YCgCr与YCgCb颜色空间的肤色检测

自然界存在很多和肤色相似的颜色,给人脸检测带来了很多的困难。提出了结合Cg-Cb颜色空间的圆形肤色聚类分布和Cg-Cr颜色空间的平行四边形肤色聚类分布的肤色检测法。实验结果发现在人脸处于复杂背景的条件下,该方法简单易行,检测速度快,能去除大量的非肤色,并且极好地保留了肤色。     

YCgCr颜色空间的肤色聚类人脸检测法

由于YCgCr颜色空间好的聚类性。提出一种在YCgCr颜色空间的人脸检测,首先肤色在CgCr颜色空间进行投影,对像素点区域进行拟合,初步去除图像中的非肤色,得到肤色第一次分割的图像,实验证明这种拟合可以起到好的去除非肤色像素的作用。然后把YCgCr颜色空间作为肤色模型建立彩色空间,用高斯模型在已提取的图像上进行人脸检测。实验证明在对CgCr空间拟合的基础上,再运用高斯模型进行人脸检测,该算法提高了人脸检测的速度,并且有较高的检测率和较低的漏检率。     

基于改进YUV空间的人脸检测方法

根据肤色色度的分配比例,提出了一种改进YCbCr的Bayesian肤色检测方法,在肤色背景下,利用肤色和唇色在YUV空间分布特点,变换YUV空间的坐标轴,增大唇色和肤色V分量上的差异。提取了唇色的质心和旋转方向,根据人脸几何特征的先验知识建立人脸定位模型。实验表明在改进的颜色空间内,肤色投影到CrCg平面内得到更好的聚类效果。唇色定位人脸算法简单,速度快,更具实效性,对旋转的人脸同样有效。