基于肤色相似度的人脸检测与定位

基于肤色相似度的人脸检测与定位摘要本课题致力于完成VisualC++6.0平台下的人脸检测与定位系统，人脸检测定位的算法限制于基于肤色相似度算法。要完成的工作包括相似度的计算，图像的二值化，垂直直方图和水平直方图的获取，人脸特征〔眼睛、嘴和鼻子〕的提取。本课题着重于肤色模型相似度在人脸检测与定位中的应用，对增加人脸检测与定位的准确率的研究有一定的指导意义。提出一种基于肤色的人脸检测定位算法，设计了基于肤色的人脸检测和定位系统。采用了脸部皮肤之间相似度的方法以及二值化方法，使用了基于边界方法和基于区域方法相结合的算法，提取了眼睛、嘴和鼻子等关键特征，最终较好地实现了人脸定位。在MicrosoftWindows平台上，利用VisualC++6.0开发了软件。本课题的成果具有一定的应用价值。实验结果说明，该软件对于一定尺寸范围内清晰的正面人脸图能够正确检测定位并提取特征，并且在速度和准确性方面具有良好的性能。关键词：图像分割；人脸定位；肤色；人脸检测；特征提取DetectionandLocalizationofPersonFaceBasedonSkinColorSimilarityAbstractThistopicdevotestocompletingthedetectionandlocalizationsystemofthepersonfaceundertheVisualC++6.0platforms,andthedetectionlocalizationalgorithmofthepersonfacelimittobasingontheskincolorsimilarityalgorithm.Thetopicmustcompletesimilaritycomputation,binaryimageprocessing,verticalhistogram,horizontalhistogramandextractingpersonfacecharacteristic(eye,mouthandnose).Thistopicemphasizeapplicationofskincolormodelsimilarityinthedetectionandthelocalizationofpersonface,andhasasignificantinstructionforresearchofincreasingaccuracyindetectionandthelocalizationofpersonface.Inthispaper,theauthorshavepresentedanalgorithmanddesignedasystemforfacedetectionandlocationbasedoncomplexion.Bystrengtheningthecontrastbetweenfacefeaturesandbyadoptingbinaryimageprocessingmethod,thesystemhasimprovedthepreprocessingeffect;andbyusingboundary-basedalgorithmplusregion-basedalgorithm,thesystemhasrealizedfacelocationthroughtheextractionofthefeaturesofeyes,noseandmouth.TakingadvantagesofVisualC++6.0,theauthorshavealsodevelopedcorrespondingsoftwarebasedonMicrosoftWindows.Productionofthispaperhavedefiniteapplicationvalue.Experimentresultsprovethatthesystemisvalidindetecting,locatingandextractingfrontalviewfacefeaturesinacertainrange.Anditpossessfavorableperformanceinrapidityandaccuracy.Keywords:imagesegmentation;facelocalization;complexion;facedetection;featureex-traction目录引言1第1章人脸检测与定位概述21.1人脸检测的定义、应用及难点21.2人脸检测的研究背景及现状21.3本文研究的主要内容3第2章基于肤色模型的人脸检测42.1人脸检测方法42.2基于肤色的人脸检测42.2.1色彩空间的选择42.2.2肤色模型52.3人脸肤色相似度的计算6第3章相似度根底上的人脸特征定位103.1人脸检测与定位算法103.1.1人脸区域分割算法103.1.2人脸区域标记算法123.1.3人脸检测流程123.2人眼的检测算法及标定133.2.1有背景灰度人脸图像中的人眼检测与定位143.2.2眼睛的标定153.3鼻子的标定173.4嘴的标定183.5设计结果及分析19结论与展望21致谢22参考文献23附录A引用的外文文献及翻译24附录B参考文献题录及摘要27附录C主要源程序29插图清单图2-1训练流程图……………6图2-2二值化流程图………………………...7图2-3原图…………………...7图2-4相似度图……………...8图2-5二值化图……………...8图2-6垂直直方图…………...8图2-7水平直方图…………...9图3-1人脸检测与定位的总体流程……….10图3-2人脸区域分割系统………………….10图3-3区域分割算法流程………………….11图3-4标记人脸区域……………………….12图3-5人脸检测流程图……………………..13图3-6LOG算子…………….15图3-7边缘提取流程……………………….15图3-8边缘提取图………….16图3-9眼睛的定位………….16图3-10眼睛标记流程图……………………17图3-11眼睛标记……………17图3-12鼻子的标记流程图…………………18图3-13鼻子标记……………18图3-14嘴巴标记……………19图3-15系统主界面…………19引言人脸检测和定位是人脸识别中一个重要的组成局部，其检测问题却是一个极赋挑战性的课题。人脸是一个包含五官、毛发等的极不规那么的复杂待测目标，不同的人脸在形状、大小、颜色、质地等方面都有很大的变化；所考虑的检测对象大多是由图像捕捉设备所采集的数字图。所以采集条件特别是光照条件包括光源的方向、明暗、色彩等都会对图的效果产生很大的影响，进而影响对人脸的检测；另外，人脸上还可能长有胡须、戴有眼镜等,这些也同样是人脸检测不可无视的因素。人脸检测具有一定的难度和复杂性，对这一问题的深入研究必将推动模式识别等计算机科学的开展。人脸的检测问题在近10年中得到了广泛的关注，国内外很多研究人士提出了很多方法，在不同领域取得了一定进展。但是对于一种能够普遍适用于各种复杂情况的，准确率很高的检测算法，还有很大的探索空间。本文利用VisualC++6.0开发了人脸定位和特征提取的软件，该软件对于一定尺寸范围内清晰的正面人脸图能够正确检测定位并提取特征。第1章人脸检测与定位概述1.1人脸检测的定义、应用及难点人脸检测(facedetection)是指在输入图中确定所有人脸(如果存在)的位置与大小。人脸检测系统的输入是可能包含人脸的图，输出是关于图中是否存在人脸以及人脸的数目、位置、尺度、位姿等信息的参数化描述。