资 源 简 介
提出一种新的非线性变换的彩色空间 ″″, 利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息, 得到候选区
YC C
r b
域。为了排除候选区域中的非人脸, 首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息, 再通过多尺度
)
(
信息定位眼睛, 然后根据人脸特征的几
形态边缘检测算子检测候选区域的边缘, 利用 边缘方向
PCA PCAED
( )
何形状信息定位其他特征 鼻、嘴 , 通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证, 最终得到正确
的人脸区域。利用3 个实验数据集测试该算法, 并与其它相应的算法相比较, 提出的非线性彩色空间对于肤色分
割具有很好的效果, 且对光照和姿态具有良好的不变性。另外, 利用 信息和几何特征信息检测人脸特征
PCAED
具有很高的定位精度, 定位检测率优于其他方法。实验结果表明, 该算法具有定位准确率高, 漏检率和误检率低
等特点。-
A novel approach for skin segmentation and facial feature extraction is proposed
The proposed skin segmentation is a method for integrating the chrominance components of
″″ . ″″
r b r b
nonlinear YC C color model The chrominance components of nonlinear YC C color space
,
are modeled using a subgaussian probability density function and then the face skin is seg
. ,
mented based on this function In order to authenticate the face candidate regions firstly tex
ture information in face candidate regions is segmented using mean and variance of luminance
,
