基于膚色模型和中線定位的人臉檢測算法

劉在英，朱琳玲，楊 平

(上海杉達學院信息科學與技術學院，上海 201209)

1 概述

人臉檢測作為人臉信息處理的重要內容，已廣泛應用于視頻監控等諸多領域。目前的人臉檢測算法總體上分為基于顯性特征的方法和基于隱性特征的方法。基于顯示特征[1-2]的方法是指由人通過肉眼觀察，總結出人臉的特征，如膚色、臉部輪廓等，然后根據被檢測區域是否滿足這些人臉特征來判定該區域是否包含人臉。而基于隱式特征的方法將人臉區域看成一類模式，使用大量人臉、非人臉樣本訓練[3-4]，構造分類器，通過判別圖像中所有可能區域是否屬于人臉模式的方法來實現人臉檢測。由于基于顯性特征的人臉檢測速度快、易于實現，已有多種算法，但面臨的主要問題是對于背景復雜，待檢測圖片上人臉大小不一等情況，其檢測率較低。為此，本文提出一種改進的基于膚色模型和中線定位的人臉檢測算法。

2 膚色檢測模型

膚色特征[5]是人臉檢測中可以應用的一個重要特征，對于膚色檢測，目前國內外提出了很多膚色空間模型，主要包括HIS、YCrCb和RGB空間比率等模型。復雜背景是膚色檢測中不可回避的一個問題，這些類膚色區域若不能很好地被排除，后續的檢測工作將很難進行。主要的類膚色包括：黃色，橙色，紅色等。文獻[6]提出進行類膚色區域排除的方法，但使用類似方法進行膚色檢測會增加候選區域。本文采用RGB空間分布模型[7]，可以較好地克服上述缺點，大大減少類膚色區域。實際上，人臉膚色模型中的R值一定會超過70，這是因為人的膚色會表現出血液的顏色，所以可以通過R的不同取值范圍來調整G、B以及三者之間的差值，以獲得真正的膚色區域。判定方法如下：

其中，P( x, y)是圖像某點的像素值。膚色區域判定條件如圖1所示。若圖像中某一像素的R、G、B3個分量以及它們之間的差值全部滿足圖中某一行的限定范圍，則認為該點為膚色點。

圖1 膚色區域判定條件

3 人臉檢測與定位

人臉檢測是一個比較精細的過程，因此，對于前期的處理工作和后期的判別定位同等重要。

3.1 前期處理部分

前期處理部分是人臉檢測的初步準備階段，首先通過預處理操作獲得處理后的圖片，此時的圖片被分為了很多個候選區域，再憑借人臉的特征把預處理后圖片的非人臉膚色區域排除掉。

前期處理操作主要根據人臉的一些顯性特征入手，這里面主要采用的顯性特征包括臉部的孔洞特征、長寬比特征、面積大小以及邊緣檢測后人臉部分的變化劇烈程度特征等。

3.1.1 孔洞區域的取得與判定

人臉檢測流程如圖2所示。

圖2 人臉檢測流程

各個特征判定條件的參數選取可以通過圖 2獲得。由于人臉的五官特征，經過處理后的圖片，人臉部分會出現很多的孔洞[8]，它們分別對應人的雙眼、鼻子、嘴部，通過該特征可排除大部分非人臉膚色區域。得到空洞區域的操作流程如下：

(1)將膚色檢測后的圖片進行開操作，分離膚色區域，然后對各個區域進行孔洞填充。

(2)對原始圖像(灰度)用 Canny算法進行邊緣檢測，找到圖像中的邊緣部分，因為人臉的五官與周圍的膚色反差很大，所以在人臉部分將會形成一個邊緣區域。

(3)對步驟(1)和步驟(2)的處理結果進行一個與操作，以獲得膚色區域的內外圍邊界。

(4)去掉步驟(3)中各個候選區域的外層邊緣，然后再統計各個候選區域內的孔洞數，在統計孔洞的時候，可以采用行掃描的方法，看其是否出現0到1、1到0的變化(指灰度圖象中像素值的變化)，若出現，則認為該區域存在空洞。

3.1.2 其他判定特征說明

人臉部分由于五官的影響，其區域內部變化會很劇烈，這個特征是其他膚色區域和類膚色區域所不具備的。它的實現過程可以添加到空洞判別過程的步驟(3)中，作為空洞特征一個很好的補充[9]。

