不同場景的膚色偵測與臉部定位

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林文章(Wen-Chang Lin) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊工程學系在職專班

論文名稱

不同場景的膚色偵測與臉部定位
(Skin Color Detection and Face Locationin Different sceneries)

相關論文

★ 適用於大面積及場景轉換的視訊錯誤隱藏法	★ 虛擬觸覺系統中的力回饋修正與展現
★ 多頻譜衛星影像融合與紅外線影像合成	★ 腹腔鏡膽囊切除手術模擬系統
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★ 互動式多重解析度模型編輯技術	★ 以小波轉換為基礎的多重解析度邊線追蹤技術(Wavelet-based multiresolution edge tracking for edge detection)
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摘要(中)

我們常需要用電腦來自動擷取影像中關於”人”的資訊。就本論文的膚色偵測與臉部定位主題，人類解決這個問題其實相當簡單，但交給電腦來做就變得複雜許多。若要再能適用於不同場景及天候，更是困難。過去有許多方法被提出來解決這類的問題；大部份的方法都是定義一組膚色的像素顏色範圍，再逐點偵測影像中的所有像素；若該像素經計算後是介於事先定義好的範圍內即判定為膚色。找到膚色後再透過後續的步驟進一步確認那些區域是人臉，那些區域不是，以此來尋找影像中的人臉。
我們發現，在不同場景下所拍得的影像中，膚色會有偏移，光線照射的角度對於膚色偵測的影響尤大。因此以上述的固定膚色範圍於是不可能能適用於不同場景的膚色偵測，因此我們選了三種場景，歸納出這三個場景所各自需要的膚色範圍及後續的人臉定位方法。
本論文有三個研究議題： (i) 膚色偵測， (ii) 人臉定位，及 (iii) 解決不同場景所造成的問題。在第一主題中，我們定義膚色範圍來初步找到膚色候選點，我們不但比較了歷年來膚色範圍準則，也提出我們自已的膚色範圍。在偵測膚色像素前，我們先將膚色的表示式做幾種轉換，以降低光線對於膚色判定的影響。在第二個主題中，我們針對可能的臉部矩形區塊找眼睛及嘴巴特徵，並提出我們針對嘴巴特徵點的改良公式。在第三個主題中，我們在三個場景中實驗我們的系統，並微調這三個場景適用的準則。

摘要(英)

The objective of this study is to detect human faces in images. Many methods have been proposed to detect skin color and then extract the face regions based on the face features. Actually, the face detection is easy for most human beings, but is difficult for computerized autonomous systems. The hardness comes from the variant of skin color and influence of the weather conditions. In this study, we indifidually consider three different sceneries to detect the human face such that the detection is less influenced by the weather conditions. The three sceneries are cloudy outdoor, sunny outdoor, and indoor environments. In each scenery, we define the skin color ranges based on several color methods. Thenextract all skin pixels, and refine the skin-color regions. Thirdly, we use several region features to delete the non-face regions. At last, we extract the eye and mouth from each candidate skin-color regions to verify the faces.
The contribution of this study includes: (i) new color transform concept for extract more accurate skin color. (ii) New formula for eye detection in YCbCr color space. (iii) New formula for mouth detection in YCbCr color space.

關鍵字(中)

★ 膚色偵測
★ 臉部定位

關鍵字(英)

