專利名稱：一種識(shí)別定位人臉器官的方法、裝置和視頻處理芯片的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種識(shí)別定位人臉器官的方 法、裝置和視頻處理芯片。
背景技術(shù)：
人臉器官定位在人臉識(shí)別、人臉動(dòng)畫合成、表情識(shí)別等領(lǐng)域都有著重要的
應(yīng)用，現(xiàn)有技術(shù)采用活動(dòng)形狀模型(ASM, Active Shaped Model)算法搜索待 定點(diǎn)，基于灰度信息對(duì)人臉器官進(jìn)行定位搜索的方法，包括
采集不同形狀的人臉樣本，手工從樣本中標(biāo)識(shí)出器官的輪廓，用主分量分 析(PCA， Principal Component Analysis)算法形成人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模型；
依據(jù)上述步驟標(biāo)識(shí)的輪廓點(diǎn)來統(tǒng)計(jì)每個(gè)特征點(diǎn)的灰度信息；
根據(jù)眼睛、鼻子、嘴巴等人臉器官的位置特征點(diǎn)的灰度信息獲得人臉器官 的輪廓及其位置，從而識(shí)別出人臉器官。
但現(xiàn)有技術(shù)方案中，可能會(huì)出現(xiàn)局部位置的灰度信息不能明確反映人臉器 官輪廓的情況，如關(guān)于人臉下巴的識(shí)別，由于下巴輪廓點(diǎn)的鄰域中一般會(huì)包含 一些背景點(diǎn)，而不同背景的圖像中下巴的輪廓點(diǎn)的特征相差較大，所以基于灰 度信息搜索被識(shí)別圖像，有時(shí)不能很準(zhǔn)確地搜索到候選點(diǎn)。因此基于灰度信息 的方法對(duì)人臉器官識(shí)別定位的準(zhǔn)確性不好。
總之，需要本領(lǐng)域技術(shù)人員迫切解決的一個(gè)技術(shù)問題就是如何準(zhǔn)確識(shí)別 并確定視頻圖像中人臉器官的位置。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種識(shí)別定位人臉器官的方法，解決現(xiàn) 有技術(shù)中不能準(zhǔn)確識(shí)別、定位視頻圖像中人臉器官的問題。
相應(yīng)的，本發(fā)明還提供了一種人臉器官定位的裝置和視頻處理芯片，以保 證上述方法在實(shí)際中的應(yīng)用。
5為了解決上述問題，本發(fā)明公開了一種識(shí)別定位圖像中人臉器官的方法，
包括
步驟Sl:用主分量分析算法建立人臉器官形狀的統(tǒng)計(jì)模型，采用灰度信 息搜索方法對(duì)被識(shí)別圖像中的人臉器官進(jìn)行初步定位；
步驟S2:基于所述統(tǒng)計(jì)模型，用人臉邊緣信息搜索方法確定并調(diào)整下巴 上的輪廓點(diǎn)；
步驟S3:將被識(shí)別圖像的顏色空間由紅綠藍(lán)模式轉(zhuǎn)換為色相飽和模式， 基于所述統(tǒng)計(jì)模型，用色度值搜索方法確定并調(diào)整嘴唇上的輪廓點(diǎn)；
步驟S4:依據(jù)被識(shí)別圖像中人臉器官的輪廓點(diǎn)，確定人臉器官的位置， 完成人臉器官的識(shí)別過程。
優(yōu)選的，在步驟S2和S3之間還包括
基于所述統(tǒng)計(jì)模型，用灰度信息搜索方法，確定并調(diào)整人臉和脖子結(jié)合部 位下巴上的輪廓點(diǎn)。
優(yōu)選的，所述灰度信息為圖像中某個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，所述灰度值的取值 范圍為0~1。
優(yōu)選的，所述色度值是色相飽和模式下圖像中某個(gè)像素點(diǎn)的所選顏色的純 度與該顏色的最大純度之間的比值，所述色度值的取值范圍為0~1。
