，应用研究
基于先验知识的人脸检测算法研究与应用
董立新
（大连理工大学电信学院
辽宁大连
116024)
数字技术与应用
确要]本文综合运用人脸的先验知识和Gauss模型对图像进行人险检测，实验结果表明，在边缘检测中采用了Sobel算子和Canny 算子相结合的方法比其它单一检测方法的检测效果有明显提高。
【关键调]人脸检测
肤色模型
[中图分类号ITP317.4 早0
边缘检测
高斯模型
[文献标识码]A
[文章编号]1007-9416（2010）01-0073-02
从计算机色彩理论角度来看，一种额
随着社会经济、文化的高速发展，快速、有效的身份验证技术就显得感来越重要。人脸检测就是从任意给定的一个图像或者一组图像序列中确定图像中所有人险(如果存在)的优置、大小、数量和姿态。人险检测是人脸正确识别的前提和基础，是任何人股信息处理系统中一个关键步骤，只有将图像或图像序列中的可能存在的人验进行检和分离，其他的研究工作才能得以展开和进行。
1基于先验知识的人脸检测预处理在彩色信息中，肤色信息是人险的重
要特征之一，它不依赖于面部的细节特征，对于旋转、表情、姿态等变化情况都能适用，不但其有相对的稳定性，面且和大多数背景物体的额色相区别。图1为基于肤色和几何特征的人股预处理流程图。
色彩空间的分类及肤色模型的建立 1.1
1
W,
(T
1
(n2)T(称n)7
[0.5[(n1)} 0.5[(n2)] -*- 0.5[(nn)]]
(11)
根据最小二乘准则(10)式的解为 U=[2,2,2=(W,"w,)"w,z
融合后的测量值为，其他时刻的估计值可将结果代入(9)式得到，这就是基于勾加速模型的最小二乘虚拟法。
4仿真实验
假设有位于同一位置的两传感器A和 B，对同一目标的距离信息进行测量，传感器A和B的采样周期分别为2s和2.7s，测量误差均值为学，方差为0.03km。假设目标作勾加速真线运动，起始距离为 100km，起始速度为0.1km/s，加速度为 0.1km/s，观测时间段为200s，由传感器 A向传感器B进行配准，改进前后内插外推法的配准误差均方差如图4所示。
将传感器A和B的采样周期分别改为 1s和4s，其能参数不变，改进前后最小二
万方数据
色在计算机中会有不同表现方式，这样就形成了各种不同的色彩空间，主要的色彩空间有RGB、YCrCb、HSI等，其中RGB 是最基本的色彩系统，其他的色彩空间都可以从RGB色彩空间转换而来。建立肤色模型是指用一种代数的（解析的）或查找表等形式来表示哪像索的颜色属于肤色，或者表征出某一像索的额色与肤色的相似程度。本文采用简单高斯模型建立肤色模型。简单高斯模型G(m，c2)的阅高斯联合概率密度函数为：
2rigigexp
p(x/ skin)=
2
x-m)C-(x-)
(1)
1.2图像的光照补偿及二值分割
人验在肤色检验中，由于待检测图片的背景与受光照程度不尽相同，会存在光柔虑拟法的配准误差均方差如图5所示。
由实验结果可以看出，当目标作句加速运动时，改进后内插外推法和最小二乘虚拟法的配准效果要明显优于改进前的方法，且当目标的机动性越强即加速度越大，改进前后方法的配准效果相差越大， 5结语
本文根据多传感器系统现测目标的实际运动情况，采用勾加速运动作为理论模型，推导了内插外推法和最小二乘虚拟法基于勾加速模型的计算公式，最后通过仿真实验，验证了在目标微勾加速运动时改进后时间配准方法的配准效果好于改选前的方法。同时，由于勾速直线运动是勾加速运动的一种特例，当目标实际作勾速直线运动时，改进后的时间配准方法同样适用。
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线不平衡的情况，因此，在进行肤色检测之前，要对待检测图片进行光照补偿的预处理，以便在后期的检测中得到比较好的效果。二值图像是一个数据矩阵，每个像素只取两个离散的值中的-个。因此在肤色检测中通常把图像二慎化后，再进行处理。本文采用一种自适应的阅值法对图像进行分制，其阀值公式表示为：
[1若(x/skin)≥T
(y)
[o，其它
1.3利用人险几何特征的粗检
(2)
肤色检测往往是人险检测的开始，要最终确定人脸区城，还需采取其它方法进一步排除背景中的类肤色区域以及裸离的手臂等区域。常用的人脸几何特征有：（1) 区域面积比例特征：对于一副图像，如果含有人脸，必须满足一定面积大小才能够分辨出人险特征，大于该阅值的区域保
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