快速反應(yīng)智能安全監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

3.2 人臉的檢測(cè)定位
　　在檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)之后，要判斷目標(biāo)為人體還是其他動(dòng)物，這可以通過(guò)目標(biāo)的尺寸及目標(biāo)的空間特征(如寬高比等)來(lái)區(qū)分。在確定為人體目標(biāo)之后，就要確定出人臉的區(qū)域。確定人臉區(qū)域的方法有多種，本系統(tǒng)采集的是彩色圖像，可以根據(jù)膚色進(jìn)行判別。利用膚色提取色彩信息的方法已被廣泛應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域中。膚色是人臉的重要信息，不依賴于面部的細(xì)節(jié)特征，對(duì)于旋轉(zhuǎn)、表情等變化情況都能適用，具有相對(duì)的穩(wěn)定性并且和大多數(shù)背景物體的顏色相區(qū)別。與其他人臉檢測(cè)方法相比，膚色的判斷在速度上具有明顯優(yōu)勢(shì)。因此，將其作為人臉檢測(cè)的其他方法的預(yù)處理，可以在很大程度上減小人臉檢測(cè)的搜索范圍，降低誤報(bào)率，進(jìn)而大大提高人臉檢測(cè)算法的整體性能。
　　人臉檢測(cè)過(guò)程如下：對(duì)于彩色圖像首先進(jìn)行膚色檢測(cè)；在檢測(cè)出膚色區(qū)域后，需要進(jìn)行區(qū)域分隔及形態(tài)學(xué)運(yùn)算，通過(guò)形態(tài)學(xué)處理可以過(guò)濾由于噪音或者其他原因引起的一些較小的不可能為人臉的類(lèi)膚色區(qū)域，減少候選區(qū)域和提高檢測(cè)速度，降低誤判的可能性；之后根據(jù)它們?cè)谏壬系南嗨菩院涂臻g上的相關(guān)性分割出可能的人臉區(qū)域，同時(shí)利用區(qū)域的幾何特征及灰度特征驗(yàn)證是否為人臉，以排除其他色彩類(lèi)似膚色的物體。
　　用膚色來(lái)檢測(cè)人臉，要先確定膚色模型?；镜哪w色模型有3種：RGB模型、HIS模型和YCbCr模型。這里選用YCbCr模型，原因是圖形采集輸出的格式為YUV，而YUV格式和YCbCr格式在數(shù)學(xué)上具有一致性，同時(shí)對(duì)于后期的數(shù)據(jù)進(jìn)行MPEG壓縮也很方便。人臉檢測(cè)的程序流程如圖4所示。具體過(guò)程分析如下：

　　(1)膚色判斷
　　可采用Anil K.Jain的Cb、Cr橢圓聚類(lèi)方法[7]進(jìn)行膚色分割，得到膚色區(qū)域在CbCr空間中近似于橢圓,可用如下公式表示：

　　若該值小于1，則表示落在橢圓內(nèi)，是膚色,否則不為膚色。對(duì)確定的膚色區(qū)域進(jìn)行平滑、連通、合并處理，構(gòu)成一個(gè)候選區(qū)域，待進(jìn)一步分析以判斷是否為人臉區(qū)域。
　　(2)區(qū)域分割與處理
　　在確定膚色區(qū)域之后，需要根據(jù)它們?cè)谏壬系南嗨菩院涂臻g上的相關(guān)性分割出可能的人臉區(qū)域，再利用區(qū)域的幾何特征或灰度特征進(jìn)行是否是人臉的驗(yàn)證，以排除其他色彩類(lèi)似膚色的物體。本文采用Sobel算子[-1，-2，-1；0，0，0；1，2，1]來(lái)完成邊緣的檢測(cè)。經(jīng)過(guò)一系列處理分割出膚色區(qū)域，并進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(kāi)、閉運(yùn)算，以消除噪聲或空洞對(duì)特征分析的影響。