[发明专利]人脸判定方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理及模式识别技术，特别涉及用于一种人脸判定方法。

背景技术

唇读系统可以根据说话者的口型推断其所说内容，唇读的研究在语音识别、人机智能接口、身份验证等领域有着重要的理论意义和实用价值。

唇读问题的解决需要对图像序列中的嘴唇进行检测、特征提取和识别。为保证系统的实时性和准确性，一种比较合理的系统解决方案是采用区域限定的检测识别方式，即当图像中人脸刚好占据整个识别区域，且以正脸姿态出现时才进行嘴唇检测以及唇动特征提取、识别。这样可以将说话者的面部限定在背景简单的区域，省去系统在复杂背景下进行嘴唇检测的开销。同时，这样的限定也减少了唇动特征提取时由嘴唇位置、姿态变化带来的干扰，提高了系统识别率。

皮肤像素检测是人脸判定的重要手段，常在肤色模型的基础上进行。肤色模型是对皮肤像素在色度平面上分布情况的描述，其中，在YCbCr空间下的Cb-Cr平面上建立的、以椭圆描述肤色分布区域的模型被广泛应来进行肤色像素判定。然而，传统的肤色模型只在适中的亮度条件下有效，而在高、低亮度条件下的误差较大。因此，基于此肤色模型的人脸判定方法也就存在着不能适应光照条件大范围变化的缺点。

发明内容

基于此，有必要提供一种提高在不同光照条件下判断人脸是否出现准确性的人脸判定方法。

一种人脸判定方法，包括：

提取识别区域：采集图像，提取图像的中心区域或中间区域为识别区域；

基于肤色模型的皮肤像素检测：在亮度色度YCbCr空间下的Cb-Cr平面建立以椭圆描述肤色分布区域的肤色模型，并利用该肤色模型对识别区域像素进行类型判定，满足如下判定式则判断为皮肤像素：

xy=cosθsinθ-sinθcosθ(cbcr-dcbdcr)]]>

b²·x²+a²·y²<C

其中：

c_b、c_r为亮度色度空间YCbCr下的色度分量；

、为对肤色分布区域进行平移变换的横向、纵向数值；

θ为对肤色分布区域进行旋转变换的旋转角度；

b为适中亮度条件下肤色分布椭圆区域的短轴；

a为适中亮度条件下肤色分布椭圆区域的长轴；

C为肤色判定阈值，C为与亮度色度空间YCbCr下的亮度分量y相关的函数，肤色判定阈值根据研究不同亮度条件下的皮肤像素的分布情况，进行曲线拟合，得到肤色判定阈值-亮度的表达式C=f(y)；