專利名稱：基于膚色模型和形狀約束的正面人臉輪廓提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于膚色模型和形 狀約束的正面人臉輪廓提取方法。
背景技術(shù)：
人臉輪廓是一種描述人臉形狀和結(jié)構(gòu)的特征，作為人臉特征的重要組成 部分，是后續(xù)其它人臉特征檢測提取和人臉識別的基礎(chǔ)，對人臉信息處理和 分析有著重要的作用。基于膚色的人臉輪廓提取算法在基于顏色的皮膚檢測 基礎(chǔ)上，通過建立膚色模型檢測得到類膚色區(qū)域，經(jīng)過區(qū)域篩選和輪廓跟蹤 提取就可以得到人臉輪廓。這種方法的優(yōu)點是計算量小，可以得到完整的封
閉輪廓，對于人臉的形狀和位置具有一定的魯棒性；其缺點是受到光照和膚 色模型的影響，對于背景中具有類人臉形狀和顏色的區(qū)域難以區(qū)分，往往難 以將頸部從人臉區(qū)域分離。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明是針對現(xiàn)有基于膚色的人臉輪廓提取方法很難將頸部從人臉區(qū)域 分離的問題，提出了一種基于膚色模型和形狀約束的正面人臉輪廓提取方 法，首先采用膚色模型對膚色區(qū)域進(jìn)行初定位，然后經(jīng)過篩選去除非人臉區(qū) 域，最后提取人臉初步輪廓，并結(jié)合人臉形狀提取下巴輪廓，基本克服下巴 輪廓難以從頸部提取的問題，并能夠從背景較復(fù)雜的圖像中較好的提取出人 臉輪廓，滿足了人臉輪廓特征提取的要求，同時具有較高的時效性。
本發(fā)明的技術(shù)方案為 一種基于膚色模型和形狀約束的正面人臉輪廓提 取方法，方法包括如下步驟1) 將人臉圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr空間，在YCbCr空間對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值分 析，建立膚色模型，通過膚色模型對膚色區(qū)域進(jìn)行初定位；
2) 根據(jù)的建立膚色模型，對YCbCr圖像中的像素點進(jìn)行判斷，篩選去除非 人臉區(qū)域，提取人臉初步輪廓；
3) 對剩下面部以及頸部區(qū)域進(jìn)行人臉輪廓初步提取，即對于圖像中的每個 像素點，若為黑色且其鄰域內(nèi)所有像素點均為黑色，則將該點置為白色，其 余點不做改變；
4) 根據(jù)人臉長寬比例范圍來去除頸部輪廓的，基于人臉形狀約束和輪廓位 置信息的數(shù)據(jù)擬合建出人臉下巴輪廓，得到一個連續(xù)、封閉的人臉輪廓。
所述在YCbCr空間對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值分析，膚色閾值范圍為32《Y 《240; 90《Cb《118; 140《Cr《170。
所述步驟2)提取人臉初步輪廓前，采用了光照補償方法排除信息受到 光源顏色、圖像采集設(shè)備的色彩偏差因素的影響，即將整個圖像中所有像素 的亮度從高到低進(jìn)行排列，取前5%的像素，如果這些像素的數(shù)目足夠多，將 它們的亮度作為"參考白"，將其色彩的R、 G、 B分量值都調(diào)整為最大的 255，整幅圖像的其他像素點的色彩值也都按這一調(diào)整尺度進(jìn)行變換。
所述人臉長寬比例為21: 17，即RATE:1.23左右。
所述步驟4)中提取出的人臉輪廓是單像素線條，可以對其進(jìn)行加粗處 理以便于顯示。
本發(fā)明的有益效果在于本發(fā)明基于膚色模型和形狀約束的正面人臉輪 廓提取方法，可以從背景較復(fù)雜的圖像出提取出完整、封閉的人臉輪廓，并 基本克服下巴輪廓難以從頸部提取的問題。


圖1為本發(fā)明基于膚色模型和形狀約束的正面人臉輪廓提取方法流程圖2為本發(fā)明運用基于膚色模型和形狀約束的正面人臉輪廓提取方法所得圖片。
具體實施例方式
本發(fā)明提出的基于膚色模型和形狀約束的人臉輪廓提取方法，包括以下 步驟，具體流程如附圖l所示