優(yōu)選的，所述用主分量分析算法建立人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模型的方法為 根據(jù)圖像的大小，選取主分量分析算法的若干特征分量來確定人臉器官的
輪廓點(diǎn)。
依據(jù)本發(fā)明另一實(shí)施例，還公開了一種識(shí)別定位人臉器官的裝置，包括， 活動(dòng)形狀模型單元、下巴輪廓定位單元、嘴唇輪廓定位單元和人臉器官位置確 定單元，其中
活動(dòng)形狀模型單元用于建立基于主分量分析算法的人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模 型，并采用灰度信息搜索方法對(duì)被識(shí)別圖像中的人臉器官進(jìn)行初步定位； 下巴輪廓定位單元用于采用人臉邊緣信息搜索方法調(diào)整下巴上的輪廓點(diǎn)； 嘴唇輪廓定位單元用于確定并調(diào)整嘴唇上的輪廓點(diǎn)，方法是 將被識(shí)別圖像的顏色空間由紅綠藍(lán)模式轉(zhuǎn)換為色相飽和模式，用色度值搜索方法確定嘴唇邊緣信息，從而確定并調(diào)整嘴唇上的輪廓點(diǎn)；
人臉器官位置確定單元用于依據(jù)被識(shí)別圖像中人臉器官的輪廓點(diǎn)，確定人
臉器官的位置，完成人臉器官的識(shí)別過程。
優(yōu)選的，所述裝置還包括下巴輪廓第二定位單元，所述下巴輪廓第二定位
單元用于基于所述活動(dòng)形狀沖莫型單元建立的人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模型，用灰度信
息搜索方法，確定并調(diào)整人臉和脖子結(jié)合部位下巴上的輪廓點(diǎn)。
優(yōu)選的，所述活動(dòng)形狀模型單元基于主分量分析算法建立人臉器官形狀統(tǒng)
計(jì)模型的方法為
所述活動(dòng)形狀模型單元根據(jù)圖像的大小，選取主分量分析算法的若干特征 分量來確定人臉器官的輪廓點(diǎn)。
依據(jù)本發(fā)明另一實(shí)施例，還公開了一種視頻處理芯片，所述視頻處理芯片 包括識(shí)別定位人臉器官的裝置，所述裝置包括，活動(dòng)形狀模型單元、下巴輪廓 定位單元、嘴唇輪廓定位單元和人臉器官位置確定單元，其中
活動(dòng)形狀模型單元用于建立基于主分量分析算法的人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模 型，并采用灰度信息搜索方法對(duì)被識(shí)別圖像中的人臉器官進(jìn)行初步定位；
下巴輪廓定位單元用于采用人臉邊緣信息搜索方法調(diào)整下巴上的輪廓點(diǎn)；
嘴唇輪廓定位單元用于確定并調(diào)整嘴唇上的輪廓點(diǎn)，方法是，將被識(shí)別圖 像的顏色空間由紅綠藍(lán)模式轉(zhuǎn)換為色相飽和模式，然后，基于人臉器官形狀統(tǒng) 計(jì)模型，用所述用色度值搜索方法確定嘴唇邊緣信息，從而確定并調(diào)整嘴唇上 的4侖J"P點(diǎn)；
人臉器官位置確定單元用于依據(jù)被識(shí)別圖像中人臉器官的輪廓點(diǎn)，確定人 臉器官的位置，完成人臉器官的識(shí)別過程。
優(yōu)選的，所述視頻處理芯片的識(shí)別定位人臉器官的裝置還包括下巴輪廓第 二定位單元，所述下巴輪廓第二定位單元用于基于所述活動(dòng)形狀才莫型單元建立 的人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模型，用灰度信息搜索方法，確定并調(diào)整人臉和脖子結(jié)合 部位下巴上的輪廓點(diǎn)。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)
本發(fā)明在搜索待定點(diǎn)的時(shí)候，在現(xiàn)有技術(shù)初步識(shí)別人臉器官的基礎(chǔ)上，對(duì)下巴所在的輪廓上的點(diǎn)，采用邊緣信息的方法單獨(dú)進(jìn)行處理；對(duì)嘴巴區(qū)域采用 色度空間進(jìn)行處理，從而可以更精確地識(shí)別定位人臉器官。


