1、25卷第8期2008年8月微电子学与计算机MICRoELE(汀RONICS&COMPUTERVd25 No8A1|gllst 2008基于L*a*b*肤色模型和数学形态学的人脸检测陈蕾，黄贤武(苏州大学电子信息学院，江苏苏州215021)摘要：提出利用Lab肤色模型和数学形态学相结合的方法，实现彩色图像人脸检测建立L。a。b。颜色空间的肤色模型，利用该模型提取肤色区域；然后，用数学形态学算子，完成去除噪声和干扰，分割候选目标等处理过程；最后，利用人脸的比例关系框选出人脸区域实验表明，该方法计算开销较小，易于实现，准确率较高，速度快关键词：La*b颜色空间；肤色模型；人脸检测；数学形态学；算子中
2、图分类号：1P39141 文献标识码：A 文章编号：1000一7180(2008)08003703 。Face Detection Based on L*a*b*SkinCOlor Model and MorphologyCHEN LeiHUANG Xianwu(C0llege of Electroflb and Inf曲natiEr】gine耐ng，S00clDw Uni嘲竹，suzhou 215021，Clina)Ab咖嘁：A脚d删缸aoedet硎incoloriII堪皓is删edbyusingLab。幽ncob咖ddand瑚枇科Fi斌，a幽ndn划dis builtilltheL。a+d
3、or辩，by娟ch skin-Iike pixels锄be signed，morp埘嘲7 01)e强to璐are删t0 deIete取血辩arld diStu矗衄noe iIl蛐证1age觚d o口删ct the objects sdoctedFinally，the face arean be loted de刚i119t|le ratio betwethe faalld the哆The麒perimental result slD懈t11at the method pre一湖ted iIl this球lper is siIllple，effective，ro妇ard fast K呵啪rds：L
4、。a飞+a妇雄ce；幽n o妇rnodd；f破detecti饥；rIlath瑚枇；opera衄1 引言人脸检测的目的就在于判定图像或图像序列中是否存在人脸如果存在，则返回其位置和空间分布根据这个定义可知，人脸检测可分为两类：第一类是在静止图像中判断是否存在人脸，若存在，则定位人脸的位置；第二类是在视频图像序列中判断是否存在人脸，若存在，则动态地跟踪人脸根据所处理图像的不同，人脸检测可分为两类：基于灰度图像的人脸检测和基于彩色图像的人脸检测对于灰度图像，目前存在的方法主要可分为三类：基于表象(appe猢cebased)的方法、基于特征(featu静based)的方法和基于模板(t咖plateba
5、sed)的方法对于彩色图像，由于能够提供更丰富的信息，因此可以采用有别于灰度图像的处理方法，利用彩色图像收稿日期：200710一16的自身特性进行人脸检测n-2】目前的人脸检测方法都各自存在着缺点和不足，例如，基于特征的方法较快速，但是准确性低，基于表象的方法检测率高，但是训练和搜索的时间都比较长总之，人脸检测问题是一个艰巨而有趣的问题，目前所提出来的方法很多，但还没有一个统一的标准，文中提出利用L。a颜色空间的肤色模型和数学形态学相结合的方法实现彩色图像中的人脸检测2颜色空间变换与肤色区域获取在目前空间信息的色彩表达中，RGB颜色空间是基本的图像色彩空间一幅RGB图像就是彩色像素的一个MN3
6、数组，其中每个彩色像素点都是在特定空间位置的彩色图像对应的红、绿、蓝三种微电子学与计算机 2008年分量为了使肤色特征提取更加方便，减少计算量，文中将图像转换至另一种彩色空间：L+a颜色空间L。a*b。颜色空间是CIE(国际发光照明委员会，Commi商on Imernatiomle de L7Eclairage法)在1976年制定的，以L。值表示颜色的亮度，口值表示颜色的绿红值，6值表示颜色的蓝黄值CIE La*b。颜色更适合于人眼的感觉，在CIE La空间，颜色的亮度、灰阶和饱和度可以单独修正，图像的颜色都可以在不改变图像或其亮度的情况下，发生改变CIE L。a颜色空间是由xYZ颜色空间转换