人脸检测问题最初来源于人脸识别(facerecogznition)。人脸识别的研究可以追溯到20世纪60—70年代，经过几十年的曲折开展已日趋成熟。人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节，但是早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图(如无背景的图)，往往假设人脸位置或很容易获得，因此人脸检测问题并未受到重视。近几年随着电子商务等应用的开展，人脸识别成为最有潜力的生物身份验证手段，这种应用背景要求自动人脸识别系统能够对一般环境下的图像具有一定的适应能力，由此所面临的一系列问题使得人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重视。人脸检测研究的就是如何从静态图或者视频序列中找出人脸，如果存在人脸，那么输出人脸数目、每个人脸的位置及大小。人脸检测是人脸身份识别的前期工作，同时人脸检测作为完整的单独功能模块，在智能视频监控、视频检索和视频内容组织等方面都有直接的应用。人脸检测的一个最重要的应用是人脸识别技术。人脸识别技术的研究是本世纪计算机视觉领域最具挑战性的研究课题之一，其应用领域十分广泛：可用于公安系统的罪犯身份识别、平安验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互系统、驾驶执照及护照等与实际持证人的核对、银行及海关的监控系统及自动门卫系统等。今天，人脸检测的应用背景已经远远超出了人脸识别系统的范畴，在基于内容的检索、数字视频处理、视觉监测等方面有着重要的应用价值。人脸检测研究具有重要的学术价值，受到学者越来越多的关注。人脸检测虽然有诱人的应用前景，但是在现实中却还没有开始大规模的使用。其主要原因之一就是用计算机自动进行人脸的检测和识别十分困难，目前的检测效果〔正确率、速度〕不如其他的生物识别技术，如指纹识别，视网膜识别等等。人们在日常生活中就进行了大量的人脸检测和识别工作，对人脸检测与特征的定位取得了一定的成绩，但人脸检测仍然存在着许多难点。人脸是一类具有相当复杂的细节变化的自然结构目标，此类目标的检测问题的挑战性在于：脸由于外貌、表情、肤色等不同，具有模式的可变性；一般意义上的人脸，可能存在眼镜、胡须等附属物；作为三维物体的人脸的影不可防止地受由光照产生的阴影的影响。因此，如果能够找到解决这些问题的方法，成功构造出人脸检测，将为解决其它类似的复杂模式检测问题提供重要的启示。1.2人脸检测的研究背景及现状人脸检测的研究历史比拟悠久。高尔顿(Galton)早在1888年和1910年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章，对人类自身的人脸识别能力进行了分析。最早的研究论文见于1965年陈〔Chan〕和布莱索〔Bledsoe〕在PanoramicResearchInc.发表的技术报告，至今已有四十多年的历史。近年来，人脸检测研究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。尤其是1990年以来，人脸检测更得到了长足的开展。几乎所有知名的理工科大学和主要IT产业公司都有研究组在从事相关研究。人脸检测研究的开展主要分为以下几个阶段：第一阶段〔1964年~1990年〕这一阶段人脸检测通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征〔Geometricfeaturebased〕的方法。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。这一阶段是人脸检测识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也根本没有获得实际应用。第二阶段〔1991年~1997年〕这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了假设干代表性的人脸识别算法，而且美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了假设干商业化运作的人脸识别系统，比方最为著名的Visionics〔现为Identix〕的FaceIt系统。这一阶段的人脸识别技术开展非常迅速，所提出的算法在较理想图采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上到达了非常好的性能，也因此出现了假设干知名的人脸识别商业公司。第三阶段〔1998年~现在〕FERET’96人脸检测识别算法评估说明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比拟差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的商业系统进一步开展。为此，美国军方在FERET测试的根底上分别于2000年和2002年组织了两次商业系统评测。目前非理想条件下〔尤其是光照和姿态〕、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模方法、统计学习理论、基于Boosting的学习技术、基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术开展趋势。目前国内的，国外的对人脸检测问题的研究很多，比拟著名的有MIT，CMU等；清华大学、北京工业大学、中科院计算所和自动化所等都有人员从事人脸检测相关的研究。而且，MPEG7标准组织已经建立了人脸识别草案小组，人脸检测算法也是一项征集的内容。随着人脸检测研究的深入，国际上发表的有关论文数量也大幅度增长，如IEEE的FG(IEEEInternationalConferenceonAutomaticFaceandGestureRecognition)、ICIP(InternationalConferenceonImageProcessing)、CVPR(ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition)等重要国际会议上每年都有大量关于人脸检测的论文，占有关人脸研究论文的近1/3之多。1.3本文研究的主要内容本课题致力于完成VisualC++6.0平台下的人脸检测与定位系统，人脸检测定位的算法限制于基于肤色相似度算法。要完成的工作包括相似度的计算，图像的二值化，垂直直方图和水平直方图的获取，人脸特征〔眼睛、嘴和鼻子〕的提取。本课题着重于肤色模型相似度在人脸检测与定位中的应用，对增加人脸检测与定位的准确率的研究有一定的指导意义。第2章基于肤色模型的人脸检测2.1人脸检测方法人脸检测传统的方法多是在亮度空间进行，仅有灰度信息的变化,没有任何区域或比例的限制，所以必须做多尺度空间的全搜索，计算量非常大，而利用色度信息那么可大大降低搜索区域，其中肤色信息是最为直接有效的。而且在人脸区域中，肤色一定是占主导地位的像素色彩值。肤色虽然因人而异,但很多研究说明肤色在色彩空间中的一定范围内还是呈聚类特性的，特别是在排除了光照亮度和在经过变换的色彩空间中。所以利用肤色这一线索可以排除掉在灰度图像中很像人脸而对应到彩色图像中根本不是肤色的区域，这在人脸检测中会起到积极的作用。