專利名稱：人臉判定方法
技術領域：
本發明涉及數字圖像處理及模式識別技術，特別涉及用于一種人臉判定方法。
背景技術：
唇讀系統可以根據說話者的口型推斷其所說內容，唇讀的研究在語音識別、人機智能接口、身份驗證等領域有著重要的理論意義和實用價值。唇讀問題的解決需要對圖像序列中的嘴唇進行檢測、特征提取和識別。為保證系統的實時性和準確性，一種比較合理的系統解決方案是采用區域限定的檢測識別方式，即當圖像中人臉剛好占據整個識別區域，且以正臉姿態出現時才進行嘴唇檢測以及唇動特征提取、識別。這樣 可以將說話者的面部限定在背景簡單的區域，省去系統在復雜背景下進行嘴唇檢測的開銷。同時，這樣的限定也減少了唇動特征提取時由嘴唇位置、姿態變化帶來的干擾，提高了系統識別率。皮膚像素檢測是人臉判定的重要手段，常在膚色模型的基礎上進行。膚色模型是對皮膚像素在色度平面上分布情況的描述，其中，在YCbCr空間下的Cb-Cr平面上建立的、以橢圓描述膚色分布區域的模型被廣泛應來進行膚色像素判定。然而，傳統的膚色模型只在適中的亮度條件下有效，而在高、低亮度條件下的誤差較大。因此，基于此膚色模型的人臉判定方法也就存在著不能適應光照條件大范圍變化的缺點。
發明內容
基于此，有必要提供一種提高在不同光照條件下判斷人臉是否出現準確性的人臉判定方法。一種人臉判定方法，包括:提取識別區域:采集圖像，提取圖像的中心區域或中間區域為識別區域；基于膚色模型的皮膚像素檢測:在亮度色度YCbCr空間下的Cb-Cr平面建立以橢圓描述膚色分布區域的膚色模型，并利用該膚色模型對識別區域像素進行類型判定，滿足如下判定式則判斷為皮膚像素:
權利要求
1.一種人臉判定方法，其特征在于，包括: 提取識別區域:采集圖像，提取圖像的中心區域或中間區域為識別區域； 基于膚色模型的皮膚像素檢測:在亮度色度YCbCr空間下的Cb-Cr平面建立以橢圓描述膚色分布區域的膚色模型，并利用該膚色模型對識別區域像素進行類型判定，滿足如下判定式則判斷為皮膚像素:
2.根據權利要求1所述的人臉判定方法，其特征在于，所述膚色判定閾值
3.根據權利要求1所述的人臉判定方法，其特征在于，還包括圖像均衡:對識別區域的圖像進行均衡:對亮度色度空間YCbCr下的亮度分量y上的直方圖均衡， 對識別區域圖像像素逐一進行掃描，統計出亮度分布直方圖n (yk) -yk，每一個亮度值yk與擁有該亮度的像素個數n (yk)之間的對應關系； 對每個亮度值進行變換:
4.根據權利要求1至3任意一項所述的人臉判定方法，其特征在于，還包括:目標圖像碼格化: 截取識別區域上半部分的圖像作為目標圖像，并將目標圖像根據設定單元大小劃分子區域，統計子區域中的非皮膚像素的數目，并根據子區域中的非皮膚像素的數目進行標記:若子區域中非皮膚像數超過預設數目則將該子區域標記為非皮膚碼格，否則將該子區域標記為皮膚碼格。
5.根據權利要求4所述的人臉判定方法，其特征在于，還包括:眼部碼格篩選:將子區域記為碼格，將碼格左右等分為兩部分，針對左側區域的碼格以從上到下及從左到右順序逐個掃描，若掃描到非皮膚碼格，則掃描緊鄰該非皮膚碼格左方及上方的4個碼格,若該非皮膚碼格左方及上方的4個碼格都為非皮膚碼格，則將該非皮膚碼格標記為非眼部碼格；否則，進一步掃描該非皮膚碼格右方及下方的4個碼格；若該非皮膚碼格周圍8個碼格中具有3個以上的非皮膚碼格，則將該非皮膚碼格標記為眼部碼格。
6.根據權利要求5所述的人臉判定方法，其特征在于，所述眼部碼格篩選，針對右側區域的碼格從上到下及從右到左順序掃描，若掃描到非皮膚碼格，則掃描緊鄰該非皮膚碼格右方及上方的4個碼格，若該非皮膚碼格右方及上方的4個碼格都為非皮膚碼格，則將該非皮膚碼格標記為非眼部碼格；否則，進一步掃描該非皮膚碼格左方及下方的4個碼格；若該非皮膚碼格周圍8個碼格中具有3個以上的非皮膚碼格，則將該非皮膚碼格標記為眼部碼格；所述目標圖像的邊界碼格記為非眼部碼格。
7.根據權利要求6所述的人臉判定方法，其特征在于，還包括:計算眼球位置:根據篩選出的眼部碼格，采用加權運算計算眼球的位置，以目標圖像的左上角為原點，目標圖像橫向區域為X軸，縱向區域為Y軸，以碼格為單元計算眼球位置(xu yJ、(xK，yK):
8.根據權利要求7所述的人臉判定方法，其特征在于，所述眼部區域橫、縱權值:
9.根據權利要求8所述的人臉判定方法，其特征在于，還包括:根據眼球間的橫向距離、眼球縱向距離判定人臉是否以正臉姿態出現，若眼球位置(xu yJ、(xK，yK)滿足如下:
10.根據權利要求1至3任意一項所述的人臉判定方法，其特征在于，還包括如下: 所述提取識別區域包括:采集到的分辨率為640像素*480像素圖像的中心區域340像素*400像素作為識別區域； 圖像均衡:對識別區域的圖像做YCbCr空間下y分量的直方圖均衡； 基于膚色模型的皮膚像素檢測:本實施例中，建立的Cb-Cr色度平面上的膚色模型對識別區域像素進行類型判定即判斷是否為皮膚像素，并統計其中皮膚像素數目，根據統計的皮膚像數數目是否達到人臉出現判斷閾值判斷是否有人臉出現； 膚色模型將膚色判定閾值與亮度色度空間YCbCr下的亮度分量y關聯起來，
全文摘要
本發明的人臉判定方法包括提取識別區域采集圖像，提取圖像的中心區域或中間區域為識別區域；基于膚色模型的皮膚像素檢測在亮度色度YCbCr空間下的Cb-Cr平面建立膚色模型，利用膚色模型對識別區域像素進行類型判定，，，為膚色判定閾值，為與亮度色度空間YCbCr下的亮度分量相關的函數；判斷是否有人臉出現當判斷皮膚像素數目大于人臉出現判定閾值，判斷人臉出現；為與識別區域平均亮度相關的函數；上述的人臉判定方法，將膚色判定閾值與亮度分量關聯，適用不同的光照條件，提高不同光照條件下像素類型判定的準確性。
文檔編號G06K9/36GK103218615SQ20131013444
公開日2013年7月24日 申請日期2013年4月17日 優先權日2013年4月17日
發明者馬新軍, 張宏橋, 閆龍 申請人:哈爾濱工業大學深圳研究生院