圖1是本發(fā)明一種識(shí)別定位人臉器官的方法實(shí)施例流程圖； 圖2-1是本發(fā)明方法實(shí)施例基于灰度信搜索方法對(duì)人臉器官進(jìn)行初步識(shí)別 后的效果示意圖2-2是本發(fā)明方法實(shí)施例基于邊緣信搜索方法對(duì)下巴進(jìn)行校正識(shí)別后的 效果示意圖2-3是本發(fā)明方法實(shí)施例基于色度搜索方法對(duì)嘴唇進(jìn)行校正識(shí)別后的效 果示意圖3是本發(fā)明一種識(shí)別定位人臉器官的裝置實(shí)施例結(jié)構(gòu)框圖。
具體實(shí)施例方式
為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。
本發(fā)明的核心構(gòu)思之一在于，在現(xiàn)有技術(shù)初步識(shí)別人臉器官的基礎(chǔ)上，對(duì) 下巴所在的輪廓上的點(diǎn)，因下巴的邊緣比較明顯，而且下巴點(diǎn)的鄰域中一般會(huì) 包含一些背景點(diǎn)，而不同背景的圖像的下巴點(diǎn)的特征相差較大，故采用邊緣信 息方法進(jìn)行搜索；對(duì)下巴和脖子結(jié)合部位，可能因陰影比較重而造成邊緣模糊， 故采用灰度信息進(jìn)行搜索；對(duì)嘴巴區(qū)域采用色度空間進(jìn)行處理，從而可以更精 確地識(shí)別定位人臉器官。
參照圖1,示出了本發(fā)明一種識(shí)別定位人臉器官的方法實(shí)施例流程圖，具 體包括如下步驟
步驟101:用PCA算法建立人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模型，采用灰度信息搜索 方法對(duì)被識(shí)別圖像中的人臉器官進(jìn)行初步定位；
用灰度信息搜索方法可以基本確定人臉器官的位置，其效果參見圖2-1所
示o
步驟102:基于所述統(tǒng)計(jì)模型，用人臉邊緣信息搜索方法確定并調(diào)整下巴上的輪廓點(diǎn)；
其中，所述人臉邊緣信息搜索方法為
首先根據(jù)下巴輪廓點(diǎn)及其鄰域點(diǎn)來計(jì)算下巴上每個(gè)輪廓點(diǎn)在輪廓上的切 線，然后將與切線垂直的方向確定為邊緣點(diǎn)的搜索方向。調(diào)整下巴點(diǎn)的目的就 是在"t臾索方向上找到 一個(gè)邊緣點(diǎn)來作為下巴點(diǎn)的新坐標(biāo)。
然后，沿著搜索方向，并在一定的搜索范圍內(nèi)找到梯度值最大的點(diǎn)作為新 點(diǎn)。為了減少噪聲的影響，梯度值的計(jì)算是在以搜索方向上的點(diǎn)為中心的一個(gè) 鄰域內(nèi)來進(jìn)行的，計(jì)算該鄰域內(nèi)的所有點(diǎn)的梯度，然后計(jì)算平均值來作為梯度 值。'
最后，利用搜索得到的新的點(diǎn)來進(jìn)行二次多項(xiàng)式的擬合，得到一條二次曲 線。計(jì)算每個(gè)輪廓點(diǎn)的搜索方向所在直線與二次曲線的交點(diǎn)。將交點(diǎn)作為最終 的搜索點(diǎn)。
因?yàn)橄掳偷倪吘壉容^明顯，而且下巴點(diǎn)的鄰域中一般會(huì)包含一些背景點(diǎn)， 而不同背景的圖像的下巴點(diǎn)的特征相差較大，所以用人臉邊緣信息搜索方法可 以克服灰度信息有時(shí)不能準(zhǔn)確搜索到候選點(diǎn)的缺陷，其效果參見圖2-2所示。
在本發(fā)明公開的另一方法實(shí)施例中，基于所述統(tǒng)計(jì)模型，用灰度信息搜索 方法，進(jìn)一步調(diào)整人臉和脖子結(jié)合部位下巴上的輪廓點(diǎn)。
因?yàn)橄掳秃筒弊咏Y(jié)合部位陰影比較重，造成邊緣模糊，所以對(duì)下巴部分的 點(diǎn)用灰度信息搜索方法，可以進(jìn)一步校正下巴和脖子結(jié)合部位下巴上的輪廓 點(diǎn)，其效果參見圖2-3所示。
