[发明专利]一种脸型轮廓的检测与分类方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，特别地涉及一种脸型轮廓的检测与分类方法。

背景技术

随着我国人民物质生活水平的日益提高，人们在自我形象设计方面的需求迅速增长，与此同步，所对应的服务行业，如形象设计、美容美发、服装首饰、化妆娱乐等，也正向着个性化、专业化、科学化、信息化的方向发展。在这些领域中的很多场合，服务商在提供产品和服务时，需要根据顾客的脸型做出相应的设计或推荐，如发型选择、首饰佩戴等。在日常生活中，包括从我们国家的历史记载，对人的脸型有一些典型的分类方法，例如，一种方法把脸型分为圆脸、方脸、蛋脸、钻型脸、三角脸、长脸、洋梨脸等七种(参见图3)。针对这些脸型，尽管人们在长期的实践中也总结出许多广为认可的规律，例如，何种脸型的人适合何种发型、首饰等，但是目前这些行业的服务人员水平参差不一，难以为客户提供高水平、科学准确的判定。人为因素所产生的偏差时常存在，随意作出的脸型判断以及基于该结果所提供的服务使客户难以信服和满意。这种技术现状极大地限制了这些行业的服务质量和发展。本发明的主要目的就是为这些行业提供一种科学的图像处理方法，使人们在工作时有据可依，科学快捷，信息化、数字化。

图像处理是目前多媒体技术和信号处理技术领域的重要组成部分，其中对图像中的人脸进行检测和识别是研究人员开展了多年的一项技术，取得了丰富的技术成果，并在多媒体处理、摄像技术、安防、公安等领域获得有效的应用。

目前，对图像中的人脸位置进行检测和定位已经有了比较有效的方法，例如：采用经典的Haar人脸检测方法等。这类方法可以对图像中的人脸进行检测定位。其基本方法是，首先通过对人脸的正面或侧面特征进行建模，建立特征库，然后，在使用时对整个图像进行扫描和匹配，来确定图像中是否存在人脸，及其具体位置(参见图1)；其次是在图像中的人脸位置确定后确定脸部的轮廓。在图像处理中，人们也提出了进行轮廓(边缘)检测的方法，如Canny，Sobel，Prewitt等。在Canny方法中，通过寻找图像中局部最大灰度级梯度，并设定门限的方法来判别图像中的各个边缘位置。但由于该方法并不假设图像的内容，也不对将要得到的轮廓有任何假设和要求，因此，当对一幅人脸图像进行处理时，由于拍摄时光线的因素，在绝大多数情况下会获得一个不连续、边缘凹凸的复杂的轮廓检测结果，尤其在头发、下巴等处，如图2所示。因此这种方法得不到脸型轮廓，也就更无法利用这个结果进行脸型分类。其它的边缘检测方法也存在同样的问题。

因此通常人们所说的人脸识别技术，事实上是比较人脸中仅包含两眼、鼻子嘴巴在内的一个矩形区域内的图像特征的接近程度，与人脸轮廓并没有直接关系。也就是说现有利用现有技术无法检测得到准确的脸型轮廓，因此无法真正将这类技术应用于进行脸型分类。

发明内容

本发明的目的是提供一种脸型轮廓的检测与分类方法，以克服现有技术存在的无法检测得到准确的脸型轮廓，因此无法真正将这类技术应用于进行脸型分类的问题。

为克服现有技术存在的问题，本发明提供的技术方案是：

一种脸型轮廓的检测与分类方法，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基本模型为一个由若干个点组成矢量封闭对称曲线L_m，其坐标序列为(x_i，y_i)，1＝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。定义该轮廓中心轴的横坐标为0，并以脸宽作归一化，即设脸宽为1，脸高随比例随后确定。