【摘要】 本发明提出一种利用Adaboost算法与肤色检测相结合来做正面人脸判别的方法，属于模式识别技术领域。本发明提出的算法首先利用Adaboost人脸分类器寻找人脸区域，再利用Adaboost眼睛分类器眼睛区域，再基于肤色检测与质心计算方法确定眼眶中心，接着根据眼眶中心位置切割裸脸，最后利用眼睛位置与祼脸左右两侧窄条带肤色点数目比例来排除非正面姿态人脸，从而得到标准的正面人脸图像。本算法可过滤各种非正面人脸图像，获取标准的正面人脸图像，可作为人脸识别的前置步骤，保证同姿态识别，从而提高识别率，亦可用于建立人脸数据库时的正面姿态判别。 【专利类型】发明授权 【申请人】中山大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】510275 广东省广州市海珠区新港西路135号 【申请人地区】中国 【申请人城市】广州市 【申请人区县】海珠区 【申请号】CN200810218424.X 【申请日】2008-10-17 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101383001B 【公开公告日】2010-06-02 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101383001B 【授权公告日】2010-06-02 【授权公告年份】2010.0 【IPC分类号】G06K9/00 【发明人】马争鸣; 刘金葵; 李静; 莫丽娴; 谭恒良 【主权项内容】 一种基于Adaboost算法与肤色检测相结合的正面人脸判别方法，其特征在于使用Adaboost分类器分别检测人脸与眼睛的区域、利用肤色检测与质心计算方法确定眼眶区域及其中心位置、根据两眼眶中心位置的纵坐标之差，来过滤向左右侧的非正面人脸、根据眼眶中心位置切割裸脸和通过计算裸脸两侧条带的肤色点数目的比例来判断人脸是否存在左右旋转问题。 【当前权利人】中山大学 【当前专利权人地址】广东省广州市海珠区新港西路135号 【统一社会信用代码】121000004558631445 【引证次数】5.0 【他引次数】5.0 【家族引证次数】5.0 【家族被引证次数】50
