基于肤色分割和改进Gabor滤波相结合的人脸检测.docx

基于肤色分割和改进Gabor滤波相结合的人脸检测
摘要
人脸检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，现有的算法在人脸检测方面已经取得了不少的成果。本文通过综合运用肤色分割和改进Gabor滤波两种方法，提出了一种新的人脸检测算法，并在实验中取得了较好的结果。该算法能够有效地解决面部肤色变化、尺度变化、闪光干扰等问题，在人脸检测中具有很大的应用价值。
1.介绍
人脸检测是目前计算机视觉领域中一个重要的问题，是许多计算机视觉应用中的基础。它广泛应用于安防、人脸识别、自动驾驶等领域。人脸检测的难点在于解决人脸形状、肤色、光照等各种复杂情况下的检测问题。
肤色分割算法是通过分割出人脸区域内的肤色部分来进行人脸检测的一种方法。改进Gabor滤波则是通过滤波器对图像进行处理，将图像分解成多个频域单元，进而进行检测识别。这两种方法结合起来，能够使得人脸检测算法更加准确、快速。
本文首先对人脸检测的基本原理进行研究，然后介绍了肤色分割和改进Gabor滤波两种算法的原理和具体实现。最后，我们进行了一系列实验验证了此算法的有效性和优越性。
2.基本原理
人脸检测的基本原理是在图像中寻找符合人脸特征的区域，并对这些区域进行分类。在分类的时候，需要使用到各种图像处理算法来提取人脸的特征。这些特征包括形状、肤色、眼睛、鼻子、嘴巴等。
在人脸检测中，常使用的方法有以下几种：
(1)Haar特征分类器：基于Haar小波这一基础理论，将图像分解为一系列小的矩形区域，并计算出每个矩形区域的Haar小波特征，来进行人脸检测。
(2)Adaboost分类器：基于弱分类器，通过训练强分类器，从而可以准确进行人脸检测。
(3)Viola-Jones分类器：该分类器基于Adaboost分类器，使用了不同的Haar特征，可较好地检测出人脸。
(4)基于肤色分割的方法：通过肤色的特殊性在图像中从地找到符合人脸形状的肤色区域，并利用连通区域分析原理实现。
(5)基于Gabor滤波的方法：通过Gabor滤波对图像进行预处理，利用Gabor滤波器的多尺度性和多方向性来提取出人脸的特定信息。
3.算法思路
本文使用的人脸检测算法综合运用了肤色分割和改进Gabor滤波两种方法，在检测中先分别对图像进行肤色分割和改进Gabor滤波，再将结果合并进行分类，以检测出人脸。
具体的步骤如下：
（1）将图像进行灰度处理，并通过肤色空间坐标计算分割出肤色区域，可以主要通过肤色的红色、绿色、蓝色三个通道计算得到，可以使用以下公式计算：
$r=R/(R+G+B)$
$g=G/(R+G+B)$
$b=B/(R+G+B)$
其中，R、G、B分别表示当前像素的红色、绿色、蓝色值，r、g、b表示皮肤所占比例。
（2）使用改进Gabor滤波器来对四个方向上的特征图像进行提取，提取出的特征包括：绝对幅值、边缘图像、幅值极值、能量比值和角度，这些特征能够更好地区分人脸和非人脸。
（3）将提取出的肤色分割和Gabor滤波结果进行合并，并对得到的人脸区域坐标进行分类，寻找出符合人脸形状特征的区域。在分类的时候可以使用常见的分类器，例如支持向量机（SVM）等。
4.实验结果
我们在FDDB数据集上对本文提出的人脸检测算法进行了实验证明。实验分为两步，首先分别测试肤色分割和改进Gabor滤波两种算法的性能，然后对两种算法的结果进行合并。
实验结果显示，本文提出的算法在肤色分割和改进Gabor滤波两种算法的基础上，实现了更加精确的人脸检测。在准确率上，本算法在检测到人脸的同时，误判率低，其检测结果非常可靠和优秀。
5.结论
本文综合运用了肤色分割和改进Gabor滤波两种方法，提出了一种新的人脸检测算法，并进行了一系列实验验证了其有效性和优越性。本文提出的算法采用了肤色分割和改进Gabor滤波两种方法的优点，有效地解决了面部肤色变化、尺度变化、闪光干扰等问题，在人脸检测中具有很大的应用价值。