基于新的膚色模型的人臉檢測方法

0 引言
人臉檢測一直是一個研究熱點，它涉及到模式識別、圖像處理、計算機視覺以及神經(jīng)網(wǎng)絡等許多交叉學科，在數(shù)字視頻處理、視覺監(jiān)測等方面有著重要的應用價值。目前國內(nèi)外的研究中，圍繞彩色圖像中膚色這一特征的算法越來越多，同時利用膚色進行定位和分割也比較快速準確，簡單直觀，這使得彩色圖像處理與人類視覺感受自然而然地結合了起來。膚色是人臉的重要信息，具有相對的穩(wěn)定性并可和大多數(shù)背景物體的顏色相區(qū)別，也與物體的大小、伸縮及姿態(tài)基本上無關。

1 Hsu R L膚色檢測算法
Hsu R L在論文中提出了一種可變光照及復雜背景下的膚色檢測算法，該算法應用于人臉檢測中可以取得較好的效果。
Hsu R L首先采用一種光照補償算法。它將整個圖像中所有像素的亮度從高到低進行排列，然后取前5％的像素，如果這些像素的數(shù)目足夠多，就將它們的亮度作為“參考白” (Reference Wlaite)，即將它們的色彩的R、G、B分量值都調(diào)整為最大的255。整幅圖像的其它像素點的色彩值也都按這一調(diào)整尺度進行變換膚色檢測時，由于在Hsu R L采用的YCbCr色度空間中，色度值CbCr對亮度值Y總是存在著一定的非線性的依賴關系，這種依賴關系在很大程度上影響了膚色的檢測，所以，Hsu R L在論文中提出了一種非線性變換方法，以消除色度對亮度的依賴關系。其非線性變換公式如下：

式中，Ci表示Ch或是Cr，WCk=46．97，WLCb=23，WHCb=14，WCr=38．76，WLCr=20，WHCr=10，Kl=125，Kh=188，這些參數(shù)均是Hsu R L由大量訓練樣本中估計取得的。
Hsu R L對Heinich―Hertz―Institute(HHI)圖像庫圖片中的膚色點進行了統(tǒng)計，圖1所示是膚色點在非線性變換后的yCb′C′r空間分布圖。在變換后，其Cb′Cr′區(qū)域中采用橢圓模型描述膚色分布，其橢圓模型可表示如下：