7、得来，xYz与RGB颜色空间的转换关系如下：f-x 2768 9 1751 8 1130 2rRy I=l 1000 2 4590 7 0060 0 G (1)【_zj L0ooo o o056 5 5594一LBj厂R r 0418 5 0158 70082 8广XG I=I一0091 2 0252 4 0015 7 yLB_J L 0000 9 0002 5 0178 6 J LZJ(2)根据CIE已经建立的XYZ与La*b。的关系，求解对应的L。a*b值目前，主要采用CIE 1976建立的计算公式：L。=116(yy0)1316，yyo001口=500l(XXo)一(yy0)1尼J6=2
8、00【(yyo)13一(ZZo)13 J (3)式中，X、y、Z是物体的三刺激值，X0、yo、Zo为CIE标准照明体的三刺激值31为了构造L+a*b。肤色模型，文中选取了200张不同成像环境的人脸照片从中选取1万个皮肤像素通过分析这些皮肤像素的统计特性，获得L。a*b颜色空间的肤色模型：051口062，0556067 (4)式中，口与6是归一化La。空间的分量利用上述模型提取出的皮肤区域如图1(b)所示从图1(b)中可以发现，图像的背景中也有类肤色像素，以及由人脸的眼、眉毛等特征引起了一些孔洞，这些特征是在人脸特征提取和识别时才需要考虑的，而在人脸区域检测和分割时，不需要考虑为了去掉干扰以及这
9、些在二值图像中形成的孔洞，文中采用了数学形态学处理方法3数学形态学数学形态学建立在集合论的基础上，是用于研究几何形状和结构的一种数学方法。近年来，数学(b)肤色换坐区域图1原始图像与肤色模型区域形态学已发展为一种新型的数字图像处理方法和理论，应用在图像检测、纹理分析、颗粒分析、特征生成、骨架化、形状分析、压缩、成分分析及细化等诸多领域数学形态学用于图像处理的基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到对图像分析和识别的目的h5|数学形态学的基本运算有4个：膨胀、腐蚀、开启和闭合膨胀是将图像中与目标物体接触的所有背景点合并到物体中的过程，结果是使目标增大、孔径缩小，可以
10、增补目标中的空间，使其形成连通域；腐蚀具有使目标缩小、目标内孔增大以及外部孤立噪声消除的效果；开启具有消除图像中细小物体，并在物体连接纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用；而闭合具有填充物体影像内细小空间，连接邻近物体和平滑边界的作用【6J图像集合A用结构元素B来膨胀，记作AB，其定义为AB=z I(B)。n AD (5)式中，B表示B的映像，即与B关于原点对称的集合式(5)表明，用B对A进行膨胀的运算过程如下：首先作B关于原点的映射，再将其映像平移z，当A与B映像的交集不为空时，B的原点就是膨胀集合的像素也就是说，用B来膨胀A得到的集合是集合B的位移与A至少有一个非零元素相交时B的原点的位
11、置集合式(5)也可以表示为AB=z J(B)。n AA (6)A用B来腐蚀记作AB，其定义为AB=z I(B)A (7)式(7)表明，A用B腐蚀的结果是所有满足将B平移后，B仍旧全部包含在A中的z的集合从直观第8期 陈蕾，等：基于L。a肤色模型和数学形态学的人脸检测 39上看就是B经过平移后全部包含在A中的原点组成的集合使用同一个结构元素对图像先进行腐蚀运算，然后进行膨胀运算称为开启先进行膨胀再进行腐蚀的运算成为闭合A用B来开启记为A。B，其定义如下：A。B=(AB)B (8)A用B来闭合记为AB，其定义如下：AB=(AB)B (9)对图l(b)进行形态学处理的过程是：先对肤色区域图像进行形态
12、学闭运算，设A为由肤色模型提取出的皮肤区域，这里结构元素B取为圆形，半径为3(像素)，再进行开运算，结构元素仍取为圆形，由于肤色区域面积较大，故结构元素半径可设定为5，经此处理，可去掉噪声和小块干扰，得到没有孔洞的人脸区域图像，如图2所示b)肤色区域图2肤色区域形态学运算结果4人脸检测为了准确定位人脸，必须对肤色区域图像作进一步处理，即要保留眼睛位置的“孔洞”，同时又去掉了噪声和其他相关干扰，具体操作步骤如下：(1)将肤色区域图像转换成灰度图像，并进行形态学滤波处理(2)利用灰度信息，对滤波后的图像进行二值化处理，由于眼睛位置的灰度值较小，于是可得到包含“孔洞”的二值图像，再经过对图像取反，只
13、保留“孔洞”信息，实验结果如图3所示(3)根据双眼与人脸的比例关系(如图4所示，双眼之间的距离约等于12 d)可以确定人脸位置(如图5所示)(c)二值图像 (d)眼睛位置图像图3眼睛位置定位结果图4人脸比例关系图(a)根雍比例关系框选人脸 (b)原始图像中的人脸定位图5根据比例关系框选人脸与原始图像中的人脸定位5结束语文中提出有效的彩色图像中人脸定位方法首先将图像转换成La飞颜色空间图像，创建肤色模型，用RGB图像创建肤色模型要用三个分量：R、G、B，而用L。a*b颜色空间创建的模型只有两个分量，即口和6实验结果表明，该模型不仅能有效分割出肤色区域还可以减少计算量，并对不同光照(下转第44页)
