类肤色背景中提取人脸轮廓的方法研究

计算机应用 ›› 2005, Vol. 25 ›› Issue (12): 2855-2857.

类肤色背景中提取人脸轮廓的方法研究

刘睿¹；王晓东²

1.西安邮电学院电子与信息工程系； 2.西安交通大学生命科学与技术学院

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 发布日期:2005-12-01 出版日期:2005-12-01

Studies on face contour extraction from approximate skin color backgrounds

LIU Rui<sup>1</sup>,WANG Xiao-dong<sup>2</sup>

1.Department of Electronic and Information Engineering,Xi’an University of Post and Telecommunications,Xi’an Shaanxi 710061,China;2.School of Life Science and Technology,Xi’an Jiaotong University,Xi’an Shaanxi 710049,China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2005-12-01 Published:2005-12-01

摘要/Abstract

摘要： 提出了一个基于肤色并融合多种信息的人脸轮廓提取方法。首先在TSL色彩空间求取肤色概率图，选取种子点，然后利用多源信息进行区域生长，提取出人脸轮廓；为克服区域生长计算量大的缺点，采用了变分辨率图像金字塔策略。经实例验证,该算法能够快速准确地从类肤色背景中较好地提取出人脸轮廓，且具有较高的抗噪性和应用适应性。

关键词: 人脸轮廓提取, 肤色概率图, 信息融合, 图像金字塔处理

Abstract: A new face contour extraction method was proposed by useing skin color and multiple information fusion.The method computed skin probability image based on TSL color space,then selected seed point,finally used multiple information to carry out region growing,extracted face contour.The method employed image pyramid process to avoid heavy computing burdens caused by region growth.Experiment results indicated that the proposed algorithm can extract face contour from approximate skin color backgrounds efficiently and accurately,and bears noise endurance and application adaptability.

Key words: face contour extraction, skin probability image, information fusion, image pyramid processing

中图分类号:

TP391.41

刘睿；王晓东. 类肤色背景中提取人脸轮廓的方法研究[J]. 计算机应用, 2005, 25(12): 2855-2857.

LIU Rui,WANG Xiao-dong. Studies on face contour extraction from approximate skin color backgrounds[J]. Journal of Computer Applications, 2005, 25(12): 2855-2857.

[1]	曹建芳, 田晓东, 贾一鸣, 闫敏敏. 改进DeepLabV3+模型在壁画分割中的应用[J]. 计算机应用, 2021, 41(5): 1471-1476.
[2]	任柯舟, 彭甫镕, 郭鑫, 王喆, 张晓静. 动态融合社交信息的社会化推荐[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 2806-2812.
[3]	李扬, 张伟, 彭晨. 目标依赖的作者身份识别方法[J]. 计算机应用, 2020, 40(2): 473-478.
[4]	刘正铭, 马宏, 刘树新, 李海涛, 常圣. 融合节点描述属性信息的网络表示学习算法[J]. 计算机应用, 2019, 39(4): 1012-1020.
[5]	刘盼, 张榜, 黄超, 杨卫军, 徐正蓺. 室内环境约束的行人航向粒子滤波修正方法[J]. 计算机应用, 2018, 38(12): 3360-3366.
[6]	高军强, 汤霞清, 张环, 郭理彬. 基于因子图算法的INS/GPS信息滞后处理方法[J]. 计算机应用, 2018, 38(11): 3342-3347.
[7]	张涛, 马磊, 梅玲玉. 基于单目视觉的仓储物流机器人定位方法[J]. 计算机应用, 2017, 37(9): 2491-2495.
[8]	吴铮, 于洪涛, 刘树新, 朱宇航. 基于信息熵的跨社交网络用户身份识别方法[J]. 计算机应用, 2017, 37(8): 2374-2380.
[9]	贾子永, 任国全, 李冬伟, 程子阳. 基于梯形棋盘格的摄像机和激光雷达标定方法[J]. 计算机应用, 2017, 37(7): 2062-2066.
[10]	高明霞, 陈福荣. 基于信息融合的中文微博可信度评估方法[J]. 计算机应用, 2016, 36(8): 2071-2075.
[11]	张树斌, 方洋旺, 雍霄驹, 彭维仕, 李伟. 分步的基于模糊聚类的多雷达航迹关联算法[J]. 计算机应用, 2016, 36(5): 1232-1235.
[12]	邱辉, 王坤, 杨豪璞. 基于时间对抗的网络报警深度信息融合方法[J]. 计算机应用, 2016, 36(2): 499-504.
[13]	陈伟强, 陈军, 张闯, 宋立国, 谭卓理. 基于智能粒子滤波的多传感器信息融合算法[J]. 计算机应用, 2016, 36(12): 3358-3362.
[14]	文志诚, 曹春丽. 基于因子加权的网络安全态势感知方法[J]. 计算机应用, 2015, 35(5): 1393-1398.
[15]	蒋华, 胡莹. 基于MapReduce技术的Argo浮标剖面信息融合算法[J]. 计算机应用, 2015, 35(12): 3403-3407.