復(fù)雜環(huán)境下基于視覺(jué)顯著性的人臉目標(biāo)檢測(cè)

陳 凡，童 瑩，曹雪虹

(1.南京郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，江蘇 南京 210003；2.南京工程學(xué)院 通信工程學(xué)院，江蘇 南京 211167)

復(fù)雜環(huán)境下基于視覺(jué)顯著性的人臉目標(biāo)檢測(cè)

陳 凡1，童 瑩2，曹雪虹2

(1.南京郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，江蘇 南京 210003；2.南京工程學(xué)院 通信工程學(xué)院，江蘇 南京 211167)

當(dāng)前復(fù)雜環(huán)境下人臉識(shí)別因受目標(biāo)背景雜亂等因素影響，分類(lèi)效果不理想。針對(duì)此問(wèn)題，提出了基于視覺(jué)顯著性的人臉目標(biāo)檢測(cè)方法，利用基于圖論的視覺(jué)顯著性算法(Graph-Based Visual Saliency，GBVS)提取復(fù)雜環(huán)境中的人臉目標(biāo)的顯著圖，對(duì)顯著圖進(jìn)行閾值分割和形態(tài)學(xué)操作得到二值人臉目標(biāo)區(qū)域，以區(qū)域質(zhì)心為中心，以區(qū)域邊緣到質(zhì)心的最小距離為邊長(zhǎng)，截取圖像中的準(zhǔn)確人臉區(qū)域，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的人臉目標(biāo)檢測(cè)。在LFW數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法能夠準(zhǔn)確地完成“摳圖”的任務(wù)，具有較為理想的人臉檢測(cè)效果，因算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程無(wú)需人工干預(yù)，可有效摒除雜亂背景干擾，且提高了檢測(cè)速度，實(shí)現(xiàn)了無(wú)監(jiān)督的人臉檢測(cè)，為智能化人臉識(shí)別提供了理論研究基礎(chǔ)。

復(fù)雜環(huán)境；基于圖論的視覺(jué)顯著性算法；視覺(jué)顯著性；人臉檢測(cè)

0 引 言

隨著圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代模式識(shí)別和人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。其中，人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別的預(yù)處理步驟，可以有效去除背景干擾，尤其對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的人臉識(shí)別，進(jìn)行人臉檢測(cè)尤為重要。人臉檢測(cè)在近二十年的時(shí)間內(nèi)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，各種各樣的人臉檢測(cè)算法層出不窮，主要包括基于模板匹配的人臉檢測(cè)算法和基于膚色模型的檢測(cè)算法兩類(lèi)[1]。……