附件C：譯文


彩色圖片中的面部檢測

Rein-Lien Hsu, IEEE學(xué)生會員
Mohamed Abdel-Mottaleb,IEEE會員
Anil K. Jain, IEEE研究員

摘要：人臉檢測在如影像監(jiān)督、人機接口、面貌識別，和外觀圖象數(shù)據(jù)庫管理的應(yīng)用中起著重要作用。我們提出了一個在不同的照明條件以及復(fù)雜的背景的情況下供彩色圖像使用的外觀檢測算法。我們基于新型照明補償技術(shù)和非線性色彩轉(zhuǎn)換檢測出整個區(qū)域皮膚的形象，然后生成臉。
選擇物以蒙皮補片的空間排列為基礎(chǔ)。該算法構(gòu)造出眼，口，以及邊界地圖核查每個外觀選擇物. 試驗結(jié)果證明了圖像從若干照片集（包括戶內(nèi)和戶外）里無論在顏色、位置、比例尺、方向、三維姿勢和表情的范圍里能進行成功的面部檢測。

索引詞：外觀檢測、面貌識別、光補償、顏色變換、膚色、臉的特色地圖、霍夫變換

1、 介紹
在人類活動中主要涉及到各種各樣如視頻監(jiān)控，人機界面，人臉識別[ 7 ]、 [ 42 ] 、 [ 47 ] 和人臉圖像數(shù)據(jù)庫管理[ 36 ]的應(yīng)用 。外觀檢測是進行這些識別應(yīng)用的關(guān)鍵一步。大多數(shù)人臉識別算法假定面部位置是已知的。同樣，人臉跟蹤算法（例如 [ 10 ] ）往往假定最初面部位置是已知的。請注意，人臉檢測可視為一個二階（外觀函數(shù)）分類問題。
因此，一些人臉識別的技術(shù)在發(fā)展（例如，整體/范本的辦法[ 12 ] 、 [ 30 ] 、 [ 41 ] 、 [ 27 ] ，功能一分子的方法[ 6 ] ，他們的結(jié)合[ 20 ] ），也被用來檢測面孔，但他們要求非常嚴格的計算，不能處理圖像中面部大的變化
各種人臉檢測辦法在[11] 、 [ 24 ] 、 [ 26 ] 、 [ 45 ] ， [ 14 ] 中都有討論。主要辦法按時間順序列出在表1 。最近調(diào)查的人臉檢測，見[ 45 ]和[ 14 ] 。這些辦法利用各種技術(shù)，如主成分分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機器學(xué)習(xí)，信息理論，幾何建模， （變形）模板匹配， 霍夫變換，運動提取和顏色分析。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的[ 32 ] ， [ 33 ]和看法為基礎(chǔ)的[ 39 ]的方法需要大量的臉和培訓(xùn)的例子，其目的主要是為了找到正面面部灰階圖像?；谔卣鞯睦脦缀蚊娌刻卣髋c信仰網(wǎng)絡(luò)[ 46 ]的方法，提供了側(cè)面的人臉檢測。幾何面模板和霍夫變