基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法_python中HSV - CSDN文库

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基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法

摘要：提出了一种基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法。使用基于"基准白色"的色彩平衡方法归一化彩色

图像，将图像在HSV 空间进行肤色分割，确定候选人脸，采用形态学滤波器对其降噪。在获得虹膜位置的基础

上，使用Susan 算子定位两个眼角点，从而实现眼睛的定位。实验证明提出的方法能够很好的检测人脸、定位

人眼，尤其对存在人脸旋转和光照异常的人脸图像有很高的度和鲁棒性。　　1 引言　　人脸检测是指处理分

析输入的图像，判断其中是否有人脸，如果有则找到人脸的位置，并将人脸从背景中分离出来。近年来出现了

大量人脸检测方法，主要分为基于特征的和基于图像的等两种方法。前者以某种特征如肤色、脸型、鼻子和

　　摘要：提出了一种基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法。使用基于"基准白色"的色彩平衡方法归一化彩色图像，将

图像在HSV 空间进行肤色分割，确定候选人脸，采用形态学滤波器对其降噪。在获得虹膜位置的基础上，使用Susan 算子定

位两个眼角点，从而实现眼睛的定位。实验证明提出的方法能够很好的检测人脸、定位人眼，尤其对存在人脸旋转和光照异常

的人脸图像有很高的度和鲁棒性。

　　1 引言引言

　　人脸检测是指处理分析输入的图像，判断其中是否有人脸，如果有则找到人脸的位置，并将人脸从背景中分离出来。近年

来出现了大量人脸检测方法，主要分为基于特征的和基于图像的等两种方法。前者以某种特征如肤色、脸型、鼻子和嘴巴等为

处理单元；后者以图像中的像素为处理单元，把人脸检测看成典型的模式识别问题，使用训练算法区分人脸和非人脸区域。

　　基于肤色的人脸检测，很容易受光照异常的影响，因此本文首先对图像进行色彩平衡；实验中发现肤色提取后的图像仍然

存在许多噪声点，直接影响了检测度，因此本文对肤色提取后的图像采用形态学滤波器进行降噪，获得很好的效果。在定位人

眼上，比较了几种边缘提取的算子，发现Susan 算子更适合提取人眼区域特征，因此本文采用该算子定位眼角点。

　　2 肤色检测肤色检测

　　肤色是人脸重要的特征之一，不依赖于面部的细节特征，对于旋转、表情等变化情况都适应，具有相对的稳定性并且与大

多数背景物体的颜色相区别。

　　Angelopolou 的研究成果证明在生物和物理上肤色分布的一致性，指出尽管人的肤色因人种的不同而不同，呈现出不同的

颜色，但是排除了亮度等对肤色的影响后，皮肤的色调基本一致，这也为利用肤色信息进行皮肤检测的可能性提供了有利的证

据。

　　2.1 色彩空间选择色彩空间选择

　　色彩空间的选择直接影响着肤色检测的结果，用于肤色检测的常用色彩空间有HIS、YIQ、YUV 和YCbCr 等。徐俊等使用

YCbCr 色彩空间求出每个像素点属于肤色的隶属度，在复杂背景中获得很好的人脸检测效果。但是在YCbCr 色彩空间中，肤

色聚类是呈纺锤形状的，Y 值较大或较小的部分，肤色聚类区域也随之缩减，简单的排除Y 分量是不可行的，必须考虑三个分

量，从而增加了工作量。

　　Zarit 等证明HSV 色彩空间检测肤色像素性能。Sobottka 等[4]认为：使用H 和S 就足够将肤色和背景分割开，除了不需要

考虑V 外，其对光照和阴影的影响也有较高的稳定性。因此本文使用HSV 色彩空间。图1 为肤色在HSV 色彩空间的分布图。

图1 肤色像素在HSV 色彩空间分布图

　　从图1 可以看出，图像投影到HSV 空间，肤色区域（红色）色调H 分布在19-240 区间中。设定肤色像素阈值，图像像素

H 值在T 内的认定为肤色像素。

　　2.2 色彩平衡色彩平衡

　　实验发现，有色光干扰、色温偏高等非正常光照会引起图像色彩按一定的规律变化，使得正常肤色可能检测不到，同时许

多非肤色呈现肤色状态，导致肤色检测失效。所以本文使用基于"基准白色"的色彩平衡技术归一化彩色图像。具体步骤如下：

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