[发明专利]一种基于局部二维模式和不变矩查找的人像定位方法

摘要

本发明公开了一种基于局部二维模式和不变矩查找的人像定位方法，该方法包括：获取人像样本训练结果以及标准化的LBP特征值以及胡氏不变矩的人像外轮廓特征，人像的外轮廓的形状类似椭圆形，使用胡氏不变矩来对图像区域中的几何特征进行特征采集，得到图像中人像的轮廓特征值；通过对含有人像的图像先进行色域变换，转为灰度图，然后在进行滤波处理，去除色彩和噪声的干扰，留下含有纹理特征比较明显的图像；然后进行局部二值模式(LBP)的特征分析，得到图像中边缘的LBP特征值，通过该LBP特征值进一步结合不变矩的轮廓特征值来区分图像中人像前景和背景，从而在复杂的背景环境中找到人像的确切位置，实现快速查找定位的目的。

主权项

1.一种基于局部二维模式和不变矩查找的人像定位方法，其特征在于，所述的人像定位方法包括下列步骤：S1、获取人像样本图组，通过训练获取图中含有人像的区域，再标准化所有图组的人像区域定位特征，获得一组特征向量V；S2、对新的含有人像的测试图像组进行图像预处理和滤波，再进行LBP的特征分析，得到图像中边缘的LBP特征值u_i，i＝0,1,2,…,M，M为新的测试图像组的数量；S3、使用胡氏不变矩来对LBP特征值u_i的几何特征进行特征采集，得到图像的轮廓特征向量l_i；S4、对边界轮廓特征向量进行标准化处理，获得标准化向量L_i，再与特征向量V进行欧氏距离测定，小于阈值ε的向量L_k，k＝0,1,2,…,N，N<M，所代表的区域就是人像所在的区域。