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1、CN43-1258/TP计算机工程与科学2011年第33卷第1期ISSN1007-130XCOMPUTERENGINEERING&SCIENCEVol33,No1,2011文章编号:1007-130X(2011)01-0132-06*一种多视角人脸检测方法AFaceDetectionMethodBasedonMult-iView马颖哲,孙劲光MAYing-zhe,SUNJin-guang(辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105)(SchoolofElectronicsandInformationEn
2、gineering,LiaoningTechnicalUniversity,Huludao125105,China)摘要:目前的人脸检测方法多是针对正面人脸,而对于多视角人脸检测还存在很大困难,有效的方法还不多。本文考虑到人脸检测中旋转人脸和侧面人脸两种多视角情况,提出了一种多视角人脸检测方法。针对平面内旋转的问题,在YCbCr色彩空间内建立肤色模型,经过处理确定人脸椭圆区域,利用基于灰度加权的主成分分析算法进行人脸的角度校正,得到偏转校正后的人脸图像。针对侧面人脸的问题,通过上下和左右2个方向的人脸旋转样本库来训练分类器,然后组合成并联
3、分类器,再对偏转校正后的人脸图像进行人脸验证。实验结果表明,该方法可以对任意视角的人脸进行有效的检测,且有较高的检测率。Abstract:Thecurrentmethodforthedetectionofhumanfacesismostlythefronta-lviewdetection,whilethemult-iviewdetectionisstilldifficult,withfeweffectivemethods.Consideringtherotationfaceandsideface,thispaperpresentsamult
4、-iviewfacedetectionmethod.Forrotatingontheplane,wegen-erateahumanskinmodelintheYCbCrcolorspace.Aftertreatment,theellipticcolorareaoffaceisde-termined.Then,usingthegrayweightingoftheprincipalcomponentanalysisalgorithmforanglecor-rection,weobtainthecorrectionfaceimage.Forthe
5、sideface,throughthefacesetoftwodirectionsofupordownandleftorright,wetraintheclassifier,andcombinethemintoaparallelconnectionclassif-ierforvalidation.Experimentsprovethatthismethodisadaptivetodifferentviewpointfaceandhasahighfacedetectionrate.关键词:人脸检测;多视角;肤色模型;角度校正;并联分类器Key
6、words:facedetection;mult-iview;skinmodel;angularitycorrection;parallelconnectionclassifierdoi:10.3969/j.issn.1007-130X.2011.01.026中图分类号:TP391文献标识码:A前的检测方法大都是针对正面人脸的检测,多视角1引言人脸的检测还存在很大的困难,有效的方法还不多。比较常用的多姿态检测方法有很多。例如,人脸检测属于模式识别领域,是一项极具研究CMU的Rowley等人提出了用多个人工神经网络[1]意义的课题,无论理论
7、上还是实际应用上,它的研(ANN)来检测多视角人脸;文献[2]采用CGM究成果都将对许多领域产生深远的影响。然而,目检测器分别针对左右摇摆[0,20][20,40]的人*收稿日期:2010-02-25;修订日期:2010-05-20基金项目:辽宁省高校重点实验室基金资助项目(2008S115)通讯地址:125105辽宁省葫芦岛市龙湾南大街188号辽宁工程技术大学电子与信息工程学院011号信箱Address:MailBox011,SchoolofElectronicsandInformationEngineering,Liaoning
8、TechnicalUniversity,188LongwanAvenueSouth,Huludao,Liaoning125105,P.R.China132脸;文献[3]将人脸划分