目前人脸检测方法主要可以分为以下4类：基于知识的方法：利用人脸的几何形状以及脸部器官的比例对称关系来定位人脸；基于特征的方法：直接利用人脸信息如肤色特征、轮廓特征、纹理特征等；基于模板的方法：使用模板在待测图像中逐点扫描计算匹配度，根据匹配度来判断有无人脸；基于外观的方法：如神经网络法、支持向量机法、特征脸法等。上述的各种方法都存在自身的优缺点和适用领域，很多学者在各自所面临的问题范围内不断探索，也创造了许多卓有成效的检测算法。但各种检测算法都存在效率与性能上的矛盾，也即在正确率、鲁棒性能方面更好的算法往往会花费更多的时间及系统消耗。在本文的设计中提出了一种基于肤色相似度的人脸检测与定位的方法，采用了脸部皮肤之间相似度的方法以及二值化方法，使用了基于边界方法和基于区域方法相结合的算法，提取了眼睛、嘴和鼻子等关键特征，最终较好地实现了人脸的检测与定位。下面就介绍这种方法。2.2基于肤色的人脸检测色彩空间的选择根据计算机色彩理论，对一种颜色而言，在计算机中有不同的表达式，这样就形成了各种不同的色彩空间，当然各种色彩空间只不过是颜色在计算机内的不同的表达形式而已，在具体的色彩空间中通过实践找到肤色区间,建立起可操作性的肤色模型,这样就让肤色信息成为了人脸检测的核心方法。不同肤色模型的建立基于不同的颜色空间,且为颜色空间的一个子空间。主要的彩色空间有以下几种：RGB格式〔红、绿、蓝三基色模型〕、HIS格式〔色度、饱和度、亮度模型〕和YCbCr(YUV)格式。对于彩色空间来说，RGB是最常用的颜色表示系统，但是人脸肤色在这一系统中的分布非常广泛，因此不适合表示人脸区域，往往需要转换到其他的彩色空间。在该文的设计中采用了YCbCr(YUV)格式。这种色彩空间是以演播室质量标准为目标的CCIR601编码方案中采用的彩色表示模型，被广泛地应用在电视的色彩显示等领域中。其优点将在下一节介绍。通过下面的转换公式，可以将像素由RGB空间转换到YCbCr空间。Y=0.299R+0.587G+0.114BCb=-0.1687R-0.3313G+0.5B+128〔2-1〕Cr=0.5R-0.4187G-0.0813B+128我们将统计采集到的多幅图像人脸区域像素RGB值，按上式进行转换，统计在CbCr空间的分布概率，保存概率大于0.1的像素点，得到肤色分布区域。最终，我们得到的肤色范围是：Cb∈[90，125]，Cr∈[135，165]。将肤色范围内的像素置1，其余置0，得到分割后的二值图像，实现人脸的初步定位。肤色模型肤色是人脸一个重要而明显的特征，利用肤色模型可以快速排除非肤色区域，大大减小搜索空间，提高人脸检测的效率。1.光线补偿处理考虑到肤色等色彩信息经常受到光源颜色、图像采集设备的色彩的偏差等因素的影响，而在整体上偏离本质色彩而向某一方向移动，即我们通常所说的色彩偏冷、偏暖，照片偏黄、偏蓝等等，这种现象在艺术照片中更为常见。为了抵消这种整个图像中存在着的色彩偏差,我们将整个图像中所有像素的亮度(是经过了非线性Y--校正后的亮度)从高到低进行排列，取前5％的像素，如果这些像素的数目足够多(例如，大于100)，我们就将它们的亮度作为“参考白〞(ReferenceWhite)，也即将它们的色彩的R、G、B分量值都调整为最大的255。整幅图像的其他像素点的色彩值也都按这一调整尺度进行变换。2.非线性分段色彩变换这是构成我们实际利用肤色模型的主要局部。这一非线性分段色彩变换得到的肤色模型属于色彩空间中的聚类模型，这一类肤色模型的建立首先要选取一种适宜的色彩空间，我们注意到YCbCr色彩空间具有如下优点：YCbCr色彩格式具有人类视觉感知过程相类似的构成原理；CbCr色彩格式被广泛的应用在电视显示等领域中，也是许多视频压缩解码，如MPEG,JPEG等标准中普遍采用的颜色表示格式；YCbCr色彩格式具有与HIS等其他一些颜色格式相类似的将色彩中的亮度分量别离出来的优点；相比HIS等其他一些色彩格式，YCbCr色彩格式的计算过程和空间坐标表示形式比拟简单；实验结果说明在YCbCr色彩空间中肤色的聚类特性比拟好。在YCbCr色彩空间中，肤色聚类事两头尖的纺锤形状，也就是在Y值较大和较小的局部，肤色聚类区域也随之缩减。由此可见，在值较大和较小的局部，肤色聚类区域也随之缩减。由此可见，在Y值不同的地方，我们对Cb-Cr子平面进行投影，得到的结果是不同的，由此得到结论，简单地排除Y分类，按照传统地做法在三维的Cb-Cr子平面中寻求肤色的聚类区域是不可行的，我们必须考虑Y值不同造成的影响，从而对YCbCr色彩格式进行非线性分段色彩变换。首先应用肤色模型进行人脸的初定位，接着提出了一种基于肤色区域分割方法得到包含人脸区域在内的一系列矩形区域，从而进行了定位。2.3人脸肤色相似度的计算该文设计的是基于人脸肤色模型,利用相似度方法,对人脸区域进行了检测和定位。我们定义r=R/(R+G+B),b=B/(R+G+B),这样把三维的RGB降为二维。而在这个二维平面上，肤色区域服从高斯分布。我们可以采用训练的方法来计算得到一个分布中心，此过程主要生成可用于识别的参数。通常，在已有的样本训练集根底上确定某个判定规那么，使得按此规那么对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或者结果期望最大。开始训练命令，翻开bmp格式的图像后计算每幅图像的像素数CrList和CbList，然后查询总的图像数count用于将当前数据库内的所有用户图片进行训练，最后对每幅图像求训练平均，得到可供识别比对的训练基。训练的过程如下图：训练开始训练开始读取用户数量以及对应的图像数读取用户数量以及对应的图像数读取下一个用户的信息读取下一个用户的信息读取下一幅图像读取下一幅图像转成灰阶形式转成灰阶形式全部图全部图NY全部用户N全部用户Y保存训练基对每个人求保存训练基对每个人求训练平均图2-1训练流程图这样训练以后，得到了Cb和Cr的均值为117.4361和156.5599，落在肤色范围内,验证了理论的正确性。同样也得到了肤色信息的均值M和方差C，为下一步计算相似度做了准备。然后根据所考察的像素离中心远近得到肤色的相似度，得到与原图相似的分布图，均值M和方差C如下：M=E(x),C=E((x-M)(x-M)T)，其中x=[r,b]T相似度计算公式为：P(r,b)=exp[-0.5(x-m)TC-1(x-m)]〔2-2〕关于相似度软件的实现纯粹是公式的实现，在这就不做说明了。再按照一定的规那么对该图二值化，通过设置适宜的阈值〔关于最正确阈值的设置将在下一章中介绍〕，可将图像变成只有0和1的二值图像，这样做的目的是为了减小计算量，加快处理速度，同时，还可将目标从背景中别离出来，有效的突出了目标。二值化流程如下：NNNY找到第一个像素的位置其灰度值>阈值灰度值＝０灰度值＝１查找下个像素结束图2-2二值化流程图按这种方法就可以对输入的bmp图像2-3进行处理，图2-3原图其相似度计算结果如图2-4示：图2-4相似度图可以给出二值化图2-5示：图2-5二值化图以及垂直直方图2-6示：图2-6垂直直方图水平直方图2-7示：图2-7水平直方图至此完成了相似度的计算和图像的二值化，以及两种直方图的提取，那么下一章节将在此根底之上进行人脸区域的标记和人脸特征〔眼睛、鼻子、嘴巴〕的提取。第3章相似度根底上的人脸特征定位在上一章得到的人脸区域根底上，对原图像进行灰度计算，将可能的眼睛区域分割成小图像块标定人眼中心，从而在眼睛确定的情况下把鼻子和嘴巴提取出来。