[发明专利]一种人脸检测方法

权利要求书

1.一种人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）读取原始人脸图像；

（2）对原始人脸图像进行人脸光照预处理：

图像[0,255]的像素值区间P到[0,π]的角度值区间Ω的线性映射Φ为：

Φ:P→ΩΩ={ω|ω=Φ(x)}，

角度值区间Ω到Gamma值区间Γ的映射h为：

h:Ω→ΓΓ={γ|γ=h(x)}

h(x)=1+f(x)f(x)=acos(Φ(x)),]]>

其中x为区间P的像素值，x_m为区间P的中点，ω为Ω区间中的数值，γ为区间Γ中的数值，Φ(x)=πx/2x0x∈[0,x0]π/2x∈(x0,x1)π-π(255-x)/2(255-x1)x∈[x1,255],]]>a=1-x/xmx∈[0,x0]1x∈(x0,x1)x/xm-1x∈[x1,255],]]>x₀=x_m-σ²和x₁=x_m+σ²为像素区间P中的两点，其中σ²是图像像素的方差；

在区间P和区间Γ建立对应关系，使任意一个像素x与一个确定的Gamma值γ对应，令γ(x)=h(x)，Gamma校正函数为：

g(x)=255(x255)^1γ(x)

g(x)是校正后的像素值，将校正后的像素值与原像素值通过Gamma值联系起来；

（3）采用AdaBoost检测候选人脸区域；

（4）计算相似度图确认人脸区域图像：

对候选人脸区域图像，计算相似度图像的像素值：

候选人脸区域图像为RGB图像，分别按照两种方式表示其灰度值：

r=(128+112*R/255-93.8*G/255-18.2*B/255)

b=(128-37.8*R/255-74.2*G/255+112*B/255)

将灰度值r和灰度值b构成向量，即x=[rb]^T；

相似度图像为：

P(r,b)=exp[-0.5(x-M)^TC^-1(x-M)]

其中向量x的均值为M=E(x)，方差为C=E((x-M)(x-M)^T)；

对相似度图像归一化：

P(r,b)=P(r,b)max(P(r,b))]]>

对相似度图像二值化处理：

P(r,b)′=255P(r,b)≥θ0P(r,b)<θ]]>

其中θ为阈值；

对二值图像P(r,b)′分别计算水平和垂直方向的灰度积分投影，获得灰度积分投影在水平方向和垂直方向的极小值，确定图像区域是否为有效的人脸区域，若为有效人脸区域，则输出人脸检测结果；若非有效人脸区域，丢弃该检测区域。