圖像的膚色檢測方法及其系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本申請公開了一種圖像的膚色檢測方法，其中，包括：提取圖像的假設膚色的基準顏色模型；計算出圖像的像素點與假設膚色的基準顏色模型的顏色距離值；計算出圖像的像素點的背景概率值；根據圖像的像素點的上述顏色距離值和上述背景概率值的結果判斷其是否為膚色像素點。通過上述方法，可以確定圖像的膚色區(qū)域和背景區(qū)域。
【專利說明】
圖像的膚色檢測方法及其系統(tǒng)
技術領域
[0001]本申請涉及計算領域的圖片識別領域，尤其涉及一種圖像的膚色檢測方法及系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]在計算機領域的圖片識別領域中，經常需要對圖像中的膚色進行檢測。比如在掌紋識別領域中，需要對系統(tǒng)所獲取的圖像中的膚色進行檢測，以識別所獲取的圖像中是否具有人的手，以及手的具體姿勢等信息。
[0003]針對上述膚色檢測的需求，目前主要采用基于統(tǒng)計的膚色檢測的方法:該方法主要基于統(tǒng)計，建立針對膚色的顏色變換和膚色的顏色模型，常用的顏色模型有RGB (Red紅Green綠Blue藍)、YCbCr和HSV (Hue色調Saturat1n飽和度Value亮度)等顏色模型。一般通過規(guī)定膚色范圍、混合高斯建模和直方圖統(tǒng)計等方法判斷目標圖像中的像素是否為膚色。
[0004]對圖像中的膚色檢測的準確性和便捷性會影響到系統(tǒng)對圖像的處理結果的準確性。
[0005]本發(fā)明將提供一種新圖像的膚色檢測方法。

【發(fā)明內容】

[0006]本申請實施例提供一種圖像的膚色檢測系統(tǒng)和方法，可以檢測圖像的膚色區(qū)域和背景區(qū)域。
[0007]為解決上述問題，本申請實施例提供一種圖像的膚色檢測系統(tǒng)和方法。
[0008]—種圖像的膚色檢測方法，包括:
[0009]提取圖像的假設膚色的基準顏色模型；
[0010]計算出圖像的像素點與假設膚色的基準顏色模型的顏色距離值；
[0011]計算出圖像的像素點的背景概率值；
[0012]根據圖像的像素點的上述顏色距離值和上述背景概率值的結果判斷其是否為膚色像素點。
[0013]一種圖像的膚色檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括:
[0014]提取單元，用于提取將圖像的基準顏色模型；
[0015]第一計算單元，用于計算圖像中的像素點的顏色模型和基準顏色模型之間的顏色距離值；
[0016]第二計算單元，用于計算圖像中的像素點的背景概率值；
[0017]第三計算單元，用于將圖像中的像素點的顏色距離值和背景概率值相乘；
[0018]判斷單元，用于根據上述將像素點的顏色距離值和概率相乘得到的值與預先設定閥值進行比對，判斷其是否為膚色像素點。
[0019]由以上本申請實施例提供的技術方案可見，本申請實施例中，圖像的膚色區(qū)域和背景區(qū)域可以被有效區(qū)分。
【附圖說明】
[0020]此處所說明的附圖用來提供對本申請的進一步理解，構成本申請的一部分，本申請的示意性實施例及其說明用于解釋本申請，并不構成對本申請的不當限定。在附圖中:
[0021]圖1為本應用申請的掌紋識別系統(tǒng)的實施例的流程示意圖；
[0022]圖2為本申請實施例提供的流程圖；
[0023]圖3為本申請實施例提供的系統(tǒng)結構圖；
【具體實施方式】
[0024]為使本申請的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合本申請具體實施例及相應的附圖對本申請技術方案進行清楚、完整地描述。顯然，所描述的實施例僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本申請中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護的范圍。
[0025]本申請的圖像膚色識別方法可以用于檢測圖像中的膚色區(qū)域和背景區(qū)域，以下將以掌紋識別系統(tǒng)中的手掌圖像的膚色檢測為一種實施例對本申請進行說明。
[0026]如圖1所示，為一種掌紋識別系統(tǒng)的簡單流程圖，其工作時，掌紋識別系統(tǒng)先進行手掌圖像的采集，即，掌紋識別系統(tǒng)通過攝像頭拍攝用戶的手掌的圖像；然后，掌紋識別系統(tǒng)檢測所獲取的圖像中是否含有有效的手掌圖形，如掌紋識別系統(tǒng)檢測不到所述圖像中含有有效的手掌圖形，則掌紋識別系統(tǒng)直接輸出識別失敗的結果，并結束此次掌紋識別工作；如掌紋識別系統(tǒng)檢測到所述圖像中含有有效的手掌圖形，則掌紋識別系統(tǒng)會對圖像進行膚色檢測，以區(qū)分圖像中的膚色區(qū)域和背景區(qū)域，在獲取圖像中的膚色區(qū)域后，掌紋識別系統(tǒng)會對圖像中的手掌區(qū)域進行分割，以提取其相應的區(qū)域的掌紋，最后將提取到的掌紋進行掌紋識別，以判斷該用戶是否為合法用戶。
