[发明专利]一种面向人脸五官识别定位的连通区域标记方法

说明书

本发明公开了一种面向人脸五官识别定位的连通区域标记方法，包括以下步骤：步骤1：色彩空间的选取，在肤色检测之前先对采集的人脸五官图像进行分段线性颜色变换，由YCbCr到YCb'Cr'作如下变换：步骤2：二值化处理，在输入的人脸五官图像的肤色区域被检测后，再进行二值化处理；步骤3：二值图像进行形态学侵蚀、扩张运算，这是一个处理集合的过程，可以将二值化图像中有些背景近似肤色的噪点消除；步骤4：利用改进连通区域标记算法进行人脸五官识别定位，该算法的基本思路是一次标记整个连通区域，然后再标记下一个区域，直到所有的连通区域都被标记。本发明在原有连通区域标记算法基础上，实现了对人脸目标器官的提取。

技术领域

本发明属于人脸五官识别定位技术领域，具体涉及一种面向人脸五官识别定位的连通区域标记方法。

背景技术

在过去的几十年里，人脸五官识别定位在计算机视觉和模式识别领域获得了越来越广泛的关注。作为计量生物学领域最为成功的应用技术之一，人脸五官识别定位技术可以被用于社会机器人技术领域，以一个自然、无接触的方式实现人物身份验证。在实用中，人脸图像被很多因素影响，比如照明条件，人物姿态，面部表情等。其中，具有真实遮挡的人脸五官识别定位是一个非常重要和困难的亟待解决的问题。因此，基于视觉的人脸五官识别定位吸引了来自计算机视觉、机器人技术、人工智能等领域的学者的研究。

近年来互联网行业发生了重大的改变，随着智能移动终端的出现，人们越来越习惯于通过它们来体验和分享网上的各种应用。人脸识别作为移动终端的安全验证技术，越来越多地得到人们的重视。其中，人脸五官特征定位技术作为人脸识别的关键技术，其研究具有重要的理论意义和实用价值。

Feature-based的人脸检测方式，此方法的理论基础是利用人脸图像中的某些特征辅助检测人脸，如眼睛、鼻子、嘴唇等，主要利用图像中单一人脸，且有较高准确性，缺点在侧脸和脸部有遮蔽物时不理想且容易受到照明的影响。

基于知识方法(knowledge-based)，这种基于经验法则的方法，主要是将建立典型人脸的理论知识来进行编码，通常这些规则的获得来自于人脸五官特征，而且此方法主要设计用来进行人脸的局部化。常用规则：

1)轮廓规则：由于人脸形状，均具有类似椭圆形的外观，再利用椭圆长短轴的比例来标定人脸。

2)器官分布规则：普遍人脸通用的规则以五官为主，一般都存在五官相对位置，用来建立相关信息，再做出比对图像，找到可能的人脸。

3)对称规则：人脸存在对称性，大体上都有相对称的特性，如双眼和双脸颊。其中运用人脸关系来标定人脸区域，即为运用人脸知识的一种方法。

Templatematching为基础的方法，模板匹配采取的做法是先将几个标准的人脸样本照片储存起来，并用它来描述整个人脸或是个别的脸部特征，并计算输入图像与储存样本图像之间相互的关联性，以进行人脸检测，此方法亦可同时用来进行人脸特征的局部化，也有研究者在分别检测出各个五官后再利用其相对位置组合起来检测。Templatematching优点容易操作，缺点是应该考虑脸部方向性、旋转角度、人脸大小等条件时，执行时间的复杂度将会提高很多，需要大量的计算成本与记忆体容量，所以不太有效率。

发明内容

本发明的目的是为了改进算法应用的效率，经过试验验证，具有较高效率和较强的鲁棒性。本发明在原有连通区域标记算法基础上提出了一种面向人脸五官识别定位的连通区域标记方法，从而来实现对人脸目标器官的提取。该算法在一次人脸图像扫描中就可以完成所有连通区域的标记，避免了大多数改进算法都必须处理的重复标记的问题，从而提高了标记效率；同时，该算法不受所标记的图形形状的影响。

为达到上述目的，本发明是通过以下技术方案来实现：

一种面向人脸五官识别定位的连通区域标记方法，包括以下步骤：

步骤1：色彩空间的选取