计算机应用

作者：戴嫣然, 戴国庆, 袁玉波

单位：1. 华东理工大学 信息科学与工程学院, 上海 200237;2. 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心, 上海 200072

关键词：人脸前景,肤色学习,聚类分析,人脸范围,遗传机制

基金：上海市工程技术中心项目（18DZ2252300）。

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1 200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。

来源：2021年第6期

《计算机应用》期刊编辑部

查看计算机应用杂志2021年第6期