(1) 膚色模型建立膚色在人臉信息處理和分析中的作用至關(guān)重要，它不 依賴于面部的細(xì)節(jié)特征，并且不會隨著人臉的旋轉(zhuǎn)、面部表情、面部被部分 遮擋(如頭發(fā)、眼鏡)等復(fù)雜變化情況而變化，有相對穩(wěn)定性。大多數(shù)情況 下，膚色都會和背景物體的顏色有較大的顏色區(qū)別，因此膚色特征在人臉信 息處理和分析中是最有效的特征之一。同時，基于膚色的人臉分割有著原理 簡單實現(xiàn)速度快的特點，故適合實時使用。利用膚色把人臉區(qū)域從非人臉區(qū) 域分割出來，首先需要使用適合不同膚色和不同光照條件的可靠的膚色模 型。通過大量實驗已經(jīng)證明，YCbCr顏色空間是作為人臉分割最好的選擇， 因為其受亮度變化的影響小，能較好地限制膚色分布區(qū)域，而且在YCbCr色 彩空間中膚色聚類特性比較好。
經(jīng)過對大量人臉圖像進(jìn)行分析，首先將圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr空 間，對其中膚色的閾值進(jìn)行統(tǒng)計，最終得到如下膚色閾值范圍 32《Y《240; 90《Cb《118; 140《Cr《170
(2) 膚色區(qū)域提取根據(jù)上述膚色閾值模型，我們便可以對YCbCr圖像中 的像素點進(jìn)行判斷。如果某像素點的閾值滿足該范圍，則認(rèn)為其為膚色點?？紤]到膚色等色彩信息經(jīng)常受到光源顏色、圖像采集設(shè)備的色彩偏差等 因素的影響，而在整體上偏離本質(zhì)色彩而向某一方向移動，即通常所說的色 彩偏冷、偏暖，照片偏黃、偏藍(lán)等等。為了抵消這種整個圖像中存在著的色 彩偏差，本發(fā)明在進(jìn)行膚色區(qū)域提取前還采用了光照補償方法，即將整個圖
像中所有像素的亮度從高到低進(jìn)行排列，取前5%的像素，如果這些像素的數(shù) 目足夠多(如大于100)，我們就將它們的亮度作為"參考白"，將它們色彩 的R、 G、 B分量值都調(diào)整為最大的255。整幅圖像的其他像素點的色彩值也 都按這一調(diào)整尺度進(jìn)行變換。
由于圖像中的膚色區(qū)域可能不止出現(xiàn)在人臉區(qū)域，為排除人體四肢及顏 色近似膚色的區(qū)域等非人臉區(qū)域，本發(fā)明中對用膚色模型提取出來的區(qū)域進(jìn) 行細(xì)節(jié)驗證，具體處理方法包括數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理、連通區(qū)域標(biāo)記去除法和面 部比例去除法等。
(3) 人臉輪廓初提取經(jīng)過篩選之后，圖像中人臉區(qū)域雜點以及背景中的 誤檢測全部被成功的去除掉，只剩下面部以及頸部區(qū)域。進(jìn)行人臉輪廓初步 提取采用的算法十分簡單，即對于圖像中的每個像素點，若為黑色且其鄰域 內(nèi)所有像素點均為黑色，則將該點置為白色；其余點不做改變。
(4) 人臉輪廓細(xì)節(jié)提取經(jīng)過上述步驟后所得到的人臉輪廓并不是真正意 義上的"人臉"輪廓，除了人臉區(qū)域外，還包括一部分頸部輪廓。為了能得 到一個較完美的人臉輪廓，我們有必要去除頸部輪廓并重新構(gòu)造一個下巴輪 廓。
考慮到有些圖像中由于著裝風(fēng)格從而導(dǎo)致不存在頸部區(qū)域的情況，判斷 圖像是否存在頸部區(qū)域還是十分必要的。具體判斷方法如下從矩陣含有1的第一行開始向下繼續(xù)掃描H-1行；判斷該行元素中是否含有1。如果有， 則表明該行仍位于人臉區(qū)域內(nèi)；如果不含有1，則表明掃描已經(jīng)越出人臉區(qū) 域，可以確定此圖像中并不含有頸部區(qū)域，進(jìn)而跳過頸部區(qū)域去除步驟，直 接給出結(jié)果。
對存在頸部區(qū)域的情況，去除頸部區(qū)域的思想是根據(jù)人臉長寬比例范圍 來去除頸部輪廓的。經(jīng)過對大量人臉圖像中的人臉區(qū)域進(jìn)行了長寬比例統(tǒng) 計，最終得出人臉長寬近似比例為21: 17，即RATE=1.23左右。對于該數(shù) 據(jù)，由于其只是起到了一個估算頸部起始位置的作用，故本發(fā)明中對其要求 并不嚴(yán)格。在人臉區(qū)域豎直方向上，由上方邊界起始，去除人臉區(qū)域高度大 于1.23之下的輪廓。