[0027]通過上述掌紋識別系統(tǒng)的工作流程可知，膚色檢測在掌紋識別系統(tǒng)中具有重要的作用，其會影響掌紋識別系統(tǒng)對手掌區(qū)域的分割的準確性，而對手掌區(qū)域的分割的準確性又會影響到掌紋提取，最后會影響到掌紋識別系統(tǒng)的有效性。本申請的膚色檢測方法采用膚色在線建模和背景離線建模的方法對需要被檢測的圖像的膚色進行檢測，即區(qū)分圖像中的膚色區(qū)域和背景區(qū)域。所述的膚色在線建模是通過在需要被檢測圖像中截取一個區(qū)域或一個像素點，以該區(qū)域或像素點的RGB和/或HSV的顏色模型為基準顏色模型，將圖像中其它的區(qū)域和/或像素點的RGB和/或HSV的顏色的值與上述基準模型的值進行比對，得出圖像中其它區(qū)域和/或像素點的RGB和/或HSV的值與基準顏色模型的RGB和/或HSV的值之間的距離值。其中，上述基準顏色模型的區(qū)域和/或像素點是通過系統(tǒng)對圖像中的手掌的定位選取的，即系統(tǒng)通過統(tǒng)計或訓練，確認圖像中的某些區(qū)域或像素點一定是膚色的區(qū)域或像素點，通過對圖像的坐標定位選取上述區(qū)域或像素點作為假設膚色的基準顏色模型。如果選取假設膚色為一個區(qū)域，則取該區(qū)域內的所有像素點的RGB和/或HSV的顏色模型的值的平均值作為基準顏色模型；若選取的假設膚色為一個像素點則就以該像素點的RGB和/或HSV的顏色模型的值為基準顏色模型。所述背景的離線建模是系統(tǒng)預先通過大量的背景圖像的H和S的值通過混合高斯模型建模，使系統(tǒng)獲得背景的全局的顏色模型，然后，系統(tǒng)對所述圖像的每個像素點與上述背景的全局顏色模型進行比對，得出圖像中每個像素點是背景的概率值。最后系統(tǒng)將上述圖像的每個像素點通過膚色在線建模得出的距離值和通過背景離線建模得出的概率值相乘，將相乘的結果與預先設定的閥值進行比對，以判斷該像素點為膚色還是背景色。通過上述方式，可得出需要被檢測的圖像中的每一個像素點是膚色或背景，從而區(qū)分圖像中的膚色區(qū)域和背景區(qū)域。
[0028]如圖2所示，為本申請的膚色檢測方法的實施例，其具體工作步驟如下:
[0029]SlOl:系統(tǒng)接受觸發(fā)指令。
[0030]系統(tǒng)接受觸發(fā)指令，準備對圖像進行膚色檢測。
[0031]S102:提取圖像的假設膚色的基準顏色模型。
[0032]系統(tǒng)被觸發(fā)后，通過圖像的坐標定位截取圖像的一個區(qū)域或像素點作為假設膚色區(qū)域，并且以該假設膚色區(qū)域的顏色模型作為基準顏色模型。本申請以假設膚色區(qū)域的每個像素點的RGB顏色模型中的B-G，G-R, B-R,的值的平均值和假設膚色的每個像素點的HSV顏色模型中的H的值的平均值的組合作為假設膚色的基準顏色模型。具體包括，首先根據假設膚色區(qū)域的像素點RGB顏色模型確定R的值，G的值，B的值；然后將B的值減去G的值得到B-G的值；將G的值減去R的值得到G-R的值；將B的值減去R的值得到B-R的值。通過上述方式使系統(tǒng)得到假設膚色的像素點的基準顏色模型的B-G，G-R，B-R的值。上述假設膚色區(qū)域的選取是系統(tǒng)經過統(tǒng)計或選練后獲得的圖像中的膚色區(qū)域的坐標后選取的，即假設膚色是系統(tǒng)預先通過圖像的坐標定位獲知所選取的區(qū)域肯定為膚色的區(qū)域。優(yōu)選的，本申請通過選取圖像的一個區(qū)域，并以該區(qū)域的像素點的顏色模型的值的平均值作為基準顏色模型。另，上述假設膚色的基準模型也可以僅以B-G，G-R, B-R的值作為基準顏色模型，加入H值作為基準顏色模型的一部分可以增加該基準顏色模型的可比對的瑋度，從而提高與該基準顏色模型的比對結果的準確性。
[0033]S103:計算出圖像的像素點與假設膚色的基準顏色模型的顏色距離值。
[0034]在得到上述基準顏色模型的B-G，G-R, B-R, H值后，將圖像的所有像素點的顏色模型的B-G，G-R, B-R, H值與上述基準顏色模型的B_G，G-R, B-R, H值進行比對，兩者之間的數值越接近，則越說明該像素點為膚色。