步驟103:將被識(shí)別圖像的顏色空間由紅綠藍(lán)(RGB, Red-Green-Blue) 模式轉(zhuǎn)換為色相飽和(HSV, Hue-Saturation-Value)模式，基于所述人臉器官 形狀統(tǒng)計(jì)模型，用色度值搜索方法確定并調(diào)整嘴唇上的輪廓點(diǎn)；
嘴唇膚色的特點(diǎn)是偏紅，其色度和背景的色度的區(qū)別一般都非常明顯。所 以用色度值搜索方法可以更準(zhǔn)確地確定嘴唇輪廓。
所述用色度值搜索方法確定嘴唇輪廓點(diǎn)的步驟為
首先根據(jù)嘴唇輪廓點(diǎn)及其鄰域點(diǎn)來計(jì)算嘴唇上每個(gè)輪廓點(diǎn)在輪廓上的切 線，然后將與切線垂直的方向確定為搜索方向。搜索嘴唇點(diǎn)目的就是在搜索方
9向上找到 一個(gè)色度變化明顯的點(diǎn)來作為嘴唇點(diǎn)的新坐標(biāo)。
然后，沿著搜索方向連續(xù)采集若干個(gè)像素的色度值來組成一個(gè)數(shù)組。以數(shù) 組中心位置為分界，將左半部分和右半部分的色度值分別累加，然后相減得到 的絕對(duì)值作為色度變化程度的判斷值。在搜索方向上找到一個(gè)色度變化程度最 大的點(diǎn)作為嘴唇輪廓點(diǎn)的新點(diǎn)。
步驟104:依據(jù)被識(shí)別圖像中人臉器官的輪廓點(diǎn)，確定人臉器官的位置， 完成人臉器官的識(shí)別過程。
在本發(fā)明公開的另一方法實(shí)施例中，所述用PCA算法建立人臉器官形狀 統(tǒng)計(jì)模型的方法為
根據(jù)圖像的大小，選取PCA算法的若干特征分量來確定人臉器官的輪廓 點(diǎn)；其中，對(duì)尺寸較小的人臉圖像，采用PCA的前幾個(gè)特征分量來確定人臉 器官的輪廓點(diǎn)；對(duì)尺寸較大的人臉圖像，采用后幾個(gè)特征分量來確定人臉器官 的輪廓點(diǎn)。
根據(jù)圖像的大小來選擇PCA特征分量有理論的依據(jù)。根據(jù)實(shí)際的實(shí)驗(yàn)效 果，當(dāng)圖像中的人臉大小小于64*64時(shí)，其內(nèi)部器官的輪廓的分布就變得比較 緊湊，PCA分量中能量小于50%的部分幾乎不會(huì)對(duì)其輪廓變化產(chǎn)生影響。而 當(dāng)圖像中的人臉大于128*128時(shí)，PCA分量中能量小于50%的部分更能夠細(xì) 微的反應(yīng)輪廓(尤其是嘴巴)的變化。因此在輪廓定位中，首先根據(jù)人臉檢測 來確定圖像中人臉的大小，然后根據(jù)人臉大小來確定采用哪些PCA分量。PCA 特征分量的選擇的依據(jù)是能量，這里的能量是指特征分量對(duì)應(yīng)的特征值。當(dāng)人 臉大小小于64*64時(shí)，用能量大于50%的分量來進(jìn)行定位，大于128*128時(shí)用 能量小于50%的部分來進(jìn)行定位，大小位于這兩個(gè)尺度之間的部分則用全部分 量來定位。對(duì)于大于128*128的人臉，用能量小于50%的特征向量進(jìn)行定位后， 還需要將人臉圖像進(jìn)行縮小，然后用能量大于50%的部分進(jìn)行定位。
參照圖3,示出了本發(fā)明一種識(shí)別定位人臉器官的裝置實(shí)施例結(jié)構(gòu)框圖， 具體包括單元31:活動(dòng)形狀模型單元，用于建立基于PCA算法的人臉器官形狀統(tǒng) 計(jì)模型，并采用灰度信息搜索方法對(duì)被識(shí)別圖像中的人臉器官進(jìn)行初步定位；
在本發(fā)明公開的另一裝置實(shí)施例中，所述活動(dòng)形狀模型單元31基于PCA 算法建立人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模型的方法為
所述活動(dòng)形狀模型單元根據(jù)圖像的大小，選取主分量分析算法的若干特征 分量來確定人臉器官的輪廓點(diǎn)；其中，對(duì)小圖像，采用主分量分析算法的前幾 個(gè)特征分量來確定人臉器官的輪廓點(diǎn)；對(duì)大圖像，采用后幾個(gè)特征分量來確定 人臉器官的輪廓點(diǎn)。
