[发明专利]基于支持向量机的口唇颜色自动识别的方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机的口唇颜色自动识别的方法，其特征在于，(1)建立口唇颜色训练样本集：首先，建立口唇图像库；然后，利用直方图区间细划分方法提取口唇图像的直方图特征向量，形成口唇颜色训练样本集；(2)利用支持向量机对口唇颜色训练样本集进行训练，构建口唇颜色分类器；(3)利用口唇颜色分类器自动识别新口唇图像的口唇颜色，其具体步骤如下：

（1）、建立口唇颜色训练样本集；

（2）、构建口唇颜色分类器；

（3）、口唇颜色自动识别。

2.根据权利要求1所述的基于支持向量机的口唇颜色自动识别的方法，其特征在于，上述步骤（1）所述的建立口唇颜色训练样本集，其具体步骤如下：

（11）、建立口唇图像库: 利用口唇分割算法对人脸照片进行口唇分割，得到口唇图像，保存在口唇图像库中， 识别所有口唇图像的口唇颜色，将口唇颜色分为：暗红、淡红、红、紫和淡白五类颜色；

（12）、采用直方图区间细化分方法提取口唇图像的直方图特征向量构成口唇颜色训练样本集，其具体步骤如下：

（121）、在HSI空间中寻找口唇颜色主区间，其具体步骤如下：

（1211）、将RGB空间转换成HSI空间，得到口唇图像中每个像素的H、S、I值，H、S、I的取值范围为[0,1]区间；

（1212）、将上述 [0,1]区间等分成5个小区间，H、S、I三通道的直方图分别以5个区间作为直方图区间；

（1213）、根据上述5个直方图区间，对每一通道，提取口唇图像的直方图特征向量；

（1214）、合并上述三个通道的直方图特征向量形成一个向量，作为口唇图像的初始直方图特征向量；

（1215）根据步骤（1211）～步骤（1214）计算口唇图像库中所有口唇图像的初始直方图特征向量；

（1216）、根据所有初始直方图特征向量求均值直方图特征向量；

（1217）、将均值直方图特征向量中分量值超过0.3的分量所对应的区间，作为口唇颜色的主区间，剩余的区间为副区间；

（122）、将上述每个主区间分别等分成5个小区间；

（123）、将步骤(122)得到的所有小区间与副区间组合成口唇图像的新直方图区间；

（124）、根据上述新直方图区间，提取所有口唇图像的新直方图特征向量，所有口唇图像的新直方图特征向量构成口唇颜色训练样本集。

3.根据权利要求1所述的基于支持向量机的口唇颜色自动识别的方法，其特征在于，上述步骤（2）所述的构建口唇颜色分类器，其具体步骤如下：

（21）、将步骤（1）中所述的五类口唇颜色进行两两组合，组合成10组组合：暗红类和淡红类、暗红类和红类、暗红类和紫类、暗红类和淡白类、淡红类和红类、淡红类和紫类、淡红类和淡白类、红类和紫类、红类和淡白类、紫类和淡白类；

（22）、根据上述10组组合口唇颜色训练样本集中构建10个小样本集，每个小样本集由每种组合对应的训练样本组成；

（23）、利用10个支持向量机对上述10个小样本集分别进行训练，得到10个训练模型，由10个训练模型构成口唇颜色分类器。

4.根据权利要求1所述的基于支持向量机的口唇颜色自动识别的方法，其特征在于，上述步骤（3）所述的口唇颜色自动识别，其具体步骤如下：

（31）、利用口唇分割算法对人脸照片进行口唇分割，得到待识别口唇图像；

（32）、提取待识别口唇图像的直方图特征向量，其直方图区间为上述步骤（123）所述的新直方图区间；

（33）、将上述得到的直方图特征向量分别输入到步骤（2）中所述的10个训练模型， 该10个训练模型分别得到一个口唇颜色识别结果；

（34）、采用投票机制统计上述10个口唇颜色识别结果，10个结果中哪一颜色类占得多，则将该待识别口唇图像识别为该类口唇图像。