[0035]本申請采取將需要比對的圖像的像素點的顏色模型的B-G，G-R, B-R, H值與基準顏色模型的B_G，G-R, B-R, H值相減，相減后所獲得的數值越接近0，則表不該像素點是膚色的機率越大。在獲得所有像素點的顏色模型的B-G，G-R, B-R，H值與基準顏色模型的B-G，G-R, B-R, H值相減后的結果后，本申請將像素的顏色模型的B-G，G-R, B-R, H相減的結果相加后，得到像素點與基準顏色模型的顏色距離值。通過上述方式，系統(tǒng)可以獲得圖像中的每個像素點與基準顏色模型的顏色距離值。
[0036]另，為提高計算效率，在獲取圖像的假設膚色區(qū)域后，系統(tǒng)也可以僅對圖像的其它區(qū)域的像素點的顏色模型和基準顏色模型的進行比對。
[0037]S104:計算出圖像的像素點的背景概率值。
[0038]在系統(tǒng)計算圖像的所有像素的與基準顏色模型的顏色距離值的同時，系統(tǒng)也會同時計算圖像的每個像素點的背景概率值，即改像素點位背景的概率。
[0039]在計算像素點的背景概率值之前，系統(tǒng)會預先對大量的背景圖像進行背景顏色建模，本申請以背景圖像的像素點的H值和S值通過混合高斯建模的方式使系統(tǒng)預先獲得背景的全局顏色模型。即，系統(tǒng)以H值和S值作為背景的像素點的表征，通過混合高斯建模建立背景模型，通過該方式，使系統(tǒng)獲得背景的像素點的全局顏色模型。該背景模型是系統(tǒng)預先建立好的，即離線建立。
[0040]計算時，系統(tǒng)獲取圖像的所有像素點的H值和S值，與上述背景模型的像素點的H值和S值進行比對，并通過預先設定的閥值，計算出圖像中的像素點的背景概率值。
[0041]為提高計算效率本申請的S103和S104是同時進行的，在其它實施例中，S103和S104也可以分步進行，例如，系統(tǒng)先進行S103的計算，然后再進行S104的計算，當然，系統(tǒng)也可以先進行S104的計算，然后再進行S103的計算。通過上述方式，系統(tǒng)可以獲得圖像的每個像素點與基準顏色模型的顏色距離值和其為背景概率值。
[0042]S105:計算出圖像的像素點的上述顏色距離值和上述背景概率值相乘后的值。
[0043]系統(tǒng)獲得圖像的像素點的上述顏色距離值和背景概率值后，系統(tǒng)會將上述兩個值相乘后，以得到一個數值。
[0044]S106:根據上述相乘的結果判斷該像素點是否為膚色區(qū)域。
[0045]獲得像素的顏色距離值和背景概率值相乘后的值后，系統(tǒng)會將該數值與預先設定的閥值進行比對，從而確定該像素點是膚色或背景
[0046]通過上述方式，系統(tǒng)可以確定圖像中每個像素點的為膚色或背景，從而將圖像以像素點為單位分割成膚色區(qū)域和背景區(qū)域。
[0047]將圖像的膚色區(qū)域和背景區(qū)域分割后，系統(tǒng)可以進行后續(xù)的計算，比如，在掌紋識別系統(tǒng)中，在系統(tǒng)或者圖像的膚色區(qū)域后，可以通過手掌的形狀，截取該膚色區(qū)域中的掌紋區(qū)域，并提取該掌紋區(qū)域的掌紋進行掌紋識別，并將比對后的結果返回給系統(tǒng)的終端，供用戶或者比對結果。
[0048]以下介紹本申請的一種膚色檢測系統(tǒng)的實施例
[0049]接受單元201，用于接受觸發(fā)指令；
[0050]提取單元202，用于提取圖像的基準顏色模型；
[0051]第一計算單元203，用于計算圖像中的像素點的顏色模型和基準顏色模型之間的顏色距離值；
[0052]第二計算單元204，用于計算圖像中的像素點的背景概率值；
[0053]第三計算單元205，用于將圖像中的像素點的顏色距離值和背景概率值相乘；
[0054]判斷單元206，用于根據上述將像素點的顏色距離值和概率相乘得到的值與預先設定閥值進行比對，判斷其是否為膚色像素點。
[0055]上述第一計算單元203的基準顏色模型，是通過在先建模的形式獲得的，即系統(tǒng)通過對圖像的坐標定位截取一個區(qū)域作為假設膚色區(qū)域，該假設膚色區(qū)域時通過系統(tǒng)的統(tǒng)計或訓練獲知圖像的某個坐標為膚色的確定的。將截取的假設膚色區(qū)域的像素點顏色模型的B-G，G-R，B-R，H值的平均值作為基準顏色模型的四個瑋度，在獲取基準顏色模型的B-G，G-R, B-R, H值后，將圖像中的像素點的B-G，G-R, B-R, H值與基準顏色模型的B_G，G-R, B-R,H值分別相減后得到的4個值相加后，作為該像素點與基準顏色模型的距離值。
[0056]上述第二單元204在計算圖像中的像素點的背景的概率時，是與系統(tǒng)預先建立的背景模型進行比對，本申請的背景模型是通過將圖像的像素點以H值和S值為表針建立的背景全局顏色模型，將需要檢測圖像的像素點的H值和S值與背景模型的H值和S值之間的關系得出的該像素點為背景的概率。
[0057]本申請將上述距離值和概率值相乘的結果和預先的閥值比對后，確定該像素點為膚色或背景。