單元32:下巴輪廓定位單元，用于采用人臉邊緣信息搜索方法調(diào)整下巴 上的輪廓點(diǎn)；
在本發(fā)明公開的另一裝置實(shí)施例中，所述還包括下巴輪廓第二定位單元 所述下巴輪廓第二定位單元用于基于所述活動(dòng)形狀模型單元31建立的人 臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模型，用灰度信息搜索方法，確定并調(diào)整人臉和脖子結(jié)合部位 下巴上的輪廓點(diǎn)。因?yàn)橄掳秃筒弊咏Y(jié)合部位陰影比較重，造成邊緣模糊，所以 對(duì)下巴部分的點(diǎn)用灰度信息搜索方法，可以進(jìn)一步校正下巴和脖子結(jié)合部位下 巴上的輪廓點(diǎn)。
單元33:嘴唇輪廓定位單元，用于確定并調(diào)整嘴唇上的輪廓點(diǎn)，方法是， 將被識(shí)別圖像的顏色空間由RGB模式轉(zhuǎn)換為HSV模式，然后，基于人臉器官 形狀統(tǒng)計(jì)模型，用所述用色度值搜索方法確定嘴唇邊緣信息，從而確定并調(diào)整 嘴唇上的輪廓點(diǎn)；
嘴唇膚色的特點(diǎn)是偏紅，其色度和背景的色度的區(qū)別一般都非常明顯。所 以用色度值搜索方法可以更準(zhǔn)確地確定嘴唇輪廓。
單元34:人臉器官位置確定單元，用于依據(jù)被識(shí)別圖像中人臉器官的輪 廓點(diǎn)，確定人臉器官的位置，完成人臉器官的識(shí)別過程。
本發(fā)明還公開了一種視頻處理芯片，該視頻處理芯片包含有識(shí)別定位人臉 器官的裝置，所述裝置包括
單元31:活動(dòng)形狀模型單元，用于建立基于PCA算法的人臉器官形狀統(tǒng)
i計(jì)模型，并采用灰度信息搜索方法對(duì)被識(shí)別圖像中的人臉器官進(jìn)行初步定位； 在本發(fā)明公開的另一裝置實(shí)施例中，所述活動(dòng)形狀模型單元31基于PCA 算法建立人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模型的方法為
所述活動(dòng)形狀模型單元根據(jù)圖像的大小，選取主分量分析算法的若干特征 分量來確定人臉器官的輪廓點(diǎn)；其中，對(duì)小圖像，采用主分量分析算法的前幾 個(gè)特征分量來確定人臉器官的輪廓點(diǎn)；對(duì)大圖像，采用后幾個(gè)特征分量來確定 人臉器官的輪廓點(diǎn)。
單元32:下巴輪廓定位單元，用于采用人臉邊緣信息搜索方法調(diào)整下巴 上的輪廓點(diǎn)；
在本發(fā)明公開的另一裝置實(shí)施例中，所述還包括下巴輪廓第二定位單元 所述下巴輪廓第二定位單元用于基于所述活動(dòng)形狀模型單元31建立的人 臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模型，用灰度信息搜索方法，確定并調(diào)整人臉和脖子結(jié)合部位 下巴上的輪廓點(diǎn)。因?yàn)橄掳秃筒弊咏Y(jié)合部位陰影比較重，造成邊緣模糊，所以 對(duì)下巴部分的點(diǎn)用灰度信息搜索方法，可以進(jìn)一步校正下巴和脖子結(jié)合部位下 巴上的輪廓點(diǎn)。
單元33:嘴唇輪廓定位單元，用于確定并調(diào)整嘴唇上的輪廓點(diǎn)，方法是， 將被識(shí)別圖像的顏色空間由RGB模式轉(zhuǎn)換為HSV模式，然后，基于人臉器官 形狀統(tǒng)計(jì)模型，用所述用色度值搜索方法確定嘴唇邊緣信息，從而確定并調(diào)整 嘴唇上的輪廓點(diǎn)；嘴唇膚色的特點(diǎn)是偏紅，其色度和背景的色度的區(qū)別一般都 非常明顯。所以用色度值搜索方法可以更準(zhǔn)確地確定嘴唇輪廓。
單元34:人臉器官位置確定單元，用于依據(jù)被識(shí)別圖像中人臉器官的輪 廓點(diǎn)，確定人臉器官的位置，完成人臉器官的識(shí)別過程。
