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1、第20卷第4期北京理工大学学报Vol.20No.42000年8月JournalofBeijingInstituteofTechnologyAug.2000文章编号:100120645(2000)0420461205基于肤色的人脸实时跟踪方法12112刘万春,贾云得,徐一华,朱玉文,冷树林(11北京理工大学计算机科学与工程系,北京100081;21北京理工大学机电工程系,北京100081)摘要:提出用于电视电话会议、远程教学、监视与监控等场合的人脸实时跟踪方法Z以人脸肤色模型为基础,结合目标形状特征识别方法,并用扩
2、展卡尔曼滤波估计目标运动轨迹,实现基于肤色的人脸实时跟踪鲁棒方法Z该方法有效地保证了复杂场景下目标跟踪的准确性,实现了带遮挡情况下的人脸实时跟踪Z系统跟踪速度达到视频速度,对于PAL制式的视频图像达30帧ös,对于NTSC制式的视频图像达25帧ösZ关键词:肤色模型;人脸实时跟踪;颜色匹配中图分类号:TP391文献标识码:A在电视电话会议、远程教学、监视与监控等场合,都需要对特定人脸目标进行实时跟踪、分析和传送Z目前人脸跟踪方法大致分为梯度特征、灰度分布和肤色空间3大类Z梯度特征方法通[1]常指利用人脸轮廓、眼睛
3、、鼻子、嘴等来实现人脸跟踪;人脸灰度分布方法假定人脸部是一个[2,3]柱面体,当人脸运动时,通过匹配得到人脸在图像中的位置Z这两种方法都需要对脸部区域进行匹配,而且往往通过迭代进行寻优,它们所需的运算量都很大,不易实现实时跟踪Z肤色是人脸的另一个特征,它有两个特点:一是面部肤色特征可用几个简单的参数来表征,计算速度快;二是在一定光照条件下,肤色特征基本不变Z因此,人脸的肤色是实现人脸实时跟踪的一种有效特征Z[4]1996年J.Yang等人以半基色空间内人脸部肤色分布的特殊性为基础,实现了人脸实时跟踪;1997年J
4、.L.Crowley等人结合人眼检测模型、肤色模型和相关匹配方法实现了人脸[5][6]实时跟踪;1998年刘明宝等人也作过类似研究,在微型计算机上实现跟踪的速度为2帧ös,[7]图像大小为128×128;1998年冷树林等人基于微机建立了类似的系统,图像大小为768×576,跟踪速度为15帧ösZ但是上述这些系统不能正确处理多目标背景下目标遮挡时的跟踪问题,只能适用于不带遮挡的比较简单的场合Z作者给出一种基于肤色的人脸实时跟踪鲁棒方法,该方法以人脸肤色模型为基础,结合目[8]标形状特征识别方法,并使用扩展卡尔曼滤
5、波(EKF)估计目标运动轨迹,有效地保证了复杂场景下目标跟踪的准确性,并实现了遮挡情况下的人脸实时跟踪Z1人脸肤色模型111肤色的基本模型为了消除亮度对肤色的影响,同时保留足够精确且低维的信息,可以用半基色空间表征肤收稿日期:19991125基金项目:部级预研项目作者简介:刘万春,男,1949年生,副教授Z264北京理工大学学报第20卷色Z不受亮度影响的纯颜色半基色(r,g)归一化值定义为r=Rö(R+G+B),g=Gö(R+G+B)Z(1)在半基色空间中,环境对人脸肤色的影响比对亮度的影响小得多Z在不同环境条件
6、下,人2脸肤色分布均近似服从高斯分布,由此建立肤色特征参数模型N(m,R),其中RrrRrglqm=(r,g),R=,(2)RgrRggNMNMNMl11q11211l222211式中r=NM∑∑rij;g=NM∑∑gij;Rrr=NM∑∑(rij-r);Rgr=Rrg;Rgg=NMi=1j=1i=1j=1i=1j=1NMNMq2211lq∑∑(gij-g);Rrg=NM∑∑(rij-r)(gij-g)ZN,M是目标域窗口的长和宽Zi=1j=1i=1j=1根据上述肤色模型得到的肤色匹配图像见图1Z其中图1a是输入
7、图像;图1b是原始的彩色匹配图像;图1c是对匹配图像的高斯滤波,经连通区判别法确定图像中肤色目标的示意图Z(a)(b)(c)图1肤色匹配图像示意图112肤色自适应模型鉴于肤色特征易受光线、背景色彩和观测角度的影响,基于肤色特征参数模型的系统对场景的变化是比较敏感的,即使在相同的光照条件下,背景颜色也会影响肤色Z同时,如果人在移动,肤色会随着人相对于摄像机的位置和光线的变化而变化Z所以,对光线变化的适应能力是肤色特征模式跟踪的关键Z作者强调该模型对环境的适应能力,就是要使前面建立的肤色特征参数模型适应于变化的场景Z
8、在分析肤色特征分布色彩直方图的基础上,将该模型的特征参数[4]修改如下:L-1L-1L-1llqqrk=∑Ak-irk-i,gk=∑Bk-igk-i,Sk=∑Ck-iRk-iZ(3)i=0i=0i=0lq式中rk为在k采样时刻的r自适应均值;gk为在k采样时刻的g自适应均值;Sk为在k采样时刻肤色分布的自适应均方差矩阵;A,B,C为自适应加权系数,它反映了过去参数对现在参
