[发明专利]复杂背景下彩色图像人脸的快速检测方法

权利要求书

1.复杂背景下彩色图像人脸的快速检测方法，其特征在于，其步骤如下：

①肤色建模：根据采集的大量肤色样本建立能进行快速计算并能反映典型光照变化的人脸肤色混合模型；具体的说，根据采集的大量肤色样本数据，在RGB空间和YCbCr空间分别绘制肤色出现概率在预设概率κ％以上的分布区域；然后寻找肤色在RGB空间三个分量之间宽松的简单的大小约束关系；并用尽可能小的平行四边形或其他凸多边形包围肤色在CbCr平面的分布区域，对反映光照强度变化的Y分量也施加宽松的约束，从而得到由RGB和YCbCr两种色彩空间约束组成的人脸肤色混合模型；

②根据人脸肤色混合模型快速确定人脸肤色区域：根据建立的人脸肤色混合模型对图像进行快速肤色分割，并计算肤色分割后二值图像的肤色积分图像；具体的说，使用肤色混合模型及其实现方法进行肤色区域的快速确定；如果一个像素值不满足肤色混合模型RGB空间中R、G和B三个分量之间的简单大小约束关系，则将该像素判为非肤色点；反之，则将该像素点判为肤色候选点；由于在彩色图像中人脸图像一般仅占整个图像的很小一部分区域，而且图像文件一般存储的像素值也多为RGB分量值，因此利用R、G和B三个分量之间的简单大小约束关系就能实现对大量非肤色像素的快速剔除；然后，将初步通过检测的少量肤色候选像素值由RGB空间转化为YCbCr空间，并判断该像素值是否满足YCbCr空间约束；若该像素值满足YCbCr空间约束，则判定该其为肤色像素点，否则为背景点；

③人脸候选区域的快速定位：在利用计算量较大的非对称Adaboost算法检测人脸前，先利用肤色积分图像快速计算待检测区域的整体肤色像素比率，快速跳过整体肤色像素比率低于预设阈值的大量非人脸候选区域，而仅对剩下的少量整体肤色像素比率高于预设阈值的候选人脸区域进行基于非对称Adaboost算法的人脸检测，从而有效地提高了人脸检测速度；具体的说，采用肤色二值分割后图像的积分图像和当前检测图像的尺度参数快速计算当前待检测窗口的肤色像素比率λ₁；并根据预设阈值T₁确定该检测窗口是否为有效的人脸候选区域；若不是，则计算当前位置2倍宽度窗口的肤色像素比率λ₂；然后根据λ₁、λ₂和T₁之间的关系，快速跳过相邻非人 脸区域，从而实现了人脸候选区域的快速定位；

④基于特征的人脸快速检测：利用肤色积分图像快速计算检测出的人脸区域之间的相交和重叠比率；具体的说，使用非对称Adaboost算法进行人脸候选子窗口的判定，但对常用的相邻子窗口的穷举搜索策略进行了改进，即：若当前子窗口满足肤色比条件，则下一待检测子窗口的位置水平方向搜索方式由1个像素变为2个像素，垂直方向搜索方式仍为一个像素，从而有效减少了耗时的人脸检测子窗口的数量，提高了算法的效率；

⑤虚警抑制：根据虚警出现的统计规律剔除已检测出的非人脸区域；具体的说，根据基于正向特征选择的人脸检测算法检测出的人脸区域之间的空间位置、重叠区域比例，以及人脸区域的大小，对常见的人脸虚警进行剔除；

⑥输出检测结果：根据基于特征的人脸初步检测结果，进行人脸虚警抑制，输出最终人脸检测结果。

2.根据权利要求1所述的复杂背景下彩色图像人脸的快速检测方法，其特征是，所述的肤色混合模型，是指：肤色在RGB空间R、G、B三个分量之间大小宽松约束关系，肤色在YCbCr空间Y分量大小的宽松约束关系，以及CbCr平面的凸多边形约束关系；在肤色分割时先用简单的RGB约束关系快速剔除大量图像背景，然后再用较复杂的YCbCr约束关系进一步排除非肤色像素，从而实现了能适应较大的光照变化，并能快速实现的人脸肤色混合模型。

3.根据权利要求1所述的复杂背景下彩色图像人脸的快速检测方法，其特征是，所述的人脸检测区域的快速选择，是指：采用肤色二值积分图像快速计算当前待检测窗口(w×h)的肤色像素比率λ₁；若λ₁大于预设的阈值T₁，则该检测窗口为有效的人脸候选区域；否则抛弃该区域，并计算当前位置2倍宽度窗口(2w×h)的肤色像素比率λ₂；若λ₂＜T₁/2，则下一个待检测窗口位置在水平方向移动w个像素；若λ₁＜T₁/2，则下一搜索子窗口水平方向偏移量为w/2个像素。 

4.根据权利要求1所述的复杂背景下彩色图像人脸的快速检测方法，其特征是，所述的虚警抑制，是指：对人脸检测时出现的大量虚警进行统计分析和分类，然后有针对性的进行虚警剔除；对于相同人脸区域的重复检测，根据最近邻重叠原则，将重叠率大于预设阈值的人脸区域进行合并，并将其平均位置作为人脸区域位置，从而消除此类虚警；对于与肤色不相似和仅少数像素颜色与肤色相似的虚警区域，根据人脸候选区域的肤色像素比率阈值消除；对于由人脸一部分区域与背景组成的与人脸结构类似的区域虚警，则根据检测出的人脸区域的空间相交关系、尺寸比例，以及肤色水平重叠比，剔除此类虚警；对于人脸的局部区域虚警，则根据检测出的人脸重叠率和相差悬殊的尺寸进行虚警剔除。