本說明書中的各個(gè)實(shí)施例均采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說明的 都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見即 可。對(duì)于系統(tǒng)實(shí)施例而言，由于其與方法實(shí)施例基本相似，所以描述的比較簡 單，相關(guān)之處參見方法實(shí)施例的部分說明即可。
以上對(duì)本發(fā)明所提供的一種識(shí)別定位人臉器官的方法、裝置和視頻處理芯
12了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同 時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式
及應(yīng)用 范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。
權(quán)利要求
1、一種識(shí)別定位圖像中人臉器官的方法，其特征在于，所述方法包括步驟S1用主分量分析算法建立人臉器官形狀的統(tǒng)計(jì)模型，采用灰度信息搜索方法對(duì)被識(shí)別圖像中的人臉器官進(jìn)行初步定位；步驟S2基于所述統(tǒng)計(jì)模型，用人臉邊緣信息搜索方法確定并調(diào)整下巴上的輪廓點(diǎn)；步驟S3將被識(shí)別圖像的顏色空間由紅綠藍(lán)模式轉(zhuǎn)換為色相飽和模式，基于所述統(tǒng)計(jì)模型，用色度值搜索方法確定并調(diào)整嘴唇上的輪廓點(diǎn)；步驟S4依據(jù)被識(shí)別圖像中人臉器官的輪廓點(diǎn)，確定人臉器官的位置，完成人臉器官的識(shí)別過程。
2、 如權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，在步驟S2和S3之間還包括 基于所述統(tǒng)計(jì)模型，用灰度信息搜索方法，確定并調(diào)整人臉和脖子結(jié)合部位下巴上的輪廓點(diǎn)。
3、 如權(quán)利要求l，或2所述的方法，其特征在于所述灰度信息為圖像中某個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，所述灰度值的取值范圍為 0~ 1。
4、 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述色度值是色相飽和模式下圖像中某個(gè)像素點(diǎn)的所選顏色的純度與該 顏色的最大純度之間的比值，所述色度值的取值范圍為0~1。
5、 如權(quán)利要求1，或2所述的方法，其特征在于，所述用主分量分析算 法建立人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模型的方法為根據(jù)圖像的大小，選取主分量分析算法的若干特征分量來確定人臉器官的 輪廓點(diǎn)。
6、 一種識(shí)別定位人臉器官的裝置，包括，活動(dòng)形狀模型單元，其特征在 于，還包括，下巴輪廓定位單元、嘴唇輪廓定位單元和人臉器官位置確定單元， 其中活動(dòng)形狀模型單元用于建立基于主分量分析算法的人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模 型，并采用灰度信息搜索方法對(duì)被識(shí)別圖像中的人臉器官進(jìn)行初步定位；下巴輪廓定位單元用于采用人臉邊緣信息搜索方法調(diào)整下巴上的輪廓點(diǎn)；嘴唇輪廓定位單元用于確定并調(diào)整嘴唇上的輪廓點(diǎn)，方法是將被識(shí)別圖像的顏色空間由紅綠藍(lán)模式轉(zhuǎn)換為色相飽和模式，用色度值搜索方法確定嘴唇邊緣信息，從而確定并調(diào)整嘴唇上的輪廓點(diǎn)；人臉器官位置確定單元用于依據(jù)被識(shí)別圖像中人臉器官的輪廓點(diǎn)，確定人臉器官的位置，完成人臉器官的識(shí)別過程。
