圖像的膚色檢測方法及其系統技術方案

本申請公開了一種圖像的膚色檢測方法，其中，包括：提取圖像的假設膚色的基準顏色模型；計算出圖像的像素點與假設膚色的基準顏色模型的顏色距離值；計算出圖像的像素點的背景概率值；根據圖像的像素點的上述顏色距離值和上述背景概率值的結果判斷其是否為膚色像素點。通過上述方法，可以確定圖像的膚色區域和背景區域。

【技術實現步驟摘要】

本申請涉及計算領域的圖片識別領域，尤其涉及一種圖像的膚色檢測方法及系統。
技術介紹
在計算機領域的圖片識別領域中，經常需要對圖像中的膚色進行檢測。比如在掌紋識別領域中，需要對系統所獲取的圖像中的膚色進行檢測，以識別所獲取的圖像中是否具有人的手，以及手的具體姿勢等信息。針對上述膚色檢測的需求，目前主要采用基于統計的膚色檢測的方法：該方法主要基于統計，建立針對膚色的顏色變換和膚色的顏色模型，常用的顏色模型有RGB(Red紅Green綠Blue藍)、YCbCr和HSV(Hue色調Saturation飽和度Value亮度)等顏色模型。一般通過規定膚色范圍、混合高斯建模和直方圖統計等方法判斷目標圖像中的像素是否為膚色。對圖像中的膚色檢測的準確性和便捷性會影響到系統對圖像的處理結果的準確性。本專利技術將提供一種新圖像的膚色檢測方法。
技術實現思路
本申請實施例提供一種圖像的膚色檢測系統和方法，可以檢測圖像的膚色區域和背景區域。為解決上述問題，本申請實施例提供一種圖像的膚色檢測系統和方法。一種圖像的膚色檢測方法，包括：提取圖像的假設膚色的基準顏色模型；計算出圖像的像素點與假設膚色的基準顏色模型的顏色距離值；計算出圖像的像素點的背景概率值；根據圖像的像素點的上述顏色距離值和上述背景概率值的結果判斷其是否為膚色像素點。一種圖像的膚色檢測系統，其特征在于，包括：提取單元，用于提取將圖像的基準顏色模型；第一計算單元，用于計算圖像中的像素點的顏色模型和基準顏色模型之間的顏色距離值；第二計算單元，用于計算圖像中的像素點的背景概率值；第三計算單元，用于將圖像中的像素點的顏色距離值和背景概率值相乘；判斷單元，用于根據上述將像素點的顏色距離值和概率相乘得到的值與預先設定閥值進行比對，判斷其是否為膚色像素點。由以上本申請實施例提供的技術方案可見，本申請實施例中，圖像的膚色區域和背景區域可以被有效區分。附圖說明此處所說明的附圖用來提供對本申請的進一步理解，構成本申請的一部分，本申請的示意性實施例及其說明用于解釋本申請，并不構成對本申請的不當限定。在附圖中：圖1為本應用申請的掌紋識別系統的實施例的流程示意圖；圖2為本申請實施例提供的流程圖；圖3為本申請實施例提供的系統結構圖；具體實施方式為使本申請的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本申請具體實施例及相應的附圖對本申請技術方案進行清楚、完整地描述。顯然，所描述的實施例僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒旧暾堉械膶嵤├?，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護的范圍。本申請的圖像膚色識別方法可以用于檢測圖像中的膚色區域和背景區域，以下將以掌紋識別系統中的手掌圖像的膚色檢測為一種實施例對本申請進行說明。如圖1所示，為一種掌紋識別系統的簡單流程圖，其工作時，掌紋識別系統先進行手掌圖像的采集，即，掌紋識別系統通過攝像頭拍攝用戶的手掌的圖像；然后，掌紋識別系統檢測所獲取的圖像中是否含有有效的手掌圖形，如掌紋識別系統檢測不到所述圖像中含有有效的手掌圖形，則掌紋識別系統直接輸出識別失敗的結果，并結束此次掌紋識別工作；如掌紋識別系統檢測到所述圖像中含有有效的手掌圖形，則掌紋識別系統會對圖像進行膚色檢測，以區分圖像中的膚色區域和背景區域，在獲取圖像中的膚色區域后，掌紋識別系統會對圖像中的手掌區域進行分割，以提取其相應的區域的掌紋，最后將提取到的掌紋進行掌紋識別，以判斷該用戶是否為合法用戶。