[发明专利]一种脸型轮廓的检测与分类方法

权利要求书

1.一种脸型轮廓的检测与分类的方法，包括以下步骤：

步骤(一)：人脸定位

采用现有的检测方法检测出任意图像中一幅或多幅人脸的位置，并给出脸部的矩形区域ABCD，其中对角顶点的坐标为A(Xa，Ya)，C(Xc，Yc)，中心点O的坐标O((Xa+Xc)/2，(Ya+Yc)/2)；

步骤(二)：人脸轮廓检测

首先设定脸型轮廓的模型为一个若干点组成的矢量封闭对称曲线L_m，其坐标序列为(x_i，y_i)，i＝1，2，..，M；将常见七种脸型中的蛋形脸作为基本模型，

令(x_i，y_i)坐标的高度y_i等间隔变化，这样仅需确定各点的横坐标x_i就可以确定脸型轮廓曲线。定义该轮廓曲线中心轴的横坐标为0，并以脸宽作归一化，即设脸宽为1，脸高随比例随后确定。

将矢量曲线L_m的中心与脸部中心点O重合，以脸部矩形区域ABCD的大小为基准，以O为参考点，对L_m作矢量伸缩，使得L_m的上下左右顶点K₁，K₂，K₃，K₄分别切上脸部范围ABCD的各个边沿，将此时的各个曲线坐标作为脸型轮廓的初始值L₀；在初始轮廓L₀的基础上，对脸部的各个部位的细节进行修正，其中包括：额头的高度、下巴的高度、左右脸颊最靠边的横坐标位置、腮部形状，分别叙述如下：

(1)额头高度确定：额头的顶部一般是较浅的额头皮肤和较深的头发的交接处，即发迹线，修正的步骤是：

(a)在人脸区域矩形ABCD内，取出上1/4区域的中间1/2的部分B₁，以阴影来表示，这部分图像中下半部分为额头，上半部分为头发；

(b)确定发迹线的检测准则：将区域B₁内各个点处的象素点灰度级G_xy分为N个区间，统计所有象素点的灰度级，寻找数目最小的象素点区间，以此区间的中值作为发迹线象素的灰度级门限G_T；

(c)在区域B₁中，自下向上，统计所取图像中每行各个像素的灰度级高于门限G_T的点的数目，当某一行中，高于门限G_T的像素点的数目与该行像素点的总数目的比例高于1/7时，确定该行所处的垂直位置就是发迹线，即额头的顶端；

(d)根据额头顶端的垂直位置，伸缩调整L₀，使其上顶点K₁与该垂直位置重合，修正后的轮廓曲线保存在L₁中；

如果由于照片中人脸图像的头发将发迹线全部遮盖根本找不到，将不满足上述的(c)的条件，这时就维持初始值L₀不变；

(2)下巴高度的确定：下巴的垂直位置是下巴的浅色区域与颈部的深色的交接处，判断步骤是：

(a)在人脸区域矩形ABCD内，纵向提取面部中间1/3的区域，自下向上取1/10的区域B₂；

(b)对区域B₂中的每一行的像素灰度级求和，和值最小的那一行对应的就是下巴的高度位置；

(c)根据下巴的垂直位置，伸缩调整L₁，修正后的轮廓曲线保存在L₂中；

(3)左右脸颊的确定

(a)除掉人脸区域矩形ABCD内纵向中间1/3的部分，两个区域为B₃₁和B₃₂；

(b)对区域为B₃₁和B₃₂的各列像素的灰度级进行求和；

(c)搜索左侧区域B₃₁的左边的W/15宽度的区域和右侧区域B₃₂的右边的W/15宽度的区域内各列像素灰度级之和的最小值，得到左右两侧脸颊的横坐标位置；

(d)水平伸缩调整L₂，修正后的轮廓曲线保存在L₃中；

(4)腮部形状的修订，其具体步骤是：

(a)单独取出人脸区域ABCD的下半部分来提取人脸腮部的图像；

(b)利用Canny方法进行边缘检测，在腮部获得一些不连续的轮廓边缘；

(c)找出腮部诸多轮廓边缘线条中长度最长的线条l，保存这根线条的所有点的坐标(x_j，y_j)，j＝1，2，...，P；

(d)采用下面函数拟合出蛋形脸模型的腮部曲线数据，

x_i＝0.5sinα_i+k(sinβ_i)^0.4

y_i＝0.5·i/N

其中k＝1，i＝0，1，2，...，N，N＝M/4-1，由此获得一组α和β。然后，在该函数中仅需调节k值即可改变腮部曲线曲率，形成各型腮部形状；

(e)利用上述的函数，使k值从-0.1向0.1变化，寻找与(c)中找到的线条l最吻合的曲线，使得在各个高度上，该曲线与线条l的水平距离均方差最小，该线条即为腮部最佳边缘曲线；

(f)根据最佳边缘曲线，替换L₃中的对应坐标，修正后的轮廓曲线保存在L中；

步骤(三)：脸型分类

获得脸型轮廓曲线后，可以利用现有的方法进行分类；

所述分类方法具体是，根据人脸轮廓结果L计算这些特征参数，然后将特征参数与分类门限进行比较，最终获得脸型类别，

典型特征参数包括：脸高与脸宽之比H2W_RATIO，下巴宽与脸宽之比XB_RATIO，额头宽与脸宽之比ET_RATIO，两腮宽与脸宽之比LS_RATIO，下巴曲率YJ_RATIO2

利用这些特征值进行统计，获得了具体的分类门限参数，在下面的表中给出这些门限和一个简单的脸型分类判断条件关系。

  脸型名称  条件(与的关系)  长形脸  H2W_RATIO＞＝1.43  蛋形脸  H2W_RATIO＞＝1.33  H2W_RATIO＜1.40  圆脸  H2W_RATIO＜1.30  方脸  LS_RATIO+ET_RATIO＞＝1.51  ET_RATIO＞0.7  LS_RATIO＞0.76

  脸型名称  条件(与的关系)  心形脸  XB_RATIO＜0.48  LS_RATIO＜＝0.69  ET_RATIO＞＝0.75  YJ_RATIO2＜-0.03  洋梨  XB_RATIO＞＝0.55  LS_RATIO＞＝0.80  ET_RATIO＜＝0.68  LS_RATIO-ET_RATIO＞＝0.13  LS_RATIO-ET_RATIO＞0.25  钻形脸  XB_RATIO＜0.52  LS_RATIO＜0.75  ET_RATIO＜0.7  LS_RATIO+ET_RATIO＜＝1.40  LS_RATIO+ET_RATIO＜1.34