一种基于特征的人脸定位方法的研究

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1、一禾中基于特征的人脸定位方法的研究徐艳敏(广州航海高等专科学校轮机系，广东广州510725)⋯利用了人脸的几何特征，颜色与亮度特聪攀圣蓍篱篡剿瓣—-0050-中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：10099492(2008)11031引言人脸识别是当今人工智能与模式识别领域中研究的一一个热点，人脸定位技术是人脸识别的关键技术之。人脸定位技术可以广泛地应用于各类自动控制系统，如机电工程中构件识别、标准零件的尺寸自动测量、门禁系统、身份识别等。本文提出了一种能有效地实现在复杂背景下的定位人◆脸的方法。在人脸的各种特征中，眼睛是识别三

2、维脸部的(a)原位图(b)亮度分量Y图最突出的特征。我们利用YCbCr颜色空间中图像的亮度与图1提取YCbCr颜色空间中图像的亮度分量y色度分离的特点，再利用形态学的函数运算及连通区域的边界分析实现眼睛定位，然后利用人脸三角形特征，来确(1)腐蚀运算的定义为：认嘴巴的位置，从而定位出人脸。z‘A@B：Iz∈QlB≤Al=nA2眼睛的初步提取其中Q为二维欧几里德空间，图像A与结构元素B2．1提取亮度分量E0是欧氏空间的一个点都是n的子集。b。我们先将图像进行光照补偿(具体方法参见[1])，。。A定义为图像A被b平移的结果：a+b，表示为A{利

3、用YCbCr颜色空间中图像的亮度与色度分离的特点，获I口∈Al，其含义是A中对应元素0平移到以b为原点的取YCbCr颜色空间中图像(如图l(a))，并提取YCbCr坐标系内。b)颜色空间中图像的亮度分量y，得到了图1(。(2)膨胀运算的定义为：2．2眼睛子图的建立。AB=叶6IⅡ∈Ab∈B=LJA①f，}在YCbCr颜色空间中图像的亮度分量y的基础上建EyeMapL则由如下公式构建：立EyeMapL子图。在图像处理过程中利用了形态学操作EyeMa加志跨誓舞‰舟函数对图像进行形态操作。在程序实现过程中我们定义r一个l×7的单位矩阵为结构元素其

4、中。表示灰度图像的膨胀操作；e表示灰度图像的，然后对亮度图像进行膨胀和腐蚀处理，再利用连通区域的边界分析实现眼腐蚀操作；Y(W，y)是YcbCr颜色空间的亮度分量；g仃睛定位。(∞，Y)是结构元素。[23腐蚀与膨胀是数学形态学中最基本的运算。用MATLAB程序生成EyeMapL子图算法的程序流程收稿日期：2008—06—26研究与如下：第一步，提取YCbCr颜色空间的亮度分量y(，'，)；第二步，定义结构元素(，y)；第三步，对于灰度图象进行膨胀操作得到EyeMapL1；第四步，对于灰度图象进行腐蚀运算EyeMapL2；第五步，EyeMap

5、L3=EyeMapL2+1；第六步，构建EyeMpL子图：EyeMapL=EyeM印L1／EyeMapL3。图3形态操作图4阈值分割程序运行的结果如图2所示。的集合构成了对象，这些对象就是我们所说的前景。图像3眼睛特征位置的确认矩阵中取值为0的像素就构成了背景。二值图像的对象的利用灰度低层分析的方法提取的眼睛位置比较模糊，识别依赖于确定相邻像素的连接方式。由于连通定义不同，我们进一步进行特征同样一幅数字图像，可能有不同的理解]。在我们的系统分析，利用人脸的几中对于像素连接方式有两种约定：4一邻接和8一邻接，如图何特征对人脸特征进5、图6所示

6、。如果区域的边界像素是按照4一邻接的方式行确认，以减少特征连接的，那么我们就称该区域为4～连通区域；如果区域的的模糊性，获得人眼边界像素是按照8一邻接的方式连接的，那么我们就称该区准确位置。基于眼睛域为8一连通区域。子图及灰度图进行二值形态学运算操作，图2EyeM印L子图然后，对二值图像进行区域连接方式分析，标记出连接区域，定位出眼可能所处位置的中心。再利用两只眼睛面积相等及双眼区域的中心大致等高等特点进行约束，从而确认出人眼位置。3．1灰度图像转化为二值图像的关键——归～化阈值图54一邻接示意图图68一邻接示意图将灰度图像转化为二值图像的

7、关键是归一化阈值的选择，阈值选择合理，才能够得到理想的二值图像，才对于二值图像而言，每个对象的边缘像素具有下列有利于连通区域的分析，最希望看到的是眼睛连通域清性质：晰而明显。(1)边界元素总是串接在一起的；归一化阈值的选择直接影响到分割的精度与图像描述(2)边界像素的值一定为1，且在其邻域中至少有一的正确性。阈值选得太高，容易把大量的目标判断为背个非零像素；景，选得太低又会把大量的背景判断为目标，因此阂值的(3)在八连接边界形式中，作为边界像素，它至少有正确选择很重要。通常选择闽值的方法有：(1)先验知一个4一邻域元素不在连通区域内；识确定

8、阈值；(2)利用灰度直方图特征；(3)统计判决(4)在四连接边界形式中，作为边界像素，它至少有法确定灰度分割阈值。一个8一邻域元素不在连通区域内。在我们的算法中使用了先验知识来获