[发明专利]一种光照自适应的人体肤色检测方法

说明书

技术领域

本发明属于模式识别和图像处理技术领域，尤其涉及一种光照自适应的人体肤色检测方法。

背景技术

人体肤色检测技术广泛应用于多个领域，如手势识别、人脸识别和色情图像过滤等。肤色检测通常作为这些领域的一种预处理工作，它的精度将对后期的处理工作产生很大的影响。该技术要求能够在一幅图像中尽可能多地检测出人体皮肤的像素点，并且减少非肤色像素点的数目。通常的处理方法是对大量人体肤色图像进行收集整理，并且将肤色像素点在图中进行标注，然后根据这些像素点构建肤色模型，再对待检测的图像中的像素点进行判别。然而在图像中人体肤色受光照影响变化显著，从而使得基础的肤色检测方法不能够很好地应对不同的光照情况。为了肤色检测能够适应不同的光照环境，通常有两种做法：一是对待检测图像重新进行光照平衡而保持肤色模型不变(color constancy)，另一种是将肤色模型进行动态自适应(dynamic adaptation)。

这两种方法都存在一定的不足，第一种方法采用统一的光照模型，把所有的待检测图像全部利用该光照模型进行光照修正。然而统一的光照模型并不适合所有的待检测图像，变换后的图像通常会引起颜色失真。第二种方法通过分析待检测图像中的光照来对肤色模型进行自适应处理，但是光照分析过程容易引入噪声，使用带有噪声的光照模型来修正肤色模型容易导致模型的偏移。

发明内容

针对上述背景技术中提到的现有方法在进行肤色检测过程中存在颜色失真和容易引入噪声等不足，本发明提出了一种光照自适应的人体肤色检测方法。

本发明的技术方案是，一种光照自适应的人体肤色检测方法，其特征是该方法包括以下步骤：

步骤1：收集数据构成数据库，用数据库中的数据来训练基础肤色模型和光照模型；

步骤2：用基础肤色模型对待检测图像的像素点进行筛选；

步骤3：在步骤2的基础上对待检测图像进行光照模型分析，从光照模型中找出一个和待检测图像最接近的光照模型；

步骤4：用和待检测图像最接近的光照模型对待检测图像和基础肤色模型进行修正；

步骤5：修正后的待检测图像经修正后的基础肤色模型检测后输出。

所述用基础肤色模型对待检测图像的像素点进行筛选的公式为：

P(rgb|skin)P(rgb|⫬skin)≥Θ1]]>

其中：

P(rgb|skin)为颜色区块(r，g，b)内肤色像素点出现的概率；

为颜色区块(r，g，b)内非肤色像素点出现的概率；

Θ₁为初次检测阈值。

所述P(rgb|skin)的计算公式为：

P(rgb|skin)=s(rgb)Ts]]>

其中：

s(rgb)为训练数据库中的肤色像素点落入颜色区块(r，g，b)内的个数；

T_s为训练数据库里的肤色像素点的总数。

所述的计算公式为：