14、微电子学与计算机 2008年逻辑块映射，更为重要的是它可以为硬件设计提供评估，并在硬件设计前对硬件设计起指导作用参考文献：1李辉，王欣，戴蓓倩，等基于嗍的实时基音周期估计系统J微电子学与计算机，2007，24(6)：1401422黄谆，白国强，陈弘毅大数模乘脉动阵列的附细粒度映射实现J微电子学与计算机，2005，22(7)：31363Jasofl C0ng，John Peck，Yuzh朗g DingI认SP：a general峪c synth醯Syst锄for踩AMbased FPG挑CProcACM 4th Intl s)唧()Il同X逡L0s Argdes：Univ喇ty 0f Calif
15、oI血a，19964倪刚，来金梅，童家榕一种基于图模式匹配的逻辑单元映射算法J计算机辅助设计与图形学学报，2006，18(12)，185018545Gabrid Vali匝te，Crlrad0 Martin彪An alg嘶thm forgraph pattemnmtcKngCPIDc胁h S0uth栅一icall W浏shopstring Pr ocl商ng，州响e 8 of Interrmtional Inf缸坊ti蹴otta】嗯：Carle啪 UmVersityPre鸥。1997：1801976Sk西csyllth商s and optimization benchll埘k userguid
16、eVersion 3ORUSA：MicrcdectromC饥ter ofNonh Carolim。19917sent喇chEM，SinghKJ，I avagL，et a1SIS：a sySt锄f曲sequtial cir叫it synthesisR删ey：University of Califorma，19928Cbng J，D堍YF1awmap：aIl 0ptirTlaI technologylnap-ping alg嘣t陆bf dday optinlization iIl 100kuptablebased眦妇gnSJIEEEns，CAD，1994，13(1)：112作者简介：蔡丹女，(19
17、83一)，硕士研究生研究方向为笃I EI)A软件算法、FP(认逻辑块映射算法等来金梅女，(1965一)，副教授，硕士生导师研究方向为可编程系统芯片及其软件系统设计童家榕男，(1942一)，教授，博士生导师研究方向为电子线路与系统、IC、IC CAD(上接第39页)下的图像有一定的鲁棒性(实验用图像来自互联网或自拍)为了准确定位人脸，对肤色区域进行形态学运算很重要，利用“闭”运算，可以填充物体影像内细小空间，形成连通区域利用“开”运算可以去除背景中的噪声干扰对检测出的肤色区域，通过确定“孔洞”位置来标记双眼，再利用双眼与人脸的比例关系，来定位人脸区域实验结果表明，在该方法速度快，准确率高但是对于
18、阴影或光照强烈的图像会有一些误判如何减少这些影响，改进肤色模型，还值得进一步研究参考文献：1JiannShu L艘Naked image detection basedadaptiveand戗tsible skn dor moddJPattenl Rt把ognition，2007，40(8)：226122702林开颜，吴军辉，徐立鸿彩色图像分割方法综述J中国图像图形学报，2005，10(1)：l一103唐勇，姜昱明一种基于彩色图像的运动人体分割方法J微电子学与计算机，2006，23(3)：70754叶齐祥，高文，王伟强，等一种融合颜色和空问信息的彩色图像分割算法J软件学报，2004，15(4)：5225305幻dtz St6rrlg，1陆n醛Koeka，Hans J Arldersen，et a1Tl批king re；ia陷of hun啪skjn thmI耀rh in呦imtichangeSJPatt锄Re唧itiL就ters，2003，24(1)：171517236王宇宙，赵宗涛，王旭红基于数学形态学的遥感图像分割算法J微电子学与计算机，2004，21(4)：3536作者简介：陈蕾女，(1967一)，博士，讲师研究方向为计算机图像处理与模式识别黄贤武男，(1941一)，教授，博士生导师研究方向为多媒体通信、图像处理与模式识别