去除頸部輪廓后還需要構(gòu)造人臉下巴輪廓，本發(fā)明采用的是基于人臉形 狀約束和輪廓位置信息的數(shù)據(jù)擬合方法。由于人臉輪廓近似于一個橢圓形， 于是很自然想到將人臉輪廓中頸部斷開的兩點用橢圓平滑曲線連接起來，該 橢圓的參數(shù)(中心、長短軸)可以由提取出的人臉區(qū)域經(jīng)過橢圓擬合得到。 至此，完整、封閉的人臉輪廓線提取完畢。由于提取出的人臉輪廓是單像素 線條，不易觀察，還可以對其進(jìn)行加粗處理以便于顯示，如圖2所示。
權(quán)利要求
1、一種基于膚色模型和形狀約束的正面人臉輪廓提取方法，其特征在于，方法包括如下步驟1)將人臉圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr空間，在YCbCr空間對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值分析，建立膚色模型，通過膚色模型對膚色區(qū)域進(jìn)行初定位；2)根據(jù)的建立膚色模型，對YCbCr圖像中的像素點進(jìn)行判斷，篩選去除非人臉區(qū)域，提取人臉初步輪廓；3)對剩下面部以及頸部區(qū)域進(jìn)行人臉輪廓初步提取，即對于圖像中的每個像素點，若為黑色且其鄰域內(nèi)所有像素點均為黑色，則將該點置為白色，其余點不做改變；4)根據(jù)人臉長寬比例范圍來去除頸部輪廓的，基于人臉形狀約束和輪廓位置信息的數(shù)據(jù)擬合建出人臉下巴輪廓，得到一個連續(xù)、封閉的人臉輪廓。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于膚色模型和形狀約束的正面人臉輪廓提取方 法，其特征在于，所述在YCbCr空間對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值分析，膚色閾值范 圍為32《Y《240; 90《Cb《118; 140《Cr《170。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于膚色模型和形狀約束的正面人臉輪廓提取方 法，其特征在于，所述步驟2)提取人臉初步輪廓前，采用了光照補償方法 排除信息受到光源顏色、圖像采集設(shè)備的色彩偏差因素的影響，即將整個圖 像中所有像素的亮度從高到低進(jìn)行排列，取前5%的像素，如果這些像素的數(shù) 目足夠多，將它們的亮度作為"參考白"，將其色彩的R、 G、 B分量值都調(diào) 整為最大的255，整幅圖像的其他像素點的色彩值也都按這一調(diào)整尺度進(jìn)行 變換。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于膚色模型和形狀約束的正面人臉輪廓提取方法，其特征在于，所述人臉長寬比例為21: 17，即RATE4.23左右。
5、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于膚色模型和形狀約束的正面人臉輪廓提取方法，其特征在于，所述步驟4)中提取出的人臉輪廓是單像素線條，可以對其進(jìn)行加粗處理以便于顯示。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種在YCbCr空間對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值分析建立膚色模型，并通過膚色模型對膚色區(qū)域進(jìn)行初定位，再經(jīng)過對膚色區(qū)域的連通區(qū)域標(biāo)記，進(jìn)而根據(jù)區(qū)域像素數(shù)篩選去除非人臉區(qū)域。然后提取人臉初步輪廓，并結(jié)合人臉形態(tài)比例去除頸部輪廓，最后通過人臉形狀約束參數(shù)構(gòu)建出人臉下巴輪廓，最終得到一個連續(xù)、封閉的人臉輪廓。該方法基本克服了下巴輪廓難以從頸部提取的問題，并能夠從背景較復(fù)雜的圖像中較好地提取出人臉輪廓，滿足了人臉輪廓特征提取的要求，同時具有較高的時效性。
文檔編號G06K9/46GK101650782SQ20091019572
公開日2010年2月17日 申請日期2009年9月16日 優(yōu)先權(quán)日2009年9月16日
發(fā)明者陳紅寅, 黃福珍 申請人:上海電力學(xué)院