总体流程如下：眼睛定位眼睛定位图像灰度化图像灰度化翻开位图翻开位图计算相似度标记人脸图像二值化计算相似度标记人脸图像二值化图3-1人脸检测与定位的总体流程下面将介绍人脸标记和眼睛、鼻子、嘴巴定位的算法及其流程。3.1人脸检测与定位算法人脸区域分割算法人脸区域分割的系统结构如图3-2所示：包含人脸区域在内的一系列矩形区图像中的肤色和非肤色象素点包含人脸区域在内的一系列矩形区图像中的肤色和非肤色象素点人脸区域分割算法人脸区域分割算法图3-2人脸区域分割系统在图3-2中，输出的一系列矩形将取代原来的整幅图像作为人脸检测算法的输入。这些矩形应该满足以下条件：矩形系列中应该尽可能地包含待检测图像中的全部人脸对于距离较近或者是有接触的多个人脸，分割后得到的肤色区域自然距离较近或者是连在一起，这时可以用一个矩形区域覆盖它们。不漏检、不降低正确率是肤色分割处理的前提，也是人脸区域分割算法的首要前提。据前面对肤色模型的分析，无论什么样的肤色模型都存在判断失误，所以算法输出的一系列矩形应该尽量包含所有的人脸区域。矩形系列应该少包含非肤色区域相对整幅图像，经过肤色分割预处理后的这一系列矩形的大小要明显小于原来的整幅图像，这是肤色分割预处理能够提高人脸检测算法时间效率的主要原因，也是肤色分割预处理能够降低误报率的关键。对于可能的人脸区域来说，其相对于水平方向的旋转角度在45°到135°之间，因此旋转角度小于45°或大于135°的区域为非人脸区域。图像分割的目的是把人脸的器官与脸的其他局部别离开来，并保证每个器官的完整性。在包含人脸的图像中，脸部比拟明显而易区分的特征主要是面部器官：眼睛、嘴、鼻子和眉毛。鼻子往往与脸的反差不大，因此通常用鼻孔代替。这几个面部特征在灰度图像中一般比周围区域暗。尤其是眼睛和嘴在绝大局部情况下都清晰可见。因此图像分割可以利用的特征是：灰度比周围区域暗的区域。在设计中，为了减少图像分割这一步的运算量，对图像做了二值化处理。分割的对象是黑白图像，分割简化为找出所有黑色的连通区域，它们都成为人脸器官的候选者。从一幅图中，按一定规那么划分出感兴趣的局部或区域称为分割。对于利用人脸各器官之间几何关系的人脸定位方法来说，分割算法是十分重要的。在这里，感兴趣的局部是人脸的器官(眼睛、嘴、眉毛、鼻子等等)。成功的分割算法能够有效地把人脸器官和脸的其他局部别离开来，并且保持器官的完整性。设计采用了基于边界的方法和基于区域的方法相结合的算法。基于边界方法是提取边缘，利用边缘进行分割，该方法处理的像素数量比拟少，各像素点间的相邻关系比拟简单，处理速度比拟快，但是，基于边界的方法是从局部特性来求图像整体的分割，因此在全局宏观性质上不如基于区域的方法。基于区域的方法那么是寻找互相连接在一起、并有相同特征的像素所形成的区域，它是实现图像分割的一种重要方法。在本系统中，基于边界的方法主要用于前期矩形序列的产生，快速地得到包含人脸区域的外接矩形；然后用基于区域的方法,，全局考虑，对初始矩形序列进行区域归并，得到最终的输出矩形。算法的整体流程图如图3-4所示：输入的经过肤色分割的图像输入的经过肤色分割的图像去噪声处理去噪声处理提取边界提取边界对边界的连通关系作处理对边界的连通关系作处理由边界的连通性和闭合性得到初始的一系列矩形由边界的连通性和闭合性得到初始的一系列矩形将初始的矩形序列进行归并处理将初始的矩形序列进行归并处理输出最终的矩形输出最终的矩形图3-3区域分割算法流程人脸区域标记算法在标记人脸之前，首先要对相似度图像进行二值化操作，这一局部已经在前面一章中介绍了。接下来就要对人脸区域进行检测，标记人脸的过程实际上是对得到的二值化图像进行人脸边界估计的过程。估计人边界脸算法利用了人脸的结构特征：人脸左右边界肤色点个数约为人脸垂直方向最多肤色点个数的0.2～0.3倍；人脸上边界肤色点个数应该约为人脸区域宽度的0.5倍；人脸区域高度约为人脸区域宽度的1.5倍。首先估计人脸的左右边界,具体算法如下：搜索垂直方向具有最多灰度值为0的点(白点，即可能的人脸)的x坐标pos，并将白点数目计为count；从pos开始往左边搜索得到垂直方向第一次具有小于0.2count个白点的x坐标作为人脸区域的左边界left；pos开始往右边搜索，得到垂直方向第一次具有小于0.3count个白点的x坐标作为人脸区域的右边界right。接着估计人脸的上下边界，具体算法如下：从上往下搜索水平方向的白点数，得到第一次具有大于0.5(right-left)个白点的y坐标作为人脸区域的上边界top；根据人脸结构特征,将top+1.5(right-left)作为人脸区域的下边界bottom。从而，可以确定人脸区域为rect(left,top,right,bottom)。标定的人脸区域如图3-5所示。从图可以看出,经过相似度计算和二值化操作,然后对人脸进行边界估计,最后进行标定,根本上做到了。图3-4标记人脸区域人脸检测流程整个基于肤色模型的人脸检测的流程如下：原始图像原始图像肤色检测皮肤图像皮肤图像滤波和填充修正后的皮肤图像修正后的皮肤图像检查每个皮肤区域皮肤像素与整个矩形面积的比找到该区域的外接矩形皮肤像素与整个矩形面积的比非人脸小于固定值非人脸矩形面积小于固定值矩形面积非人脸非人脸大于固定值标准候选人脸标准候选人脸在原始图像相同位置得到矩形，进行放缩、直方图均衡化等处理候选人脸候选人脸图3-5人脸检测流程图3.2人眼的检测算法及标定因为人脸的五官位于脸部顶点与下巴点之间，将搜索范围设为一矩形区域，矩形的长为脸部顶点与下巴点的距离，矩形的宽即是脸宽。标记人脸区域以后，就可以进行边缘提取，接着标记眼睛，由人脸各特征的位置关系，就可以从上到下区分出眼睛、鼻子、嘴等特征。假设人脸的姿势比拟正，那么人脸上的特征是水平边缘集中的区域。我们可以在低分辨率下提取水平边缘，然后找到人脸区域内富含这些边缘的连通区，作为人脸特征的候选区域。这些区域的位置和大小并不准确，因为边缘检测本身容易出现位置偏移，连通区的大小也随着阈值而变化。所以还要进一步修正上面的结果。对正面的人脸来说，眼睛、鼻子等特征和整个人脸的尺寸大小之间存在先验的约束关系，这就是人脸结构的恒常性，因此我们利用这些约束关系来确定特征区域的大小。〔因为先找眼睛，我们就以眼睛的大小为准，最后在调整嘴巴的大小〕。人脸是一种特殊的模式，而人的双眼与眉毛、鼻、口按一定的结构分布在灰度根本均匀的人脸平面上，人脸这种特殊模式与图像背景模式大相径庭，从而为判别人的双眼位置提供了依据。寻找最正确分割阈值使人眼从复杂图像背景和人脸中别离出来是人眼定位的第一步。所谓最正确分割阈值指的是能将眼睛虹膜、瞳孔、上眼框与眉毛以及其它人脸部位、背景物明显别离的灰度分割阈值。由于眼睛虹膜、瞳孔部位的灰度值明显比其邻近区域(眼部周围皮肤、眼白)灰度值要低，因此能够从适当光照条件下拍照的图像中分割眼睛虹膜、瞳孔部位的灰度值总是存在的，并且不是唯一的，而是有一定的小范围。然而寻找这样的最正确分割阈值并不是一件容易的事，眼睛虹膜、瞳孔部位及其邻近区域的灰度值会因人而异，并随光照条件、带眼镜时镜片的反光而变化，加上复杂背景的变化，使得最正确分割阈值的估计十分困难，但通过图像灰度直方图分析和统计的方法，对最正确分割阈值可能所在的灰度区间进行粗估计还是可以做到的。经对多幅在复杂背景及不同光照条件下人脸图像的直方图分析与统计发现，只要脸部光照适中，双眼部位较清晰，绝大多数情况下最正确分割阈值位于归一化灰度值0.1与0.6之间。假设选择固定的背景和光照条件，由统计的方法可估计出更小的最正确分割阈值可能所在的区间。另外，利用直方图均衡方法也可使输入图像的最正确分割阈值可能所在的区间缩小。