嵌入式人脸识别门禁系统的研究(20)

河北工程大学硕士学位论文

上述的腐蚀膨胀处理重复进行多次操作，但是腐蚀和膨胀不能保存图形的连接性和孔的个数等拓扑性质。

２．２人脸检测与定位

在人脸识别系统中，人脸检测是指从输入图像的信息中确定有无人脸存在，存在的人脸的个数、位置和大小等，由于人脸数目不确定，人脸在图像中的旋转度和尺度不确定，表情和肤色等不同，还可能存在眼镜和胡须等附属物，使人脸检测具有很大的难度。本文主要介绍通过ＹＣｂＣｒ肤色模型进行的人脸检测和使用投影技术进行的人脸定位。

２。２．１ＹＣｂＣｒ肤色模型

ＹＣｂＣｒ模型是由ＹｕＶ色彩空间衍生的【１５－１６｜，把亮度和色度分量分割开，模型中的Ｙ分量表示亮度信息，Ｃｂ和Ｃｒ分量分别表示色度信息中的绿色色度分量和红色色度分量。ＹＣｂＣｒ模型在电视信号传输和图像压缩等领域中广泛使用，它是以ＣＣＩＲ６０１编码方案中采用的彩色来表示模型。由于可从ＲＧＢ模型线性变化得到，所以其应用较为普遍。ＹＣｂＣｒ与ＲＧＢ这两个色彩空间可以通过下面关系进行相互转换：

（１）ＲＧＢ转换为ＹＣｂＣｒ

ｆｙ＝（７７／２５６）Ｒ＋（１５０／２５６）Ｇ＋（２９／２５６）Ｂ

｛Ｃｒ＝（１３１／２５６）Ｒ－（１１０／２５６）Ｇ－（２１／２５６）Ｂ＋１２８（２—７）

【Ｃｂ＝（４４／２５６）Ｒ一（８７／２５６）Ｇ＋（１３１／２５６）Ｂ＋１２８

（２）ＹＣｂＣｒ转换为ＲＧＢ

ｆＲ＝Ｙ＋Ｉ．３７１（Ｃｒ一１２８）

｛Ｇ＝Ｙ－０．６９８（Ｃｒ－１２８）一０．３３６（Ｃｂ－１２８），

（２－８）

ｌ

２．２．２肤色检测Ｂ＝Ｙ＋Ｉ．７３２（Ｃｂ一１２８）

利用２．２．１中给出的肤色模型，逐点搜索区域中的像素点并进行判断，如果为肤色，则将该点像素值赋为０（全黑）。若不是肤色点，则把该点像素值置为ｌ，也即是全白ｆｍｌ纠，完成整个肤色区域的二值化。由于检测到的肤色区域经常存在孤立点和小的间隙等，可在这里采用形态学的－丌运算和闭运算来消除这些影响，并对剩下的连通域标记以便得到人脸候选域。