[0058]通過上述系統(tǒng)，可以將圖像中的膚色區(qū)域和背景區(qū)域進行區(qū)分。
[0059]本領域內的技術人員應明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計算機程序產品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學存儲器等)上實施的計算機程序產品的形式。
[0060]本發(fā)明是參照根據本發(fā)明實施例的方法、設備(系統(tǒng))、和計算機程序產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合。可提供這些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數據處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數據處理設備的處理器執(zhí)行的指令產生用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。
[0061]這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。
[0062]這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理設備上，使得在計算機或其他可編程設備上執(zhí)行一系列操作步驟以產生計算機實現(xiàn)的處理，從而在計算機或其他可編程設備上執(zhí)行的指令提供用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。
[0063]在一個典型的配置中，計算設備包括一個或多個處理器(CPU)、輸入/輸出接口、網絡接口和內存。
[0064]內存可能包括計算機可讀介質中的非永久性存儲器，隨機存取存儲器(RAM)和/或非易失性內存等形式，如只讀存儲器(ROM)或閃存(flash RAM)。內存是計算機可讀介質的示例。
[0065]計算機可讀介質包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體可以由任何方法或技術來實現(xiàn)信息存儲。信息可以是計算機可讀指令、數據結構、程序的模塊或其他數據。計算機的存儲介質的例子包括，但不限于相變內存(PRAM)、靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)、動態(tài)隨機存取存儲器(DRAM)、其他類型的隨機存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、電可擦除可編程只讀存儲器(EEPROM)、快閃記憶體或其他內存技術、只讀光盤只讀存儲器(CD-ROM)、數字多功能光盤(DVD)或其他光學存儲、磁盒式磁帶，磁帶磁磁盤存儲或其他磁性存儲設備或任何其他非傳輸介質，可用于存儲可以被計算設備訪問的信息。按照本文中的界定，計算機可讀介質不包括暫存電腦可讀媒體(transitory media)，如調制的數據信號和載波。
[0066]還需要說明的是，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、商品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、商品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、商品或者設備中還存在另外的相同要素。
[0067]本領域技術人員應明白，本申請的實施例可提供為方法、系統(tǒng)或計算機程序產品。因此，本申請可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例或結合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本申請可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學存儲器等)上實施的計算機程序產品的形式。
[0068]以上所述僅為本申請的實施例而已，并不用于限制本申請。對于本領域技術人員來說，本申請可以有各種更改和變化。凡在本申請的精神和原理之內所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本申請的權利要求范圍之內。
【主權項】