有背景灰度人脸图像中的人眼检测与定位首先用某一分割阈值Threshold将包含人脸的灰度图像二值化，去除二值化图像中小的黑斑点，再对二值化图像中黑色块进行标记、计算每块面积(像素数)、确定每块的外接矩形位置及宽高。人眼位置的判定是根据眼睛在二值化人脸图像中的几何位置确定的，主要有以下几条准那么：双眼中心距应在某个范围内：考虑到人脸在图像中大小的变化，双眼中心距变化大约在一定像素距离范围内；双眼下方一定距离内不能有其它黑块：双眼下方一定距离内没有其它器官，因此在二值化图像中不能有其它黑块，这一特点也是区分眉毛与眼睛的重要判据；双眼中心位置上下相差不超过一定距离：由于人脸在图像中可能向两侧倾斜，双眼中心位置常常不在水平线上。作为判据，允许人脸在一定程度上向两侧倾斜，双眼中心位置在垂直方向相差不超过一定距离(如15个像素距离)；眼睛黑块所包含的像素数应在某个范围内：二值化图像中眼块所包含的像素数应在某个范围内(如5~50个像素)，太大的黑块不太可能是眼块；眼睛黑块的外接矩形应是一宽大于高的矩形或接近于正方形：由于眼睛的结构特点，二值化图像中眼块的外接矩形常常是一宽大于高的矩形或接近于正方形，眼块的几何中心位于圆形的眼睛虹膜(含瞳孔)位置，高远大于宽的外接矩形对应的黑块不可能是眼块；与图像四边接壤或非常接近的黑块不是眼块：由于拍摄人脸图像时，要求人脸在照片中应完整，且较靠近图像中心，因此在二值化图像中与图像四边接壤或非常接近的黑块不是眼块。为了能从粗估计的分割阈值区间中找到最正确分割阈值，我们提出了结合找人眼位置过程的自动调整法。选择一适当的阈值，从初始阈值T0=0.1递增(在T0到Tmax=0.6区间搜索)，以每一新的阈值Threshold二值化人脸灰度图像，并按上述人眼位置判定准那么检测人眼黑块是否出现。随着阈值的不断增加，可以看到二值化人脸图像中新黑块在不断地出现，已有的黑块面积在扩展并不断地与别的黑块相重合。一旦在某个阈值下检测到双眼黑块出现，此时的阈值即为最优分割阈值，检测到的人眼黑块的几何中心也应接近于虹膜(瞳孔)中心(这是因为分割阈值越大，眼块可能由无到有，由小到大，此时最先出现的应是具有较低灰度值的瞳孔和虹膜所对应的黑块)。眼睛的标定由于眼睛和肤色的差异较大，在上一章人脸区域二值化的根底上，再进行边缘检测。所谓的边缘就是图像的最根本特征，是指图像周围象素灰度有阶跃变化和屋顶变化的像素的集合；是由灰度的不连续性反映的。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、图像基元与基元之间。它是图像分割所依赖的重要特征。经典的边缘提取方法是考虑图像的每个像素在某个领域灰度的变化，利用边缘临近的一阶或二阶方向导数变化规律，进行局部梯度运算。求梯度根据滤波算子的不同可以分为好多种。通过对处理后的图像进行研究比照发现：拉普拉斯高斯算子既具备了高斯算子的优点又具备了拉普拉斯算子的优点在边缘检测中不但对灰度渐变和噪声较多的图像处理最好，而且是各向同性的，得到的处理后的图像具有连贯性和高清晰度。常用的5X5LOG算子如下列图：-2-4-4-4-2-4080-4-48248-4-4080-4-2-4-4-4-2图3-6LOG算子LOG算子首先用高斯函数对图像进行低通滤波消除空间尺度远小于高斯空间常数的图像强度变化即去除噪声，然后用拉普拉斯算子进行高通滤波提取线特征在一个灰度均匀区域的边缘处LOG算子有以下表现：边缘以外灰度均匀处取零，边缘较暗一侧取正，边缘较亮一侧取负，边缘中某些点处取零。用LOG算子提取边缘流程为：肤色区域用LOG用LOG算子进行边缘提取是否为边缘？NY是否为边缘？处理为白色处理为黑色处理为白色处理为黑色图3-7边缘提取流程这样就可以将人脸的整个边界的轮廓大致地提取出来了。其边缘提取结果如下：图3-8边缘提取图然后对边缘检测的结果进行水平方向的投影，根本能确定眼睛的两个范围I和II。这里虽然有眉毛的影响，但是由于眉毛正好位于眼睛的上方，因此不影响水平区域确实定，如图示：ABIIIABIII右眼眉毛左眼眉毛右眼眉毛左眼眉毛左眼右眼左眼右眼图3-9眼睛的定位然后在I和II的上方区域的竖直方向投影，得到的第一个峰值附近的区域A、B。然后在A与I以及B与II确定的两个矩形区域内，对黑点进行区域膨胀，可以得到的眼睛的大致轮廓和左右眼角，然后黑点的坐标的平均值作为瞳孔的位置。具体算法是：在确定的人脸区域，把人脸局部划分为左右、上下四等份，再把人脸宽度12等份，每一份为nSlidWinWidth和人脸高度30等份，每一份为nSlidWinHeight。由经验可知：人眼只可能位于人脸上半局部的下9/15区域内，在这个区域内找白色像素的个数当它大于nSlidWinWidth*nSlidWinHeight/3时，可把参考位图的像素变为红色。这样就把眼睛区域划分为很多的小区域，在把这些区域中宽度小于人脸宽度的1/20删除掉，然后在合并相邻的闭合区域〔小于人脸宽度的1/40〕，这样就可确定人眼的水平区域。以同样的方法：去除掉小于人脸高度的1/100的区域，然后在合并区域〔小于人脸高度的1/100〕，这样就可以确定人眼的垂直区域。在确定的人眼范围内，标定出左右眼角和眼睛的位置。眼睛标定的流程为：确定人脸区域确定人脸区域边缘检测边缘检测确定人眼的水平区域确定人眼的水平区域确定人眼的垂直区域确定人眼的垂直区域标记左右眼角和眼睛的位置标记左右眼角和眼睛的位置图3-10眼睛标记流程图标记效果如图：图3-11眼睛标记3.3鼻子的标定在确定了眼睛的位置以后，鼻子的位置也就相应地定位下来了。以两眼的瞳距为1来计算，鼻子到两眼中心的距离为0.7到1，在附近寻找颜色较深的区域，根本得到鼻孔的位置。然后在鼻孔上方一定范围内〔鼻孔距离的1/2左右〕找到亮度最高的点作为鼻尖。其算法流程为：确定眼睛区域确定眼睛区域可能的鼻子区域可能的鼻子区域找出鼻尖找出鼻尖确定鼻孔的位置确定鼻孔的位置标记鼻孔标记鼻孔图3-12鼻子标记流程图标记的结果如图示：图3-13鼻子标记3.4嘴的标定嘴确实认考虑到唇色和位置两重信息。对于唇色，满足如下限制条件的位于脸的下部区域可能是嘴：〔3-1〕嘴到两眼中心的距离可能为1.0到1.3左右，在满足条件的区域采用类似找眼睛的方法，区域膨胀，确定左右嘴角和嘴的中心。其结果如图3-14示：图3-14嘴巴标记3.5设计结果及分析设计程序的主界面如下：图3-15系统主界面单击翻开图像翻开一幅人脸图像，然后用上述界面进行相似度计算，图像二值化、垂直直方图、水平直方图、标记人脸区域，接着可以依次标记眼睛的位置和鼻子的位置的特征标注。在MicrosoftWindows平台上,利用VisualC++6.0实现了以上算法。使用此算法对多幅人脸图像进行了处理，所采用的图像都是在正常光照以及室内条件下所摄取的正面人脸图片(其相对于水平方向的旋转角度在45°到135°之间),并具有各种背景，上面的算法能成功地检测定位多张人脸图,本设计结果的正确检测率到达90%以上。然而由于人脸拍摄的环境不同,也给系统带来了一些问题。该软件与人脸的外界光照条件、人脸的拍摄角度以及是否带眼镜有关,易受人脸模式的多样性(如胡须、眼镜等)、图像获取过程中的不确定性(如光照的强度、光源方向等)等因素的影响。基于肤色的人脸检测和定位算法分析：统计出一般的人脸区域中肤色像素所应占的百分比,然后具有较高的检测成功率；利用这一百分比作为阈值对检测算法得到的候选脸区域进行验证，从而排除了肤色像素数不满足这一阈值的候选脸；采用了增强人脸特征与脸部皮肤之间比照度的方法,以及改良的对人脸图像进行二值化处理,减少了运算量。