Новый экспресс-метод для обнаружения лица

Задача выделения лица человека при естественном или искусственном освещении с последующей идентификацией всегда находилась в ряду самых приоритетных задач для исследователей, работающих в области систем машинного зрения и искусственного интеллекта. Хорошая модель обнаружения должна обеспечивать высокий процент верных обнаружений и низкий - для ложных обнаружений за минимальное время работы. Одним из лучших по соотношению показателей «эффективность распознавания - скорость работы» является метод Виолы-Джонса. Однако в ряде случаев этот метод дает достаточно большое количество ложных обнаружений. Одним из признаков для определения лица может являться цвет человеческой кожи. Наличие информации о цвете потенциально может повысить эффективность процесса выделения лица, так как суживает область поиска лица, а следовательно, уменьшает количество ошибочных позитивных выявлений и время обработки входных изображений. Решена задача выделения области лица на основе двух новых методов. Первая техника использует пропуск пикселов изображения вместо того, чтобы проверить каждый пиксель, чтобы идентифицировать его как кожу или не кожу при помощи цветового пространства RGB. Вторая техника использует цветовое пространство YCbCr и алгоритм, который мы назвали блочным алгоритмом. Блочный алгоритм означает разделение изображения на блоки (каждый размером 3×3 пикселя) с последующим тестированием центрального пикселя. Если этот пиксель отвечает условиям отнесения к коже, то весь блок пикселей рассматривают как соответствующий участку с кожей. Наконец, для выявления лиц на изображениях мы применили метод Виолы-Джонса. Представленные экспериментальные результаты тестирования предложенного алгоритма показывают, что данный алгоритм обеспечивает высокую скорость работы при низком количестве ошибок первого и второго рода.