【摘要】：图4－13人脸检测流程通过上述判断，可以去除很多非人脸区域的扫描，一般得到的人脸肤色区域如图4－14所示。图4－14原图和人脸肤色区域得到人脸区域后，由于对人脸区域孔洞的填充以及形态学等操作，造成人脸掩膜区域不能完全地将整个人脸区域包含在内，因此在人脸区域掩膜最小外接矩形的基础上，上下左右分别向外扩充原来掩膜宽与高的1／8，这样就能将整个人脸包含在内，相应也提高了该区域Haar人脸检测的正确率。
为了提高人脸检测的时效性，结合前面的前景检测与肤色分割方法，通过YCbCr肤色建模在指示对象中得到候选人脸区域，结合Haar特征分析该区域目标物体，算法流程如图4－13所示。
通过对指示对象进行肤色建模，已经较完整地提取出了所有的肤色区域，其中包括人脸区域、人手区域以及类肤色区域等，根据所提的方法进行人脸检测时，可能需要对所有的这些区域运用Haar特征进行扫描检测人脸，对非人脸区域的扫描势必增加检测时间。在此，根据人脸的长度与宽度的比例关系，一般人脸的长宽比应该在这样的一个范围内：0.6＜人脸长宽比＜1.5，考虑到人脸区域和脖子区域大都是连通的，所以实际处理中将比例修正到如下的范围内：0.6＜人脸长宽比＜2。
图4－13 人脸检测流程
通过上述判断，可以去除很多非人脸区域的扫描，一般得到的人脸肤色区域如图4－14所示。
图4－14 原图和人脸肤色区域(www.xing528.com)
得到人脸区域后，由于对人脸区域孔洞的填充以及形态学等操作，造成人脸掩膜区域不能完全地将整个人脸区域包含在内，因此在人脸区域掩膜最小外接矩形的基础上，上下左右分别向外扩充原来掩膜宽与高的1／8，这样就能将整个人脸包含在内，相应也提高了该区域Haar人脸检测的正确率。扩充后的掩膜区域与人脸区域如图4－15所示。
最后利用Haar特征扫描人脸区域，可以快速地判断出人脸的位置，人脸检测的结果如图4－16所示。
图4－15 掩膜区域与人脸区域
图4－16 人脸检测结果图
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