结论与展望通过基于肤色的人脸检测、定位等操作，可以较好地定位人脸的识别区域。文中给出了人脸分割、检测算法、关键器官定位等主要算法。经过改良二值化处理，对于全局阈值占有很大比重的情形，可以较好地解决图像的二值化，为进一步的人脸识别奠定了根底。本设计耗时数月，最后完成了所要求的功能。总结下来，主要优点如下：界面人性化，容易操作；对用户的添加、录入、删除十分方便；在光照适当、人脸位姿恰当时，识别率可以到达100%；模块化编程，可扩充性好，以后可以添加进一步的功能。当然，系统也有它的缺点，主要是下面的两点：训练时间过长，不能动态的添加用户；鲁棒性较差，环境光照的改变会影响识别率。基于这些优缺点，今后如果要进行改良，首先解决的问题必然是鲁棒性的问题。如何将光照对识别的影响减小到最少，是一个很有难度的问题。目前的去光照处理的效果并不令人满意，白平衡处理那么只能对总体进行小幅度的修正，不能解决光照造成的左右不平衡的问题。当然也可以从其它角度解决这个问题，例如将摄像头和灯光结合，使得每次识别的主光源都位于正前方。其次是增加对侧面脸进行识别的功能。我们知道人类对人脸的识别能力远远超过正面，而是可以从正面到侧面的各种角度进行区分。如何使得计算机也能对侧面脸进行检测识别也是目前研究的一个热点。可行的方法之一是使用三维的人脸模型，当模型足够细腻的时候，就可以模拟出人脸各个角度的图像。致谢大学四年的光阴如白驹过隙，转瞬即逝。想想自己即将踏出宁静而优美的校园，也许这一生的学生生活就这样结束了。不禁生起一丝悲凉之意。在这四年中我根本完成当时还是在遥远的大一时定下的目标，可以这么说我能有今天的一切，跟母校-老师们是别离不开的！在这里我深深说一句：亲爱的老师们谢谢你！尤其是在最后的半学期里，得到了老师的热情指导，对本文的算法、编撰和定稿不吝赐教，使我看到了一个搞科学研究的学者应有的作风，为以后的我真正的走上工作岗位—搞研发时应怎样处理类似的工作奠定了根底。在这还要感谢那些曾做过和我一样课题的前辈们，正是看了关于你们人脸检测与定位的专著和论文后才启发了我怎样进行人脸检测、怎么样的算法才是最合理的。可以说在拿到这个课题时，我可是一脸的朦胧，正是你们的著作在我做毕业设计的过程中敲打着我，时刻启迪我。谢谢你们！致谢人：2007年6月17日参考文献[1]王天学，刑桂芬，江波.基于区域分割的复杂背景中的人脸检测与定位[J].计算机工程与设计，2004,11(25)：1-3[2]王学武,石跃祥.基于眼睛特征的人脸检测方法[J].计算机应用研究，2006年,1(1)：1-3[3]王春红，杨伯原，张洛平，张波.B超图像边缘检测算法分析及C++实现[J].河南科技大学学报〔自然科学版〕，2006,2(27)：1-3[4]王郑耀.数字图像的边缘检测，西安交通大学本科毕业论文[D]，2003年6月[5]朱文佳，戚飞虎.快速人脸检测与特征定位[J].中国图像图形学报，2005,11(10)：1-4[6]吴为.人脸识别的软件系统开发，复旦大学工学学士学位论文[D]，2005年6月[7]张宏林.VisualC++数字图像模式识别技术及工程实践[C].北京：人民邮电出版社，2003[8]张永梅,韩焱,商细云.一种人脸的检测与定位方法[J].中北大学学报〔自然科学版〕，2006,3(27)：1-5[9]张敏，陶亮.人脸图像中人眼的检测与定位[J].光电工程，2006,8(33)：1-6[10]郭瑞，张淑玲，汪小芬.人脸识别特征提取方法和相似度匹配方法研究[J].计算机工程，2006,11(32)：1-2[11]黄翠荣,严佩敏,时鹿鸣.基于方差相似度计算的人脸识别技术[J].上海大学学报(自然科学版)，2003，12(4)：1-4[12]梁路宏，艾海舟，徐光佑，张钹.人脸检测研究综述[J].电子学报，2001，29〔6〕：744-747[13]谢建新.数字视频采集与目标跟踪，华侨大学本科毕业论文[D]，2004年6月[14]蔡照.利用delphi6实现拉普拉斯高斯边缘检测算法[J].图形图像处理与游戏编程，2006,7(11)：1-2[15]裘伟.一种基于相似度及复杂度人眼定位算法[J].苏州大学学报〔工科版〕，2006,6(26)：1-4[16]S.Phimoltares,C.Lursinsap,K.ChamnongthaiFacedetectionandfacialfeaturelocalizationwithoutconsideringtheappearanceofimagecontext[J].ImageandVisionComputing25(2007)741–753附录A引用的外文文献及翻译Facedetectionandfacialfeaturelocalizationwithoutconsideringtheappearanceofimagecontext2.OurmethodologyInthisSection,weintroduceourmethodtoprocessthefrontal-viewfaceimagesfortheextractionofheadboundary,faceboundary,andfacialfeaturesincludingeyeswitheyebrows,nostrils,andmouth.Headboundaryistheouterprofileofheadincluding,shouldersFaceboundaryisthefacecontourthatexcludeshair,shoulders,andneck.Weuserectangularboxestolocatefacialfeatures.2.1.SmoothingandthresholdingTheschemediagramofthedouble-thresholdmethodisshowninFig.1.Thefirststepistoreducenoisebyusinga3•3medianfilter.Afterthat,anedgeoperatorisapplied.WetestedtheedgedetectiontechniquebyWechslerandKidode[13]andtheresultisshowninFig.2.Theedgeoutputappearstoothinandthetop-faceboundaryistooweaktobedetectedinthelatershareholdingprocedure.Inordertoobtainfatboundary,JianmingHuetal.