基于YCbCr高斯膚色模型和形態學的人臉檢測技術研究

孫豐亮 朱亞俐 孟 強 薛 友

（新疆大學，新疆 烏魯木齊 830002）

1 課題的背景和意義

人臉識別技術在當今社會生活中扮演著相當重要的角色，如視頻監控，人機交互，人臉識別，人臉數據庫分類管理等業務，用到了人臉識別這個關鍵技術。人臉的檢測和識別技術是模式識別，計算機視覺和圖像理解系統的研究熱點之一，它綜合了圖像理解，計算機視覺，數據庫和人工智能等多方面多學科的知識，應用前景廣闊，受到了越來越廣泛的重視，并得到了迅速的發展，取得了很多有價值的研究成果。

隨著科學技術的發展以及計算機技術的普及，人臉識別技術發展異常迅速，對于社會中的種種需求，人臉識別技術的研究與發展刻不容緩。人臉識別技術在身份鑒定方面，多媒體信息檢索方面，智能監控方面，人機交互方面等都有重要的應用。在上述幾個方面，人臉的辨認，定位以及追蹤都與人臉識別技術有著密不可分的關系。

任何一個人臉圖像處理系統的第一步是人臉在圖像中的位置。然而，從單張圖片中識別出人臉是一項具有挑戰性的工作，認為人臉在大小，位置，方向，姿勢方面是可變的。人臉表情，牙齒相接觸的放視，光照也會改變人臉的整體外觀。

2 YCbCr高斯膚色模型、形態學人臉檢測研究現狀

高斯膚色模型就是用高斯概率密度函數精確地量化事物，將一個事物分解為若干的基于高斯概率密度函數形成的模型。圖像處理目標檢測中通常需要跟貝葉斯理論相結合，比如膚色檢測，就需要建立某種膚色的概率模型X，然后建立非膚色顏色的出現概率模型Y，對要檢測的圖像提取某個像素點的特征值，如某種顏色值。然后求種種顏色在X和Y的概率值，得到的值如果大于或小于一定的閾值則認為是膚色，否則是非膚色。對于過于復雜的圖像，尤其是醫學圖像，通過將直方圖的多峰特性看作是多個高斯分布的疊加，可以解決圖像的分割問題。

YCbCr色彩空間相對于HSV色彩空間具有以下優點[1]：1）構成原理上，人類視覺感知過程相與之有類似的原理。2）YCbCr，色彩空間是離散的，采用YCbCr，空間易于實現聚類算法。3）膚色在YCbCr，色彩空間的聚類性較好。4）YCbCr顏色模型是由許多視頻壓縮編碼。

3 YCbCr高斯膚色模型概述

1）引言。膚色模型可以用來描述膚色特征。色度空間的（chrominance space）選擇決定某種方式的膚色模型的使用，因此它們之間具有密切關系。色度空間的考察主要從以下兩個方面：（1）在這樣的色度空間之中，描述“膚色”的區域布是否可以使用一定模型；（2）色度空間中“膚色”和“非膚色”區域有些重疊的區域有多少[2]。一般色度空間之中[3]，人臉檢測所使用的模型主要包括：RGB，HSI、NTSC制的光亮度和色度模型的YI，YUV以及Ycbcr等。

2）YCbCr高斯膚色模型理論。在多媒體技術中，一般情況下圖象是以RGB形式存放的，但是RGB表示方法不適合于皮膚模型。在RGB空間，三基色（r，g，b）不僅代表了顏色，還表示了亮度。由于你周圍環境光照的改變，亮度可能是人臉的識別變得更加復雜，在皮膚的分割過程中是不可靠的。為了利用和膚色在色度空間的據類型，需要把顏色表達式中的色度信息與亮度信息分開。將RGB轉換為色度與亮度分開的色彩表達空間就可以達到這個目的，在實驗中選用YCbCr高斯膚色模型進行膚色區域檢驗。

4 形態學介紹

1）引言。數學形態學是一門建立在格論和拓撲學基礎之上的圖像分析學科[4]，是數學形態學圖像處理的基本理論。其基本的運算包括：腐蝕和膨脹、開運算和閉運算、骨架抽取、極限腐蝕、擊中擊不中變換、形態學梯度、Top-hat變換、顆粒分析、流域變換等。本文主要研究數學形態學的腐蝕與膨脹。

2）腐蝕與膨脹基本原理。腐蝕與膨脹是在二值形態學運算中最具基本的兩個形象化運算，形態學中腐蝕運算的原理是對數據集中的每個元素在自定義的結構元素(窗口)內尋求最小值來替代中心元素的值。腐蝕運算的物理意義是具有腐蝕數據集合邊緣的功能并迫使集合向內收縮，如果窗口足夠的大，就能移除那些面積較小、作用不大的物體。

膨脹運算與腐蝕運算的原理相反，它是對數據集合中的每個元素在自定義的結構元素內尋找最大值來代替中心元素的值。膨脹運算的物理意義為擴展數據集合的大小并使其向集合外膨脹，適宜的窗口大小可以填充集合內部的孔洞，使集合更加完整。

通過以上的定義與物理意義我們可以看出來，數學形態學在數字圖像濾波上有重要作用，通俗地講，腐蝕的作用說白了就是讓暗的區域變大，而膨脹的作用就是讓亮的區域變大。

其中，將圖片先進行腐蝕，再進行膨脹的運算稱之為開運算；反之，先將圖片進行膨脹，再進行腐蝕稱之為閉運算。對于經過形態學開閉運算及去除了背景小區域處理以后的圖像再進行填充孔洞處理，很好地表示出膚色區域，這個操作能夠將被皮膚區域包含的非皮膚區域保留為皮膚區域。

5 總結與展望

本文在基于YCbCr高斯膚色模型上主要介紹了形態學檢測方法并此方法上進行實驗驗證。首先我在第一章里面講課題的研究背景及意義，介紹匹配算法的研究現狀，電子信息處理領域中仍存在的主要問題。其次我在第二章講到了基于YCbCr高斯膚色模型的人臉檢測技術的理論基礎，深入研究了YCbCr高斯膚色模型的相關理論，總結了YCbCr高斯膚色模型用于人臉檢測的優缺點，研究其數學方面的相關知識并列出具體計算方法。最后在第三章里大致介紹了數學形態學的概念以及本文所主要用到的數學形態學中的腐蝕與膨脹的概念并列出其相關計算公式。

本次課程設計中我學到了對于圖片在基于YCbCr高斯膚色模型理論基礎上運用形態學的腐蝕與膨脹將人臉檢測出來。在已有的理論和方法基礎上，進行了設計和實驗，在實驗驗證出此課題上研究算法的準確性。本次實驗結果雖然差強人意，但還是有很多不足。但我從本次實驗卻收獲頗豐。不僅獨立完成此次實驗，還學會了相關知識，熟悉并掌握了運用Matlab進行實驗仿真，以后我將會繼續進行對Matlab的深入學習。