[发明专利]图像中获取人脸肤色区域的方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像图形处理技术领域，尤其是涉及一种图像中获取人脸肤色区域的方法和装置。

背景技术

随着图像图形技术的进步，黄色图片的过滤技术也得到了长足的发展。最初人们通过在黄色图片上先找人，找到人后再看动作，并通过预先定义人的一些部位如手、脚、头、肩等，再分析动作来识别。这种技术常常把合影的人、雕塑当成是色情图片，再加上无法识别出人脸，这种方式很快就被淘汰了。

目前的黄色图片过滤技术主要依赖肤色来分辨，但一些允许的图片存在肤色面积很大的情况，如大头像照片、人脸照片等，极容易被误判为黄色图片而被过滤掉，从而导致图像识别的准确率较低，图像过滤的效果较差。

发明内容

本发明实施例提供了一种图像中获取人脸肤色区域的方法和装置，能够简单快速地实现对待检测图像的过滤，提高图像识别的准确率和图像过滤的效果。

为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种图像中获取人脸肤色区域的方法，所述方法包括：

通过图像区域分割，得到待检测图像的肤色区域；

识别出所述待检测图像中的人脸区域；

根据所述待检测图像的人脸区域和肤色区域，获取到人脸肤色区域；

判断所述人脸肤色区域与所述肤色区域的比值是否大于预定比例阈值，若是，允许所述待检测图像，若否，禁止所述待检测图像。

本发明实施例还供了一种图像中获取人脸肤色区域的装置，所述装置包括肤色区域获取单元、人脸区域识别单元、人脸肤色区域获取单元和判断单元，

所述人脸区域识别单元，用于采用基于Adaboosting的Viola-Jones算法对待检测图像中的人脸区域进行判定，识别出所述人脸区域；

所述人脸肤色区域获取单元，用于将所述待检测图像的人脸区域和肤色区域进行交集运算，获取到人脸肤色区域；

所述判断单元，用于判断所述人脸肤色区域与所述肤色区域的比值是否大于预定比例阈值，若是，允许所述待检测图像，若否，禁止所述待检测图像；

所述肤色区域获取单元，包括如下模块：

聚类分割模块，用于获取待检测图像中各像素点的HSV数据，根据所述HSV数据对各像素点进行聚类，得到聚类结果图像；阈值范围选取模块，用于基于统计结果，选取色调H的阈值范围；阈值分割模块，用于根据所述聚类结果图像中各像素点的H分量以及所述H的阈值范围，进行区域分割，得到所述待检测图像的肤色区域。

由上述可见，本发明实施例提供了一种新型的利用肤色属性结合人脸属性进行图片过滤的方案，在肤色分割的基础上，通过人脸识别进一步将人脸肤色区域分离出来，根据人脸肤色区域在整个肤色区域中所占的比例，判断出当前的待检测图像是否为可允许的人脸照片，避免了可允许的图像被过滤掉，从而提高了图像识别的准确率和图像过滤的效果。

进一步的，本技术方案先对待检测图像在HSV空间中进行聚类，将具有相似颜色属性的像素点分割在同一类中；然后，在聚类的基础上，根据统计得到的肤色分布的阈值范围，再次进行区域的分割，得到所需检测的肤色区域。本方案的这种两次分割的处理模式，提高了肤色区域分割的准确率，能够快速有效地得到肤色区域。

实验证明，本技术方案提供的快速肤色区域分割方式和优秀的人脸识别方式相结合的图片过滤方案，能够简单快速地实现对待检测图像的过滤，具有较高的可行性和较广的应用前景。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的一种图像中获取人脸肤色区域的方法流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的HSV颜色空间的圆锥空间模型示意图；

图3为本发明实施例二提供的金字塔算法流程处理示意图；

图4为本发明实施例二提供的统计得到的表示肤色的H向量的概率分布图；

图5为本发明实施例二提供的分类器的分类方法的流程示意图；

图6为本发明实施例三提供的一种图像中获取人脸肤色区域的装置结构示意图；

图7本方案提供的实验一中原始的待检测图像；

图8为实验一中采用聚类分割后得到的聚类结果图像；

图9为实验一中对图8的聚类结果图像执行H阈值分割后得到的图像；