识别概述　　人脸识别涉及计算机图像处理、模式识别、统计学和人工智能等众多学科，

5、具有很高的研究价值。在一个完整的人脸识别系统中，人脸检测和人脸识别是相对独立的两个技术环节。人脸检测是在输入图像中确定人脸（如果存在）的位置、大小等信息[1]。人脸检测系统的输入信息可能不包含人脸的图像，也可能包含人脸的图像，输出是关于图像中是否存在人脸和人脸的大小、位置、表情等信息的参数。通过人脸检测技术，可以将人脸图像从复杂的背景图像中检测出来，并对人脸图像尺寸及位置进行标准化，从而得到标准的人脸图像，为以后的计算机人脸识别处理提供相应的数据。肤色特征是人脸的重要信息，它不依赖于面部的细节特征，对于旋转、表情等变化情况都能适用，具有相对的稳定性

6、，因此它是人脸检测中最常用的一种特征[2]。研究表明：尽管不同种族、不同年龄、不同性别的人的肤色看上去不同，但这种不同主要集中在亮度上。在去除亮度的色度空间里，不同人的肤色分布具有聚类性，可以根据这种聚类性将人脸从背景中分割出来[3]。所以，基于肤色的人脸检测中最为关键的技术是建立肤色模型。　　1.2颜色空间　　颜色模型是颜色在三维空间中的排列方式。当前，图像处理中常用的颜色模型有RGB颜色空间、NTSC颜色空间、HSV颜色空间及YCbCr颜色空间等。　　1.2.1RGB颜色空间　　RGB颜色空间是彩色中最基本的颜色表示空间。它是通过红（Red）、

7、绿（Green）、蓝(Blue)三种原色混合而产生其他颜色的。其中每种基色的亮度都由0-255表示。任何颜色都可以用红、绿、蓝3种基色来调制。由于R、G、B分量相关性太强，RGB颜色空间不容易直接建立肤色模型；并且亮度和颜色不相互独立，R、G、B三个基色不仅代表颜色，还表示了亮度。而在基于肤色的人脸检测中，为了把肤色区域同非肤色区域分离，需要使用适合不同肤色和不同光照条件的可靠肤色模型。所以，直接利用RGB空间聚类进行肤色分割不可能取得很好的效果。　　1.2.2NTSC颜色空间　　NTSC颜色空间是一种用于电视图像的颜色空间。它使用的是YIQ色彩坐

8、标系。其中Y是光亮度，用它表示灰度信息；I是色调，Q是饱和度，它们都表示颜色信息。所以，NTSC颜色空间的主要优点是区分灰