基于视觉显著性与肤色分割的人脸检测

摘要：

针对复杂环境下人脸检测受光照、姿态、类肤色等因素的影响,提出了一种基于视觉显著性与肤色分割的人脸检测算法.首先利用基于图论的视觉显著性算法(graph-based visual saliency,GBVS)提取包含目标人脸的显著图,并对该显著图进行阈值分割和形态学等操作得到初步的二值人脸目标区域.然后截取LFW数据库中人脸肤色部分并将色彩空间转换至L*a*b*色彩空间,计算出人脸肤色的L,a,b分量的均值.接着在初步得到的人脸目标区域中计算每个像素点的a,b分量与人脸肤色a,b分量的欧氏距离,取该欧氏距离在一定区间内的像素点,计算出它们的质心作为人脸中心点.最后为了减少背景,取初步人脸目标区域边缘到中心点最小距离的80%为半径,截取图像中的准确人脸区域,实现最终的人脸目标检测.在LFW数据库上的实验表明,该算法在检测非端正人脸时好于AdaBoost方法,且算法简单、速度快、检测率高.

关键词：GBVS、L*a*b*色彩空间、视觉显著性、人脸检测、欧氏距离

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61471162;江苏省自然科学基金BK20141389;江苏省科技计划项目BY2016008-06

在线出版日期：2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：104-108