简要介绍肤色识别模型

姓名:朱睿琦

学号:15180288015

参考:http://blog.csdn.net/u014568921/article/details/45953225

            http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/72983330

【嵌牛导读】:肤色作为人的体表显著特征之一,尽管人的肤色因为人种的不同有差异,呈现出不同的颜色,但是在排除了亮度和视觉环境等对肤色的影响后,皮肤的色调基本一致,这就为利用颜色信息来做肤色分割提供了理论的依据。

【嵌牛鼻子】:肤色特征,图像处理

【嵌牛提问】:肤色模型的应用有哪些?为什么将肤色特征作为识别的标准?

【嵌牛正文】:在肤色识别中,常用的颜色空间为YCbCr颜色空间。在YCbCr颜色空间中,Y代表亮度,Cb和Cr分别代表蓝色分量和红色分量,两者合称为色彩分量。YCbCr颜色空间具有将色度与亮度分离的特点,在YCbCr色彩空间中,肤色的聚类特性比较好,而且是两维独立分布,能够比较好地限制肤色的分布区域,并且受人种的影响不大。对比RGB颜色空间和YCbCr颜色空间,当光强发生变化时,RGB颜色空间中(R,G,B)会同时发生变化,而YCbCr颜色空间中受光强相对独立,色彩分量受光强度影响不大,因此YCbCr颜色空间更适合用于肤色识别。

由于肤色在YCbCr空间受亮度信息的影响较小,本算法直接考虑YCbCr空间的CbCr分量,映射为两维独立分布的CbCr空间。在CbCr空间下,肤色类聚性好,利用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开,形成二值图像。

RBG转YCbCr:

Y   = 0.257*R+0.564*G+0.098*B+16

Cb = -0.148*R-0.291*G+0.439*B+128

Cr  = 0.439*R-0.368*G-0.071*B+128

1、目前常用的静态肤色建模方法主要有:

阈值法,简单高斯模型,混合高斯模型,直方图统计和区域级检测。

2、基于肤色的人脸分割

主要分为三大部分:(1)预处理,针对噪声,光照带来的影响进行消除。(2)基于肤色模型的肤色分割。(3)连通域分析,人脸区域定位

流程图如下:


预处理主要使用高斯滤波和直方图均衡,这些原理比较基础。

通过比较RGB,HSV,Ycbcr空间,发现Ycbcr和HSV空间在进行人脸肤色分割方面由于肤色范围紧密,不易受光照其他物体干扰(基于肤色模型的,如果背景中有与人脸颜色类似的物体,且距离较近很容易产生干扰,影响人脸区域定位的准确性,这也是这一算法不能解决的问题)。但是RGB与HSV空间的转换相比RGB到Ycbcr空间转换来说较为复杂些,所以我们采用Ycbcr空间进行人脸肤色的建模与分割。

这种方法主要运用了统计学原理,认为肤色符合正态分布的随机样本也满足高斯分布。而高斯分布表达形式简单、直观。高斯模型通过计算像素的概率值构成连续的数据信息并得到一个肤色概率图,根据肤色大小完成肤色的确认。

二维高斯型函数:

其中:x为样本像素在YCbCr空间的值x=[Cb,Cr]T,M为肤色在YCbCr空间的样本均值M=E(x),C为肤色相似度模型的协方差矩阵C=E((x-M)(x-M)T)。

样本统计:

为确定函数里的参数,需要采集大量的肤色样本来计算他们的统计特征。即用来得到M和C的值。

代入高斯函数求得各个P(Cb,Cr)值,然后进行归一化处理。做法是:将Pi(Cb,Cr)/max(Pi(Cb,Cr)),用这个商作为该点的相似度值.为了查看相似度后图像,可以将[0,1]转化为[0,255]。做法是将(Pi(Cb,Cr)/max(Pi(Cb,Cr))*255。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,968评论 6 482
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,601评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 153,220评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,416评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,425评论 5 374
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,144评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,432评论 3 401
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,088评论 0 261
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,586评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,028评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,137评论 1 334
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,783评论 4 324
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,343评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,333评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,559评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,595评论 2 355
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,901评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容