基于肤色学习的多人脸前景抽取方法

• 作者: 戴嫣然 戴国庆 袁玉波
• 来源期刊: 计算机应用
• 关键词: 人脸前景 肤色学习 聚类分析 人脸范围 遗传机制
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能|Artificial intelligence
• 页码范围: 1659-1666
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020091397

摘要

针对多人脸场景下快速准确提取人脸内容的问题,提出了基于肤色学习的多人脸前景抽取方法.首先,给出了基于肤色学习的肤色前景分割模型.根据肤色专家的论文结果,采集了著名的SPA数据库的1200张人脸进行肤色抽样,建立学习模型以得到每个人种在颜色空间的肤色参数,据此进行肤色图像分割,得到肤色前景.其次,利用人脸特征点学习算法,以常见人脸68个特征点为目标,结合肤色前景信息分割出人脸种子区域;并计算人脸中心点,来构建人脸椭圆边界模型以及确定遗传范围.最后,建立了有效抽取算法,在人脸椭圆边界内利用遗传机制进行人脸再生,从而抽取得到有效人脸区域.以三类不同数据库为基础,收集了100张有代表性的多人脸图像,实验结果表明所提方法对这些图像的多人脸抽取的结果准确率达到98.4％以上,且该方法对中密度人群的人脸内容抽取有显著效果,并为人脸识别算法的准确性和可用性提供了基础.