55、基于显式定义肤色模型的彩色图像人脸检测

基于显式定义肤色模型的彩色图像人脸检测

1. 引言

在肤色检测中，有多种颜色空间可供选择，但归一化 RGB 颜色空间在本文中被选中，因为它更适合肤色检测和面部特征检测。有证据表明，与其他颜色空间相比，色度空间能更紧凑地表示人类肤色，所以归一化 RGB 颜色空间在检测嘴唇区域及其他面部特征时非常有用。

人脸检测技术主要分为两类：基于特征的方法和基于图像的方法。人脸检测技术需要完整的人脸信息，基于特征的方法依赖于特征提取和分析来获取关于人脸的必要知识。人脸检测若不检测其面部特征是不充分的，通常面部特征包括容易追踪的显著点，如眼角、鼻孔、嘴角、耳角等，面部几何形状一般根据眼睛的位置来估计。而基于图像的方法将人脸检测视为一个通用的模式识别问题，使用训练算法将区域分类为人脸或非人脸类别。

2. 相关工作

前人在人脸肤色检测和人脸检测方面做了很多工作。例如 Brand 等人评估了在 RGB 颜色空间上三种不同的像素级人类肤色检测方法的优点；Pankaj 等人对包括归一化 RGB 在内的五种不同颜色空间进行了基础且无偏的研究，用于检测图像序列中的前景对象及其阴影；Caetano 等人提出了一种在色度子空间中建模肤色的新方法；Boussaid 等人基于统计肤色模型在归一化颜色空间中实现了像素分类；Vezhnevets 等人提供了流行的肤色建模和检测方法的描述、比较和评估结果。

3. 肤色检测技术

通过肤色检测进行彩色图像中的人脸检测是人脸识别等生物识别技术的初步步骤，它利用肤色来识别人脸。基于特征的方法基于纹理和肤色分析，人脸纹理可用于将人脸与其他对象分离，但由于可能存在与人脸纹理相似的其他对象，该技术通常作为辅助方法。人类肤色