董婧文+隋春榮+劉雅舉

摘 要 在日常應用中經(jīng)常要采集頭像作為資料保存，在采集過程中還要手動定位裁剪區(qū)域非常麻煩。其實人臉檢測技術現(xiàn)在已經(jīng)非常成熟，在圖像采集過程中有著廣泛的應用。本文用delphi編程實現(xiàn)基于膚色的圖像自動定位裁剪區(qū)域。

關鍵詞 人臉檢測；圖像采集；像素點

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 2095-6363（2017）12-0112-02

1 識別膚色理論

膚色作為人顯著的特征常被應用到人臉檢測和識別研究中。識別圖像中的膚色是人臉檢測的預處理步驟，橢圓膚色模型就是基于膚色在YCbCr空間cb、cr分量分布的穩(wěn)定性，來區(qū)分像素點是否屬于膚色區(qū)域。

2 Delphi中具體實現(xiàn)過程

2.1 先對圖像濾波

通過對一個像素點相鄰周圍9個像素點中間值對圖像進行濾波處理，使圖像整體畫面平滑，沒有突顯的像素點。

2.2 識別膚色區(qū)域，并二值化

按上面理論部分查找膚色區(qū)域。膚色區(qū)域識別后，對圖像二值化，使圖像成黑白兩色，便于查找定位人臉區(qū)域。

Cb、Cr橢圓膚色聚類識別膚色效果較好，但對于亮度較高區(qū)域和亮度較低的膚色區(qū)域會誤判為非膚色區(qū)域。通過對亮度信息Y進行分段實驗統(tǒng)計，對于亮度小于80的非膚色像素點會誤判為膚色點。對與大于230 的膚色像素點會誤判為非膚色點。因此：

1）對于亮度低于80像素點直接判決為非膚色像素點或將橢圓膚色聚類的橢圓的長短軸同時縮小為原來的0.8。

2）對于亮度在80～230之間的像素點采用橢圓膚色聚類方法

3）對于亮度大于230的像素點進行判決時，將橢圓膚色聚類的橢圓的長短軸同時擴大為原來的1.1。

參考文獻

[1]Zhou Z H.Geng X Projection functions for eye detoction，2004（5）.

[2]邊肇祺.模式識別[M].北京：清華大學出版社，2004.

[3]和青芳.計算機圖形學原理及算法教程（VisualC++版）[M].北京：清華大學出版社，2006.

[4]呂建強.人臉檢測技術的研究現(xiàn)狀與展望[J].電腦知識與技術（學術交流），2007.

[5]Zhao Shuyan.Grigat Robust eye detection under active inbared illumination，2006.