臉部長寬比例和面積大小特征是在孔洞填充后采用的，這種方法比較普遍，其參數的選取規則如下：

(1)長寬比例特征

人臉通常是橢圓形的，對于一個正面或是稍微傾斜的人臉而言，其長寬的比值是＞1的，因此，可通過長寬比來排除一些不符合條件的區域，本文采用的比例關系是0.7～2.0，在此范圍之內的區域被保留。

(2)面積大小特征

人臉檢測作為人臉識別的前提，研究不能分辨人物特征的人臉是沒有價值的，所以，在檢測的過程中要把過小的候選區排除，能被分辨出人物特征的人臉大小應在20×20像素以上，因此，面積的閾值設定為400，只有大于該閾值的區域才被保留。

3.2 人臉定位

本文采用“中線定位”的方法，該法主要利用人臉五官附近在邊緣檢測后會出現很大的邊緣特征[10]，通過在水平方向上的投影，得到連續的非 0區域峰值。在一個正面或是傾斜的人臉上面，在邊緣檢測后，沿著鼻子和嘴的投影值最大，利用該特性可以確定人臉的中線位置。其確定過程如下：

(1)首先進行水平投影，然后確定最大水平投影值的位置，表達式為：

其中，Hi表示第i個區域的水平投影數組；cen( w)表示取得最大的投影值，它對應的實際橫坐標為3×w。

(2)孤立極點的消除，規則為：

(3)由于鼻子與嘴都有一定的寬度，因此為了保證中線位置的中心性，對中線位置進行微調：

(4)嘴和鼻子的寬度的確定：中線的周圍會有很多的亮點，對應鼻子和嘴邊緣檢測結果，以中線為中心，從該區域的頂端開始到底端，水平在(w?5,w+5)，高度為 5個像素的范圍內的積分，找到積分最大值max_mouth，若積分最大值左右的積分值大于0.5×max_mouth，則認為這個位置就是嘴的水平坐標，否則認為此點是噪聲，應去除，重新取得最大值。確定嘴和鼻子的寬度(w_mouth)的方法與嘴的橫坐標的確定方法相似，只要改變水平積分為范圍即可。

(5)通過得到的嘴的寬度來確定人臉的高度，w_face=w_mouth×2，這樣人臉的粗略位置已經得到定位。

(6)按照左、右、上、下的順序進行微調：

其中，top、bottom、left、right表示初步定位的人臉的上部、下部、左部和右部；Higi表示第i個候選區域的人臉的高度；area表示人臉初步定位區域的水平積分值。同理，對其他3個邊界進行微調。

(7)重新獲得人臉的4個邊界，對定位好的人臉進行最后的驗證：

If((right?left)/(bottom ?top)>1.5||(right?left)×(bottom ?top)< 400)

清除標記區域內的亮點，返回步驟(4)，進行二次掃描重新得到嘴和鼻子的寬度以及嘴的橫坐標。

else 返回步驟(1)進行下一個候選區域的人臉定位。

4 實驗結果與分析

在實驗中，人臉圖像主要來源于 Internet，包括不同環境、不同復雜背景的人臉圖像，圖像大小范圍從120×120像素到600×480像素不等，中線定位法檢測結果如圖3所示。

圖3 中線定位法檢測結果

本文對50幅黑色頭發單人臉圖像，50幅棕色頭發單人臉和80幅多人臉(共200張人臉)進行測試，測試系統是基于Microsoft Visual C++6.0和Matlab 6.5編程實現，在Intel酷睿2.8 GHz雙核CPU、2 GB內存的機器上運行，單人臉檢測結果(棕發)、單人臉檢測結果(黑發)、多人臉檢測結果的平均檢測速度分別為39 ms/幀、39 ms/幀、41 ms/幀，實驗結果如表1所示。

表1 本文算法的檢測率、漏檢率和誤檢率 (%)

由表1可知，該算法能實現多姿態人臉的快速檢測，且定位率較高。但隨著圖像中人臉數目的增加，人臉提取算法錯誤率上升，其原因是隨著人臉數目的增加，人臉面積會變小，人臉五官特征會模糊，預處理的部分算法會失效，導致人臉候選區域被排除。

5 結束語

本文提出一種基于膚色模型和中線定位的人臉檢測算法。采用基于膚色模型的預處理技術排除非人臉區域，對圖像進行邊緣檢測與腐蝕操作，在此基礎上，采用中線定位法進行人臉的檢測與定位。實驗結果表明，該算法對于不同的人臉具有較高的檢測率，較強的魯棒性，且檢測速度快，基本達到實時人臉檢測的要求。下一步的工作重點是將其與基于隱性特征的方法結合，進一步提高檢測率，并在大規模樣本庫中進行仿真驗證。

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