★ skin color detection
★ face location

論文目次

摘要 iii
Abstract iv
誌謝 v
目錄 vi
圖目錄 viii
表目錄 xi
表目錄 xi
第1章緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 系統架構 3
1.3 論文架構 4
第2章膚色偵測的方法與比較 6
2.1 以 YCbCr 色彩為基礎的方法 8
2.1.1 Garcia and Tziritas 的判定準則 9
2.1.2 Chai and Ngan 的判定準則 11
2.1.3 Hu et al. 的判定準則 12
2.1.4 吳明衛的判定準則 13
2.1.5 蘇芳生的判定準則 14
2.1.6 曾郁展的判定準則 15
2.2 以 IHS 色彩為基礎的方法 17
2.2.1 Deng 的判定準則 19
2.2.2 Ni 的判定準則 20
2.2.3 Lu 的判定準則 22
2.2.4 Horng et al. 的判定準則 23
2.2.5 羅啟宏的判定準則 24
2.3 以 normalized RGB 色彩為基礎的方法 26
2.3.1 Soriano et al. 的判定準則 27
2.3.2 黃泰祥的判定準則 29
2.3.3 Siana 的判定準則 30
2.3.4 修改過後的 Siana 判定準則 32
2.3.5 黃郁翔的判定準則 33
2.3.6 陳繼棠的判定準則 35
2.4 三類方法的比較 36
2.5 我們所提的膚色偵測方法 37
第3章臉部定位 47
3.1 雜訊去除 47
3.2 擷取膚色區塊 52
3.3 根據區塊特徵擷取可能的臉部區塊 53
3.3.1 矩形區塊的長寬比 54
3.3.2 膚色與非膚色像素點數比 54
3.4 尋找眼睛特徵 56
3.4.1 灰階範圍正規化 57
3.4.2 限制最大灰階範圍 58
3.5 尋找嘴巴特徵 60
3.5.1 灰階範圍正規化 60
3.5.2 限制最大灰階範圍 61
3.6 我們所提的嘴巴特徵判定準則 62
3.6.1 紅色色差與藍色色差相加平方和 62
3.6.2 紅色色差與藍色色差相減平方和 64
3.6.3 紅色色差成份 65
3.7 排除無特徵的膚色區塊 67
3.7.1 確認眼晴特徵 67
3.7.2 確認嘴巴特徵 72
第4章不同場景的應用 77
4.1 陰天的戶外場景 77
4.2 晴天的戶外場景 81
4.3 室內場景 84
第5章實驗及結果 89
5.1 實驗環境 89
5.2 實驗結果 90
第6章結論及未來研究 93
6.1 結論 93
6.2 未來的研究方向 93
6.2.1 膚色偵測未來的研究方向 93
6.2.2 臉部定位未來的研究方向 94
參考文獻 95

參考文獻

[1] Berbar, M. A., H. M. Kelash, and A. A. Kandeel, “Faces and facial features detection in color images,” Geometric Modeling and Imaging - New Trends, vol., issue, pp.209-214, July 2006.
[2] Chai, D. and K. N. Ngan, “Face segmentation using skin-color map in videophone applications,” IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology, vol.9, no.4, pp.551-564, June 1999.
[3] Deng, Y.-C., Vision-based Approaches for Face Recognition, Inst. of Elec. and Cont. Engineering, National Central Univ., Master Thesis, 2001.
[4] Garcia, C. and G. Tziritas, “Face detection using quantized skin color regions merging and wavelet packet analysis,” IEEE Trans. on Multimedia, vol.1, no.3, pp.264-277, Sep. 1999.
[5] Horng, W.-B., C.-Y. Chen, Y. Chang, and C.-H. Fan, “Driver fatigue detection based on eye tracking and dynamic template matching,” in Proc. IEEE Intl. Conf. on Networking, Sensing and Cont., Taipei, Taiwan, pp.7-12, Mar. 21-23, 2004.
[6] Hsu, R.-L., M. A. Mottaleb, and A. K. Jain, “Face detection in color images,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol.24, no.5, pp.696-706, 2002.
[7] Hu, M., S. Worrall, A. Sadka, and A. Kondoz, “Face feature detection and model design for 2D scalable model-based video coding,” in Proc. Intl. Conf. on VIE, pp.125-128, July 7-9, 2003.
[8] Lu, M.-L., Reconstructing Frontal-view Face Image using 3D Computer Graphic Technique, Inst. of Electrical and Control Engineering, National Chiao-Tung Univ., Master Thesis, 2003.
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[10] Siana, L., A Study of Human Tracking and Face Detection on A Pantilt-zoom Camera, Inst. of Electrical and Control Engineering National Chiao-Tung Univ., Master Thesis, 2005.
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[13] 吳明衛, “自動化臉部表情分析系統,” 國立成功大學, 資訊工程研究所, 碩士論文, June 2003.
[14] 黃郁翔, “植基於多視角影像擷取之高可靠度人臉偵測與辨識系統,” 國立東華大學, 資訊工程學系, 碩士論文, June 2005.
[15] 黃泰祥, “具備人臉追蹤與辨識功能的一個智慧型數位監視系統,” 中原大學, 電子工程學系, 碩士論文, June 2004.
[16] 陳繼棠, “結合膚色區域分割與主要成份分析於多人臉部辨識,” 國立臺灣海洋大學, 機械與機電工程研究所, 碩士論文, June 2006.
[17] 曾郁展, “DSP-Based 之即時人臉辨識系統,” 國立中山大學, 電機工程學系, 碩士論文, June 2005.
[18] 蘇芳生, “人臉表情辨識系統,” 國立中正大學, 通訊工程研究所, 碩士論文, June 2004.
[19] 羅啟宏, “應用在視訊檢索之智慧型人臉偵測系統,” 元智大學, 資訊工程研究所, 碩士論文, June 2006.

指導教授

曾定章(Din-Chang Tseng)

審核日期

2009-1-22

推文