[发明专利]手机中人脸检测方法

说明书

本发明揭示了一种手机中人脸检测方法，包括：利用肤色在YCgCr颜色空间的聚类特性完成肤色分割，并构建三维查找表完成二值化，对经处理得到的候选人脸区域用加权欧式距离来度量与人脸模板的匹配度，从而检测出多种环境下的人脸。本发明可以在人脸发生偏转或遮挡导致双眼无法同时可见时进行人脸检测。

技术领域

本发明属于人脸检测技术领域，涉及一种人脸检测方法，尤其涉及一种手机中人脸检测方法。

背景技术

随着3G时代的到来和手机市场的发展，智能手机的照相功能越来越受到人们的重视，然而由于抖动、感光等因素的影响，手机照相很难达到理想的效果。

现有的基于Android系统的智能手机采用基于双眼距离的方法来检测人脸，首先获取双眼的距离，再取双眼距离的中点，利用中点坐标与双眼距离的数学运算来定位人脸。但是该算法检测不到人的全脸，同时要求图片中必须双眼同时可见，一旦人脸发生偏转或遮挡导致双眼无法同时可见，便无法检测到人脸。

有鉴于此，如今迫切需要设计一种新的人脸检测方法，以便克服现有检测方法存在的上述缺陷。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种手机中人脸检测方法，能够可靠地检测出多种环境下的人脸。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种手机中人脸检测方法，其特征在于，所述人脸检测方法包括：

步骤S1、肤色分割步骤；

对于原始图像img，肤色聚类分割算法首先将其由RGB颜色空间转化到YCgCr空间，并且为了简化计算，将亮度Y分量量化；将样本图像亮度分成高、中、低3类，具体的肤色分割步骤如下；

S11)初始化：将原始图像img转化为YCgCr空间，即将图像从 BGB颜色空间转化到YCgCr空间；Y∈[0,255]量化为Y′∈[1,16]；样本像素集I＝{P₁,P₂,…,P_n}，其中Pj＝(Y′,Cg,Cr)；

S12)按亮度将Y′分成高、中、低3类，I＝{I₁,I₂,I₃}，其中I₁＝ {Pi|1≤Yi′＜7}，I₂＝{Pi|7≤Yi′＜12}，I₃＝{Pi|12≤Yi′≤16}；

S13)统计I_i类中样本像素Pj在Y'CgCr空间中的频度f(Pj)，得到 3个Cg－Cr平面上的频度分布Fi；其中，i≤3，j≤n；

S14)如果Cg∈[45，165]，Cr∈[55，225]，则Pj∈O,1→Pj，即将 Pj加入输出像素集O，并赋值为1；否则0→Pj；

利用分割算法得到的0，1值构造关于亮度和色度的三维0-1查找表，检测过程中只需要考察与像素点相对应的、查找表中的值，据此来判断肤色区域和非肤色区域，得到二值化的肤色区域图像；

步骤S2、候选人脸区域确定步骤；

由于模板匹配易受图像灰度变化的影响，在匹配之前需要对候选人脸区域作以下规范化处理:按照式(2)求出候选人脸区域倾斜角度θ:

式中，