7、 如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括下巴輪廓第 二定位單元，所述下巴輪廓第二定位單元用于基于所述活動(dòng)形狀才莫型單元建立 的人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模型，用灰度信息搜索方法，確定并調(diào)整人臉和脖子結(jié)合 部位下巴上的4侖廓點(diǎn)。
8、 如權(quán)利要求6,或7所述的裝置，其特征在于，所述活動(dòng)形狀模型單 元基于主分量分析算法建立人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)才莫型的方法為所述活動(dòng)形狀模型單元根據(jù)圖像的大小，選取主分量分析算法的若干特征 分量來確定人臉器官的輪廓點(diǎn)。
9、 一種視頻處理芯片，其特征在于，所述視頻處理芯片包括識(shí)別定位人 臉器官的裝置，所述裝置包括，活動(dòng)形狀模型單元、下巴輪廓定位單元、嘴唇 輪廓定位單元和人臉器官位置確定單元，其中活動(dòng)形狀模型單元用于建立基于主分量分析算法的人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模 型，并采用灰度信息搜索方法對(duì)被識(shí)別圖像中的人臉器官進(jìn)行初步定位；下巴輪廓定位單元用于采用人臉邊緣信息搜索方法調(diào)整下巴上的輪廓點(diǎn)； 嘴唇輪廓定位單元用于確定并調(diào)整嘴唇上的輪廓點(diǎn)，方法是，將被識(shí)別圖 像的顏色空間由紅綠藍(lán)模式轉(zhuǎn)換為色相飽和模式，然后，基于人臉器官形狀統(tǒng) 計(jì)模型，用所述用色度值搜索方法確定嘴唇邊緣信息，從而確定并調(diào)整嘴唇上 的輪廓點(diǎn)；人臉器官位置確定單元用于依據(jù)被識(shí)別圖像中人臉器官的輪廓點(diǎn)，確定人 臉器官的位置，完成人臉器官的識(shí)別過程。
10、 如權(quán)利要求9所述的視頻處理芯片，其特征在于，所述下巴輪廓定位 單元的功能還包括基于所述活動(dòng)形狀模型單元建立的人臉器官形狀統(tǒng)計(jì)模型，用灰度信息搜 索方法，確定并調(diào)整人臉和脖子結(jié)合部位下巴上的輪廓點(diǎn)。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種識(shí)別定位圖像中人臉器官的方法、裝置和視頻處理芯片，所述方法包括用主分量分析算法建立人臉器官形狀的統(tǒng)計(jì)模型，采用灰度信息搜索方法對(duì)被識(shí)別圖像中的人臉器官進(jìn)行初步定位；基于所述統(tǒng)計(jì)模型，用人臉邊緣信息搜索方法確定并調(diào)整下巴上的輪廓點(diǎn)；將被識(shí)別圖像的顏色空間由紅綠藍(lán)模式轉(zhuǎn)換為色相飽和模式，基于所述統(tǒng)計(jì)模型，用色度值搜索方法確定并調(diào)整嘴唇上的輪廓點(diǎn)；依據(jù)被識(shí)別圖像中人臉器官的輪廓點(diǎn)，確定人臉器官的位置，完成人臉器官的識(shí)別過程。本發(fā)明在現(xiàn)有技術(shù)初步識(shí)別人臉器官基礎(chǔ)上，對(duì)下巴所在的輪廓上的點(diǎn)采用邊緣信息的方法單獨(dú)進(jìn)行處理；對(duì)嘴巴區(qū)域采用色度空間進(jìn)行處理，從而可以更精確地識(shí)別定位人臉器官。
文檔編號(hào)G06K9/62GK101510255SQ20091008096
公開日2009年8月19日 申請日期2009年3月30日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月30日
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