基于色彩恒常及肤色信息人脸检测算法研究

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时间:2019-02-04

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1、摘要随着信息化社会的高速发展以及信息安全意识的普及,人脸检测与识别技术蓬勃发展并渗透进各行各业。人脸检测是识别的基础,依赖于所处的物理环境和检测装备的性能。本论文从物理环境中引起成像图片色彩偏差的光照条件着手,从机器视觉的角度修正偏差以实现最大可能的还原真实色彩,进而确定面部肤色区域,实现人脸检测。本论文的主要工作从以下四个方面进行阐述。1、为了克服光照变化引起的机器视觉对图像颜色认知的影响,本文提出一种基于流形结构的色彩恒常算法。通过将一个宽的高斯模型与测试图像卷积提取背景光照,对参考光照主成分分析提取主要光照分量,结合流形结

2、构将测试光转换为投射光照,最后从测试图像中滤去原始光,并覆盖投射光,实现背景光照的有效转换,并在肤色检测中得到验证。2、在研究经典颜色恒常算法的基础上,从人眼视觉图心倾向性出发,加权平均视野内局部的亮度与色度信息,并结合无色差反射与最大响应点的优势,提出基于亮度加权的Gray-world与Retinex融合的色彩恒常算法,能较好的实现色彩恒常处理。3、提出改进的双椭圆肤色模型,把彩色图片从原彩色空间分别转换到YCbCr和YCgCr空间后,考虑到色度对亮度的依赖性,利用非线性变化使色度Cb、Cr、Cg分量与亮度尽量分离,并拟合椭圆

3、参数,逼近肤色在色度空间的聚类模型。4、通过对二值肤色分割图像几何特征分析,实现人脸粗定位。Adaboost算法通过引入Haar矩形特征,构造弱分类器为强分类器,最终构造级联分类器,并结合色彩恒常算法,有效避免漏检,精确检测人脸。关键字:人脸检测;色彩恒常;双椭圆肤色模型;AdaboostIPDFpdfFactorywww.fineprint.cnAbstractWiththerapiddevelopmentofinformationsociety,andpopularityofinformationsecurityawaren

4、ess,facedetectionandrecognitiontechnologypenetratedeepintoallwalksoflife.Facedetectionisthebasisofrecognition,whichdependsonthephysicalenvironmentandtheperformanceofthetestingequipment.Thispaperbeginwithlightconditionswhichcausesimagecolordeviation.Updatethebiastothe

5、truecolorfromtheperspectiveofmachinevision,andthendeterminethefacialskincolorregion.Thispaperexpoundsthefollowingfouraspectsinturn:1、Inordertoovercomethedistractionofcognitingcolorcausedbybackgroundillumination,thispaperputforwardamanifoldbasedmethodologyforcolorcons

6、tancy.Firstly,extractingilluminationinformationwithawideGaussian;Secondly,learningthemanifold;Thirdly,projectingtothereferenceillumination;Finally,applyingtheprojectedillumination.Thismethodworkswellintheconvertionofthebackgroundillumination,andgotverifiedintheskinco

7、lordetection.2、ThispaperputforwardanewcolorconstancyalgorithmmixedwithGray-worldandRetinex,equalizethelocalbrightnessandchrominanceinformationinthehumanvisualfield,whichisunitingthesuperiorityofnon-aberrationreflectionandmaximumresponsepoints.Thismethodcanbetterachie

8、vecolorconstancy.3、Followingthepreprocessingofbackgroundcolor,thispaperputforwardanewmodifieddouble-ellipsesskincolormodel.Separate

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