[14]proposedfourmasks(horizontal(size3•7),vertical(7•3),45_(9•3),and135_(9•3))todetectimageedgesandselectthemaximumastheedgestrength.Insteadofusinglargesizes,wedevelopsmallersizesofmasksasshowninFig.3foredgedetection.Experimentalresultsshowthatourmethodisasgoodastheirmethod.Thresholdingisperformedtotransformthegray-leveledgeimagesintobinary.Thehighthresholdvalueisdeterminedbychoosingallthehighintensitypixelsthatoccupy5%oftheentirepixels.Thelowthresholdvalueisdecidedbychoosingallthehighintensitypixelsthatoccupy25%oftheentirepixels.Thehighthresholdedimageisusedtoobtaintheheadboundaryandthelowthresholdedimageisusedtoproducethefaceboundary.Thesethresholdingpercentagesaredeterminedbasedonourempiricaldatainordertoachievethebestresults.2.2.TracingheadandfaceboundariesInordertotracetheheadboundary,wedividethehigh-thresholdimageintoleftandrighthalves.Whenwescantheedgeimagefromtoptobottom,thefirstlayerofthecontouroccurredistheheadboundaryandthesecondlayerofthecontouroccurredisthefaceboundary.Fortracingtheheadboundary,astartingpointislocatedasthefirstwhitepixelonthefirstlayerofthelefthalf.Fromthestartingpoint,wetracetheleftandrightprofilesofhead.Becausetheouterboarderofthefirstlayerisshiftedoutwardsfromtheactualboundaryforafewpixels(say,p),weadjusttheedgeofthelefthalftotherightandtheedgeoftherighthalftotheleftbyppixelsrespectively.Becausesomefaceprofilesdisappearinthehighthresholdedimage,thelowthresholdedimageisusedtotracefaceboundary.Theheadbordersareremovedandamorphologicalopeningisusedtoeliminateunnecessarynoises.Afterthat,theimageisscannedfromfourdirections(righttoleft,lefttoright,toptobottom,andbottomtotop)toproducethefaceboundary.2.3.LocatefacialfeaturesInordertoidentifyfacialfeatures,wefirstextracttheircandidates.Thecandidatesareextractedbyoverlayingthefaceboundaryobtainedfromtheprevioussectiononthebinaryedgeimage,andconvertingallthewhitepixelsinthebinaryedgeimagethatareonoroutsidethefaceboundarytoblack.Afterthat,weapplyx-andy-projectionstolocatefacialfeatures.Inthecandidateimage,weusex-projectiontoobtainthefacialfeatures’horizontallocationsandy-projectiontoobtaintheirverticallocations.Bycombiningthehorizontalandverticallocations,wecanobtainfourrectangularboxes:twoforeyes,onefornostrils,andoneformouth.译文不用考虑面部内容的人脸检测与定位2我们的方法在这个局部,我们介绍我们的方法处理前面对人脸图像的看法,从而来提取头顶区域、面孔区域,并且面部特征包括眼睛以及眼眉、鼻孔,和嘴.头顶区域是头外面外形，包括肩膀。面孔区域是排除头发、肩膀和脖子的面孔等高。我们使用直方图定位面部特征。2.1平滑和阈值使用双重阈值法如下图。第一步将使用3x3的中值滤波器来减少噪声，在这以后进行边缘操作。我们使用Wechsler和Kidode的方法来测试边缘检测技术的可靠性，结果在图2中显示。边缘检测结果看上去太稀薄而且人脸顶部区域太微弱以至于不能够被阈值程序所检测。为了获得圆润的界限,JianmingHu等[14]提出了四个面具(水平(大小3.7),垂直(7.3),45_(9.3),和135_(9.3))用来检测图像边缘和选择最大值作为边缘分量。而不是使用大些的作为边缘分量。我们设计出一些面具模板用来边缘检测，实验结果说明我们的方法像他们的一样好。阈值法是把灰度级边缘图像转化为二值图像，高阈值点是由占整个图像的前5%灰度级高的灰度决定的，而低阈值点是由占整个图像的前25%灰度级高的灰度决定的。高阈值是用来获取头顶区，而低阈值是用来获得面部区域的。这些阈值百分比的选定是由经验性数据决定的，为了获取最好的实验结果。2.2检测头型和面部区域为了确定头部边界区域，我们把高阈值图分割成左右两半局部。当我们从顶部到低部扫描图边缘时，第一层周线产生的是头部边界和第二层周线产生的是面部边界区域。为了追踪头部边界，起始点设置在第一层左半部的第一个白象素的位置。从这个起始点开始，我们来追踪左右局部顶部轮廓。因为第一层的外部边界从实际的边界向外移动数个象素数〔称为P〕，我们分别各自调整左半部到右半部和右半部到左半部个P象素点。因为一些面部轮廓在高阈值图中很模糊，所以我们用低阈值来检测面部区域。头部区域被隔离，我们用形态学的方法来消除不必要的噪声。这样做以后，图像被从四个方向〔从左到右，从右向左，从顶到底，从底向顶〕进行检测来确定脸部特征。2.3定位脸部特征为了识别脸部特征，我们首先提取他们的候选区域。候选区域通过覆盖脸部边界获得原图的二进制图边缘局部和把在或不在二进制图内的白象素转化成黑象素。这样之后我们应用x和y坐标来定位脸部特征，在图的候选区域中用x坐标来获得脸部特征的水平定位和用y坐标来获得脸部特征的垂直定位。通过合并水平和垂直方向上的定位，我们可以得到四个直方图：两眼的、鼻孔的和嘴巴的。附录B参考文献题录及摘要[1]黄翠荣,严佩敏,时鹿鸣.基于方差相似度计算的人脸识别技术[J].上海大学学报(自然科学版),2003.12(4):1-4摘要：针对人脸识别过程中所需的图像匹配，采用计算特征矢量方差的方法，经过一定的对应关系变化，得到了相似度计算的权值。这些权值具有很好的稳定性和准确性，有利于识别率的提高。实验采用自制人脸库进行识别测试,取得了较满意的结果，验证了此方法的有效性。[2]王天学，刑桂芬，江波.基于区域分割的复杂背景中的人脸检测与定位[J].