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第 28卷 第 5期 武 汉 大 学 学 报 ·信 息 科 学 版 Vo1．28No．5 2003年 10月 GeomaticsandInformationScienceofW uhanUniversity 0Ct．2003 文章编号 ：1671—8860(2003)05—0623—03 文献标识码 ：A YUV—KL变换在人脸肤色检测中的应用 钱 俊 魏 锴 (1 武汉大学新 闻与传播学院，武汉市珞珈 山，430072) 摘 要 ：将常用于人脸肤 色检测 的YUV色彩空间与 KL变换相结合 ，提 出了一种基于 YUV-KL变换的肤 色 检测算法 ，并将它和其他常用的色彩空间检测效果进行对比，指 出了这种变换的优势，并分析 了原因。 关键词 ：肤色检测 ；YUV；色彩空 间；KL变换 中图法分类号 ：TP751．1；TS801．3 基于内容的人脸图像检索首先要做的是人脸 过度分散，很难找到一个较小的阈值范 围作为人 检测 。另外 ，在高保真 、高压缩 比的人脸 图像压缩 脸检测的标准 。 中，由于普通压缩算法的压缩 比有 限，因此 ，人们 1．2 归一化 RGB色彩空间 常采用混合压缩算法 ，其核心是定位人脸区域 ，这 图像中如果存在两点满足鲁一岳一，则这 同样要求有较为精确的人脸检测 。从上面的分析 可以看出，人脸检测技术 已广泛应用于模式识别 、 两点只有亮度上 的差异 ，不存在色彩上 的不 同。 计算机视觉和图像编码等领域 ，越来越受到人们 经过如下变换 ： 的关注。 本文从分析色彩空间即色彩坐标系人手 ，对 常用于人脸肤色检测 的色彩空间 (简称肤色检测 空 间)进行介绍 ，指出每一个肤色检测空间在实际 使用时的效果；同时给 出人脸肤色的分布特 点，指 ll[1八R+00G+B1R／(+0G++BB)1RR／(+0G++BB)]llfIIBG差]ll 出一个好 的肤色检测空间所必须具备的条件。通 过将 YUV色彩空间与 KL变换相结合 ，给 出一 种新的肤色检测空间。 常用的肤色检测空间 表 1 试验结果统计表 ／( ) 笔者从 40幅彩色登记照片、20幅彩色生活 Tab．1 ResultsofExperiments 照片中选取了有代表性 的人脸 区域 60块 ，大小为 10像素 ×10像素 ，共 6000个样本点。 1．1 RGB色彩空间 人脸 的肤色在 RGB色彩空 间上一般分布于 RE151，255]、G[97，239]、B-[84，233]的区间。可 以看出，人脸 的肤色信息较为均匀地分布在 RGB 三个分量上 。RGB色彩空间的每个分量 的范 围 是-[o，255]，人脸肤色无论哪个分量都 占据着整个 归一化 RGB色彩空 间虽然可 以在 一定程度 色彩范 围的 40 ～60 ，即 RGB色彩 空间难 以 上缩小阈值范围，但是它 的弱点是一旦给定某两 被直接用于人脸肤色检测 的原因在于肤色信息 的 个分量 ，剩下 的一个分量可 以通过用 1减去这两 收稿 日期 ：2003—05-22。 624 武 汉 大学 学 报 ·信 息 科 学 版 个分量得到 。也就是说 ，使用归一化RGB色彩空 间，有一个分量必然成为冗余分量，这样会使整个 图像的颜色信息集 中于某两个分量上，这两个分 量上的非肤色信息依然大量存在 ，因此，用这种方 法也难 以获得令人满意的人脸肤色检测结果 。从 表 1可看出，归一化 RGB色彩空间的检测效果与 其他变换相比还是有很大的差距 。 1．3 YUV和 YCC 色彩空间 YUV和 YCC 色彩空 间的特 点与归一化 RGB色彩空间不 同，它们不是单纯地依靠压缩色 彩信息来降低误检率，而是通过将人脸的肤色信 息集中于某两个分量上，将亮度信息集 中于第三 个分量上，这样既实现