膚色檢測技術研究.pdf

1、膚色檢測技術在新的人機接口技術、人臉和手勢識別與跟蹤、Web圖像內容過濾、數據庫或因特網中的人物檢索、視頻監(jiān)控、皮膚疾病診斷、化妝品效果分析等方面有廣泛應用。穩(wěn)健的膚色檢測技術是這些計算機視覺應用系統成功與否的一個關鍵處理步驟。目前雖然已經有許多膚色檢測技術出現，但在多數應用場合還不實用，復雜光照和背景下的膚色檢測技術還未成熟。因此，本論文側重研究復雜光照下的膚色檢測技術。 論文首先簡介了有關膚色檢測的基礎理論知識，并通過分別介

2、紹基于統計和基于物理的兩類膚色檢測技術，較全面地綜述了膚色檢測技術，然后對若干關鍵技術進行了深入研究，完成了以下主要創(chuàng)新工作： 在圖像預處理階段，提出一種自動高光檢測和膚色校正的新方法。通過比較分析高光區(qū)的膚色在不同顏色空間的分布形態(tài)，選擇在TSL顏色空間用2維平面利用雙色反射模型進行高光分析，實現自動高光檢測和膚色恢復，并可同時估計照明色光的主成分。 特征構建和表示與分類器原理及實現有密切聯系。我們根據所用的分類器設計

3、了一種新的邊緣方向編碼方法——軸對稱方向編碼。與傳統方向編碼不同，它能夠以連續(xù)標量值表示漸變的方向，解決了傳統方向編碼值周期性突變的問題，可作為有效的圖像模式分類和檢索特征。另外還提出一種構建分類特征的新方法。它借鑒了圖像檢索的顏色特征的基本表示形式，根據SVM的核函數映射適合于高維特征向量運算的特點，將顏色、顏色邊緣幅值和顏色邊緣方向直方圖等不同顏色特征通過加權線性拼接，融合成為廣義的顏色特征向量。實驗結果表明這種廣義顏色特征顯著提高

4、了膚色檢測系統的性能。 提出一種新的快速人臉檢測方法，該方法通過類灰度圖從本質上擴充類Haar特征基，使人臉檢測的速度和精度都有顯著的提高，可進行魯棒的實時彩色視頻人臉檢測。由于用類灰度圖表示的特征都可以采用viola-jones算法框架，本文提出的通過類灰度圖構建分類特征的方法是從本質上擴展類Haar特征的基本途徑。 在不同照明條件和復雜背景下的膚色檢測依然有不少問題有待解決。論文最后對膚色檢測技術的進一步研究方向作了