[发明专利]一种基于视觉注意机制的人脸检测方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉注意机制的人脸检测方法，具有如下步骤：S1、图片预处理：将输入的固定大小的RGB图片分别转换到YCrCb颜色空间和Lab颜色空间，分别对三个颜色空间的图片进行预处理；S2、获取视觉显著图：通过GBVS算法得到预处理后图片所对应的视觉显著图，选择合适的权值系数进行线性组合得到最终视觉显著图；S3、获取人脸区域：对最终视觉显著图进行阈值分割得到粗模板，再对其进行形态学操作得到细模板，根据细模板得到人脸区域。本发明利用视觉注意机制获取视觉显著图，消除了复杂环境下光照、姿态、遮挡等因素的影响，避免了人工选择人脸位置的问题，自动、准确检测出人脸区域。

技术领域

本发明所属领域为图像处理，尤其涉及一种基于视觉注意机制的人脸检测方法。

背景技术

人脸检测是指对一幅图像进行检测，判断是否含有人脸；含有人脸时要确定出人脸区域所在位置。是否能够精确检测到人脸对后续的人脸识别环节至关重要。

目前的常用的人脸检测算法主要有基于几何特征的方法、基于模板的方法。基于几何特征的方法易忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，且计算量较大；基于模板的方法根据先验数据归纳出一个特征脸模板，然后手动选择人眼位置，根据人眼间的距离及特征脸模板检测出人脸区域，耗时长且不具有自动检测的能力，不能获得良好的检测效果。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于视觉注意机制的人脸检测方法。本发明采用的技术手段如下：

一种基于视觉注意机制的人脸检测方法，具有如下步骤：

S1、图片预处理：

因为不同的颜色空间会显示不同的颜色细节，将输入的固定大小的RGB图片分别转换到YCrCb颜色空间和Lab颜色空间，分别对三个颜色空间的图片进行预处理；

S2、获取视觉显著图：

通过GBVS算法得到预处理后图片所对应的视觉显著图，选择合适的权值系数进行线性组合得到最终视觉显著图；

S3、获取人脸区域：

对最终视觉显著图进行阈值分割得到粗模板，再对其进行形态学操作得到细模板，根据细模板得到人脸区域。

步骤S1中将输入的固定大小的RGB图片记为S₁，将S₁分别转换到YCrCb颜色空间和Lab颜色空间，分别记为S₂和S₃；

RGB颜色空间中选择合适的gamma值对S₁进行伽马变换，以降低光线对图像效果的影响，得到S′₁；

YCrCb颜色空间中对于S₂不满足：133≤Cr≤173，77≤Cb≤127的像素，将其各个分量置为零，得到S′₂；

YCrCb颜色空间中肤色检测受亮度影响很小，会产生很好的类聚，当某像素CrCb值满足133≤Cr≤173，77≤Cb≤127，该点被认为是肤色点，对于不满足的像素，将其各个分量置为零，得到S′₂。

Lab颜色空间中将S₃的a分量置零，得到S′₃，Lab颜色空间图片是一种基于生理特性的颜色系统，以数字化方式来描述人的视觉感应，a分量表示从绿色至红色，b分量表示从蓝色至黄色，因此将a分量置零，得到S′₃。

通过GBVS算法得到S′₁、S′₂、S′₃所对应的视觉显著图I₁,I₂,I₃。