一种基于可疑人脸区域发现的人脸检测方法

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1、计算机科学2004Vol.31N9.4一种基于可疑人脸区域发现的人脸检测方法本文得到江苏省十五科技攻关项目（BE2OO1O28）的资助.〉张炜耿新陈兆乾陈世福（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093）摘要本文提出了一付基于可疑人脸区域发现的人脸检测算法，利用通京惜况下眠睛区域比周囤区域暗的审实发现可软人脸区域，然后便用到转征空间的距离（DFFS）方法脸证人脸。实脸农明本算法具有较高的检测牯确度。文中重点介绍了该人脸检测算法，给出了实骏结果。关键词人脸检测•到特征空间的距离（DFFS）AFaceDetectionMethodBasedonFa

2、ceCandidatesSelectorZHANGWeiGENGXinCHENZhao-QianCHENShi-Fu(StateKeyLaboratoryforNovelSoftwareTechnology»NanjingUniversity.Nanjing210093〉AbstractThispaperproposesanewfacedetectionmethodbasedonfacecandidatesselector-Usingthefactthateyesegmentsaredarkerthantheirneighborhoods>allfacec

3、andidatesarefound・Thenafaceverifierisused>whichisbasedonDistanceFromFeatureSpace(DFFS)method,togetthefinalfactsExperimentshowsthatthisfacedetectionmethodhasahighaccuracy-Inthispaper»weintroducethisfacedetectionmethodandgivetheexperimentalresult・KeywordsFacedetection•DistanceFromFe

4、atureSpace(DFFS)1.引言生物认证技术采用独特的生理特征进行身份验证，碱少了用户被冒名顶替的机会，方便了用户的使用。人脸识别因为具有十分自然的验证方式，所以能被广泛接受•成为国内外研究的热点•目前在人脸识别领域中，研究较多的是人脸检测和人脸识别两个环节，其中人脸检测是关键部分•国内外的研究人员已经提出了多种人脸检测算法，如Moghaddam人⑴基于人脸特征的.Rowley等人⑴基于神经网络的和Wu⑴基于灰度对比的人脸检测算法.本文提出了一种基于可疑人脸区域发现的人脸检测算法•利用眼睛图像周围的灰度变化较大这一待点找出可疑人眼点，从而确定可疑人

5、脸区域，然后采用Moghaddam和Pentland⑴提出的DFFS（DistanceFromFeatureSpace）方法来验证人脸•最终得到图像中的人脸。本文重点介绍了该算法•并给出了实验结果.2.基于可疑人脸区域发现的人脸检测算法首先把图像转换成灰度图像•利用通常情况下眼睛区域的平均灰度值要低于周围各区域的平均灰度值的事实，发现可疑眼睛对•通过可疑眼睛对得到可融人脸区域。最后使用人脸验证器得到最终的人脸结果.整个人脸检测算法的流程如图1所示。图1人脸检测算法的流程2-1发现可聂眼睛对首先要发现眼睛区域的像素，利用人眼区域像素比人眼周围像素暗的事实，使

6、用类似于Wu⑸提出的暗区域发现方法得到图像中的暗区域.假设有一幅大小为N'XZ的灰度图像,像素值P（z,y>€[0.1],z为行索引值,y为列索引值。定义求平均值操作如式（1）所示.r+*-

7、jr+w-l££pg(1)假设要寻找的眼睛区域大小为A.Xw..一个像素只有在下面8个条件（式（2）〜（9））中至少同时满足6个条件时才被认为是暗区域中的像素•被称为可融眼睛像素.P（x»yX0.9*apglP、H—h」2、y—3」2、h」2、3」2P(z»y)

8、w«/2)(4)P(jr,y)V0.9*aug(P+1.1»w«/2)(5)P(x.y)

9、过小区域去除。假设8连通区域的放小外接矩形高度为乩宽度为s・则满足