1.一種圖像的膚色檢測方法，其特征在于，包括: 提取圖像的假設膚色的基準顏色模型； 計算出圖像的像素點與假設膚色的基準顏色模型的顏色距離值； 計算出圖像的像素點的背景概率值； 根據圖像的像素點的上述顏色距離值和上述背景概率值判斷其是否為膚色像素點。2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像的假設膚色由系統(tǒng)通過圖像的坐標確定，具體包括: 系統(tǒng)通過統(tǒng)計或訓練，預先確認圖像中為膚色區(qū)域的坐標的位置； 系統(tǒng)通過圖像的上述坐標位置找到相應的假設膚色區(qū)域。3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述假設膚色的基準顏色模型包括所提取的假設膚色區(qū)域的像素點的紅綠藍RGB顏色模型的B-G，G-R, B-R,的值，具體包括: 根據假設膚色區(qū)域的像素點RGB顏色模型確定R的值，G的值，B的值； 將B的值減去G的值得到B-G的值； 將G的值減去R的值得到G-R的值； 將B的值減去R的值得到B-R的值。4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述假設膚色的基準顏色模型還包括所提取的假設膚色區(qū)域的像素點的色調，飽和度，亮度HSV顏色模型中的H的值。5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述圖像的像素點與基準顏色模型的顏色距離值，由圖像的像素點的顏色模型的值與基準顏色模型的值確定，具體包括: 提取假色膚色的所有像素點的B-G，G-R, B-R, H的值的平均值為基準顏色模型的值；將圖像的像素點的B-G，G-R, B-R, H的值與上述基準顏色模型的B_G，G-R, B-R, H的值分別相減； 將上述相減得到的B-G，G-R, B-R, H的值相加，得到該像素點與基準顏色模型的顏色距離值。6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述圖像的像素點的背景概率值通過如下方法獲得: 預先將由H值和S值表征的背景像素點通過混合高斯模型的方式建立背景模型； 通過所述圖像的像素點的H值和S值與上述背景模型的比對，計算出所述圖像的像素點的背景概率值。7.如權利要求1或6所述的方法，其特征在于，將所述圖像的像素點的顏色距離值與背景概率值相乘，相乘的結果與預先設定的閥值比對，確定上述像素點為膚色或背景。8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，圖像的像素點的顏色距離值和背景概率值的計算同時執(zhí)行，具體包括: 在計算上述圖像的像素點的顏色距離值時； 上述圖像的背景概率值也在被同時計算。9.如權利要求1-8所述的方法，其特征在于，所述圖像的膚色檢測方法應用于掌紋識別方法中。10.一種圖像的膚色檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括: 提取單元202，用于提取將圖像的基準顏色模型； 第一計算單元203，用于計算圖像中的像素點的顏色模型和基準顏色模型之間的顏色距離值； 第二計算單元204，用于計算圖像中的像素點的背景概率值； 第三計算單元205，用于將圖像中的像素點的顏色距離值和背景概率值相乘； 判斷單元206，用于根據上述將像素點的顏色距離值和概率相乘得到的值與預先設定閥值進行比對，判斷其是否為膚色像素點。11.如權利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，基準顏色模型通過由提取圖像的假設膚色確定，具體包括: 系通預先通過統(tǒng)計或訓練，預先確認圖像中為膚色區(qū)域的坐標； 系通通過上述圖像的坐標提取圖像的假色膚色。12.如權利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像的基準模型由上述假設膚色的像素點的顏色模型確定，其包括: 上述顏色模型包括B-G，G-R, B-R, H的值。13.如權利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像的像素點的背景概率值由該像素點的顏色模型的H值和S值與系統(tǒng)預先建立的背景模型的比對確定的，具體包括: 預先將由顏色模型的H值和S值表征的背景像素點通過混合高斯模型的方式，在系統(tǒng)內建立背景模型； 通過所述圖像的像素點的顏色模型的H值和S值與上述背景模型的比對，計算出所述圖像的像素點的背景概率值。14.如權利要求10-13所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像的膚色檢測系統(tǒng)被應用于掌紋識別系統(tǒng)中。
【文檔編號】G06K9/00GK105825161SQ201510008076
【公開日】2016年8月3日
【申請日】2015年1月7日
【發(fā)明人】謝永祥, 方濤
【申請人】阿里巴巴集團控股有限公司