计算机工程与设计,2004,11(25):1-3摘要：基于区域分割和特征验证，提出了一种复杂背景下的人脸检测与定位的方法。在粗略定位人脸的根底上，提出了一种新颖简单的区域分割方法，有效地定位出了人脸的候选区域，通过检测眼睛和嘴唇完成对人脸确实认。实验说明该方法检测速度快、准确率高、鲁棒性好。[3]朱文佳，戚飞虎.快速人脸检测与特征定位[J].中国图像图形学报,2005,11(10):1-4摘要：人脸检测与特征定位是人脸分析技术的一个重要组成局部,其目标是在图像中搜索人脸特征(如眼、鼻、嘴、耳等)的位置。虽然人们可以毫不费力地完成这些工作,但对于机器来说,这依然是一件极其困难的任务。近几年来该项技术已有了长足的开展,已成功地应用于诸如人脸识别、姿态识别、表情识别、脸部动画等诸多领域。本文利用DavidCristinace和TimCootes提出的一个多阶段人脸特征检测方法实现了一个实时人脸特征定位系统。同时也对原算法本身作了一些改良,在对精度影响极小的情况下,大大提高了原算法的速度。[4]郭瑞，张淑玲，汪小芬.人脸识别特征提取方法和相似度匹配方法研究[J].计算机工程,2006,11(32):1-2摘要：横向比拟特征提取方法，综合考虑认证率和特征提取时间两方面因素，该文认为特征脸结合线性判别分析方法是研究的4种特征提取方法中最优的方法。通过对投影空间维数的研究，最正确投影空间维数同数据库本身类内图像的相似程度和每一类的样本数目同方向增长，它们之间存在定性关系而非定量关系。相似度匹配方法的研究结果说明余弦距离分类器分类效果最正确。[5]张敏，陶亮.人脸图像中人眼的检测与定位[J].光电工程,2006,8(33):1-6摘要：利用人脸几何特征和图像分割原理，提出了一种在有背景的灰度和彩色人脸图像中自动检测与定位人眼的新算法。首先，基于人脸器官几何分布先验知识建立人眼位置判定准那么；其次对人眼的分割阈值范围进行粗估计；然后采用分割阈值递增法，并结合人眼位置判定准那么判定分割图像中双眼黑块是否出现；最后利用二维相关系数作为对称相似性测度，检验检测到的双眼的真实性。为了防止图像背景对人眼检测的干扰，还运用了肤色分割原理来缩小检测人眼的搜索区域，从而进一步提高人眼定位的准确性。实验验证说明，所提出的人眼检测与定位方法在速度和准确性方面具有良好的性能。[6]张永梅,韩焱,商细云.一种人脸的检测与定位方法[J].中北大学学报〔自然科学版〕2006,3(27):1-5摘要：出一种基于肤色的人脸检测定位算法，设计了基于肤色的人脸检测和定位系统.采用了增强人脸特征与脸部皮肤之间比照度的方法以及二值化方法，改良了预处理的效果.使用了基于边界方法和基于区域方法相结合的算法，提取了眼睛、嘴和鼻子等关键特征,最终较好地实现了人脸定位。在MicrosoftWindowsME平台上,利用VisualC++6.0开发了软件。实验结果说明,该软件对于一定尺寸范围内清晰的正面人脸图像能够正确检测定位并提取特征。[7]裘伟.一种基于相似度及复杂度人眼定位算法[J].苏州大学学报〔工科版〕2006,6(26)：1-4摘要：出一种在检测到人脸区域的前提下，对人眼进行准确定位的算法。该算法首先计算人脸图像的相似度信息，并对得到的相似度图像进行二值化，从而标定人脸区域。然后对得到的人脸区域进行图像块分割，通过复杂度计算得到三个复杂度最大的区域块，计算其居中度，从而实现对人眼的准确定位。[8]吴为.人脸识别的软件系统开发，复旦大学工学学士学位论文，2005年6月摘要：人脸识别技术有着广阔的应用前景和迫切的现实需求，是当前模式识别、计算机视觉等领域里最热门的研究方向之一。而人脸识别的软件系统开发，那么是联系理论和实践的最重要的环节。本文着重介绍了人脸识别软件系统开发的背景，原理以及最后的设计结果。[9]谢建新.数字视频采集与目标跟踪,华侨大学本科毕业论文,2004年6月摘要：在室内环境条件下，使摄像机具有智能检测的视频采集功能，实现摄像机对移动人体的脸部区域的检测，并对人体的脸部区域进行实时跟踪。在目标跟踪模块中，通过对所采集图像进行灰度变换、二值化、垂直直方图、水平直方图的变换，结合肤色和人脸椭圆形状来检测彩色图像、背景中的人脸区域。首先利用人类肤色在色度空间分布的稳定性，检测出图像中的皮肤区域，通过先验知识进行甄别，选出候选人脸区域。利用人脸的宽高比、颜色、结构等特征进行人脸逐级判别，从而确定人脸位置；通过对脸部的各器官建立相应的数学模型，检测出人脸的特征，对其鼻子，眼睛，嘴巴进行的定位，来验证人脸区域定位的准确性。最后根据后续帧中人脸区域重心的位移来控制云台实现跟踪。[10]王学武,石跃祥.基于眼睛特征的人脸检测方法[J].计算机应用研究.2006年,1(1)：1-3摘要：于眼球的灰度级较低，而眼球周围白色区域的灰度级较高，因此在其交界处灰度级产生强烈突变。利用这一特征先从图像中找出可能的眼睛对，定位可能的人脸区域，通过计算其对称性来确定各种人脸特征的存在，更进一步验证可能的人脸区域。实验证明,此方法能迅速准确地从复杂背景图像中检测出人脸，而且对多人脸图像同样有效。附录C主要源程序////////////////////////////////////////////////////////////////////////////计算相似度//////////////////////////////////////////////////////////////////////////voidCLikelyHood::CalLikeHood(){inti,j;for(i=0;i<m_nHeight;i++) {for(j=0;j<m_nWidth;j++) {doublex1,x2; TCbCrtemp=CalCbCr(m_pSourceData[i][j].rgbRed,m_pSourceData[i][j].rgbGreen,m_pSourceData[i][j].rgbBlue); x1=temp.Cb-bmean; x2=temp.Cr-rmean; doublet; t=x1*(x1*brcov[1][1]-x2*brcov[1][0])+x2*(-x1*brcov[0][1]+x2*brcov[0][0]); t/=(brcov[0][0]*brcov[1][1]-brcov[0][1]*brcov[1][0]); t/=(-2); m_pLikeliHoodArray[i][j]=exp(t); } } filter(m_pLikeliHoodArray,m_nWidth,m_nHeight);doublemax=0.0; for(i=0;i<m_nHeight;i++) for(j=0;j<m_nWidth;j++) if(m_pLikeliHoodArray[i][j]>max) max=m_pLikeliHoodArray[i][j]; for(i=0;i<m_nHeight;i++) {for(j=0;j<m_nWidth;j++) {m_pLikeliHoodArray[i][j]/=max; } }m_bLikeliHoodReady=true;}/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////计算Cb，Cr///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////TCbCrCLikelyHood::CalCbCr(intR,intG,intB){ TCbCrres;