一種基于膚色分割和AdaBoost相結(jié)合的快速人臉檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于膚色分割和AdaBoost相結(jié)合的快速人臉檢測(cè)方法，包括以下步驟：第一步，構(gòu)建N層高斯金字塔；第二步，確定在高斯金字塔中進(jìn)行膚色分割人臉檢測(cè)的層數(shù)Ev；第三步，對(duì)高斯金字塔的第Ev層圖像進(jìn)行膚色分割人臉檢測(cè)，標(biāo)定出矩形人臉候選區(qū)域；第四步，確定在高斯金字塔中進(jìn)行AdaBoost人臉檢測(cè)的層數(shù)Ev'；第五步，對(duì)高斯金字塔的第Ev'層圖像進(jìn)行AdaBoost人臉檢測(cè)；第六步，獲取人臉區(qū)域。本發(fā)明結(jié)合了膚色分割和AdaBoost算法，并引入高斯金字塔，通過先為待檢圖像創(chuàng)建高斯金字塔，然后選擇在高斯金字塔的適當(dāng)層分別進(jìn)行膚色分割和AdaBoost人臉檢測(cè)，從而大幅提高了人臉檢測(cè)效率。
【專利說明】—種基于膚色分割和AdaBoost相結(jié)合的快速人臉檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于模式識(shí)別領(lǐng)域，涉及一種人臉檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]人臉識(shí)別技術(shù)是生物特征識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)之一，其研究內(nèi)容是如何利用計(jì)算機(jī)分析人臉圖像，從中提取有效的識(shí)別信息，完成身份辨識(shí)。而人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別系統(tǒng)的第一個(gè)環(huán)節(jié)，也是后續(xù)特征提取、特征分類等環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)。經(jīng)過多年的發(fā)展，涌現(xiàn)出了大量的人臉檢測(cè)算法，其中具有代表性的是基于膚色分割的人臉檢測(cè)方法和基于AdaBoost的人臉檢測(cè)方法?；谀w色分割人臉檢測(cè)的方法檢測(cè)速度很快但效果一般；相反，基于AdaBoost人臉檢測(cè)的方法效果很好但速度較慢。本專利提出一種基于膚色分割和AdaBoost相結(jié)合的快速人臉檢測(cè)算法，利用了適當(dāng)?shù)姆椒ò鸦谀w色分割人臉檢測(cè)和基于AdaBoost人臉檢測(cè)進(jìn)行組合，使這兩種方法優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，既加快檢測(cè)速度又提高檢測(cè)效果。并在此改進(jìn)的基礎(chǔ)上，引入了高斯金字塔的思想，將膚色分割人臉檢測(cè)和AdaBoost人臉檢測(cè)用在高斯金字塔的不同層進(jìn)行處理，進(jìn)一步提高了整體的人臉檢測(cè)效率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]技術(shù)問題:本發(fā)明提供一種兼顧檢測(cè)速度和檢測(cè)效果，檢測(cè)效果好，大幅提高了人臉檢測(cè)效率、快速有效的基于膚色分割和AdaBoost相結(jié)合的快速人臉檢測(cè)方法。
[0004]技術(shù)方案:本發(fā)明的基于膚色分割和AdaBoost相結(jié)合的快速人臉檢測(cè)方法，包括以下步驟:
[0005]步驟1:構(gòu)建高斯金字塔:將RGB彩色空間中待檢測(cè)的彩色圖像I擴(kuò)展為N層的高斯金字塔G (I) = (Gc^G1，…，GN_J，其中，N≥2且N為自然數(shù)，高斯金字塔的最底層編號(hào)為0，最頂層編號(hào)為N-l，G0為高斯金字塔的最底層圖像即原彩色圖像I，Gn^1為高斯金字塔的最頂層圖像，G1是高斯金字塔的第I層圖像，O < I < N-1且I為自然數(shù)，每層圖像的數(shù)據(jù)大小為W1XH1X 3，其中W1和H1都為正整數(shù)，分別表示第I層圖像G1的列數(shù)和行數(shù)；
[0006]高斯金字塔的第I層圖像G1是原彩色圖像I經(jīng)過I次降采樣得到的圖像，其像素的計(jì)算公式如下:
[0007]G1 ( β，Y) = Gh (2 β , 2 Y )
[0008]其中，G1W，Y)表示高斯金字塔的第I層圖像G1的第β行第Y列的像素，且β和Y都為正整數(shù)，O≤β≤H1-LO ^ Y ( W1-1 ；
[0009]步驟2:根據(jù)下式確定在高斯金字塔中進(jìn)行膚色分割人臉檢測(cè)的層數(shù)Ev:
[0010]
【權(quán)利要求】
1.一種基于膚色分割和AdaBoost相結(jié)合的快速人臉檢測(cè)方法，該方法包括以下步驟:步驟1:構(gòu)建高斯金字塔:將RGB彩色空間中待檢測(cè)的彩色圖像I擴(kuò)展為N層的高斯金字塔G (I) = (Gc^G1，…，GN_J，其中，N≥2且N為自然數(shù)，高斯金字塔的最底層編號(hào)為0，最頂層編號(hào)為N-l，G0為高斯金字塔的最底層圖像即原彩色圖像I，Gn^1為高斯金字塔的最頂層圖像，G1是高斯金字塔的第I層圖像，O≤I≤N-1且I為自然數(shù)，每層圖像的數(shù)據(jù)大小為W1XH1X 3，其中W1和H1都為正整數(shù)，分別表示第I層圖像G1的列數(shù)和行數(shù)； 高斯金字塔的第I層圖像G1是原彩色圖像I經(jīng)過I次降采樣得到的圖像，其像素的計(jì)算公式如下:
G1 ( β，Y) = Gh (2 β , 2 Y ) 其中，6χ(β, y)表示高斯金字塔的第I層圖像G1的第β行第Y列的像素，且β和Y都為正整數(shù)，O≤β≤H1-LO ^ Y ^ W1-1 ； 步驟2:根據(jù)下式確定在高斯金字塔中進(jìn)行膚色分割人臉檢測(cè)的層數(shù)Ev:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于膚色分割和AdaBoost相結(jié)合的快速人臉檢測(cè)方法，其特征在于，所述的步驟3的具體流程為: 步驟3.1:按照下式將第Ev層的圖像Gev由RGB彩色空間轉(zhuǎn)化到Y(jié)CbCr彩色空間:
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103778430SQ201410060480
【公開日】2014年5月7日 申請(qǐng)日期:2014年2月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月24日
【發(fā)明者】路小波, 季賽平, 曾維理, 陸立穎, 劉春雪, 徐千州 申請(qǐng)人:東南大學(xué)