通過上述掌紋識別系統的工作流程可知，膚色檢測在掌紋識別系統中具有重要的作用，其會影響掌紋識別系統對手掌區域的分割的準確性，而對手掌區域的分割的準確性又會影響到掌紋提取，最后會影響到掌紋識別系統的有效性。本申請的膚色檢測方法采用膚色在線建模和背景離線建模的方法對需要被檢測的圖像的膚色進行檢測，即區分圖像中的膚色區域和背景區域。所述的膚色在線建模是通過在需要被檢測圖像中截取一個區域或一個像素點，以該區域或像素點的RGB和/或HSV的顏色模型為基準顏色模型，將圖像中其它的區域和/或像素點的RGB和/或HSV的顏色的值與上述基準模型的值進行比對，得出圖像中其它區域和/或像素點的RGB和/或HSV的值與基準顏色模型的RGB和/或HSV的值之間的距離值。其中，上述基準顏色模型的區域和/或像素點是通過系統對圖像中的手掌的定位選取的，即系統通過統計或訓練，確認圖像中的某些區域或像素點一定是膚色的區域或像素點，通過對圖像的坐標定位選取上述區域或像素點作為假設膚色的基準顏色模型。如果選取假設膚色為一個區域，則取該區域內的所有像素點的RGB和/或HSV的顏色模型的值的平均值作為基準顏色模型；若選取的假設膚色為一個像素點則就以該像素點的RGB和/或HSV的顏色模型的值為基準顏色模型。所述背景的離線建模是系統預先通過大量的背景圖像的H和S的值通過混合高斯模型建模，使系統獲得背景的全局的顏色模型，然后，系統對所述圖像的每個像素點與上述背景的全局顏色模型進行比對，得出圖像中每個像素點是背景的概率值。最后系統將上述圖像的每個像素點通過膚色在線建模得出的距離值和通過背景離線建模得出的概率值相乘，將相乘的結果與預先設定的閥值進行比對，以判斷該像素點為膚色還是背景色。通過上述方式，可得出需要被檢測的圖像中的每一個像素點是膚色或背景，從而區分圖像中的膚色區域和背景區域。如圖2所示，為本申請的膚色檢測方法的實施例，其具體工作步驟如下：S101：系統接受觸發指令。系統接受觸發指令，準備對圖像進行膚色檢測。S102：提取圖像的假設膚色的基準顏色模型。系統被觸發后，通過圖像的坐標定位截取圖像的一個區域或像素點作為假設膚色區域，并且以該假設膚色區域的顏色模型作為基準顏色模型。本申請以假設膚色區域的每個像素點的RGB顏色模型中的B-G，G-R，B-R，的值的平均值和假設膚色的每個像素點的HSV顏色模型中的H的值的平均值的組合作為假設膚色的基準顏色模型。具體包括，首先根據假設膚色區域的像素點RGB顏色模型確定R的值，G的值，B的值；然后將B的值減去G的值得到B-G的值；將G的值減去R的值得到G-R的值；將B的值減去R的值得到B-R的值。通過上述方式使系統得到假設膚色的像素點的基準顏色模型的B-G，G-R，B-R的值。上述假設膚本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種圖像的膚色檢測方法，其特征在于，包括：提取圖像的假設膚色的基準顏色模型；計算出圖像的像素點與假設膚色的基準顏色模型的顏色距離值；計算出圖像的像素點的背景概率值；根據圖像的像素點的上述顏色距離值和上述背景概率值判斷其是否為膚色像素點。

【技術特征摘要】
1.一種圖像的膚色檢測方法，其特征在于，包括：
提取圖像的假設膚色的基準顏色模型；
計算出圖像的像素點與假設膚色的基準顏色模型的顏色距離值；
計算出圖像的像素點的背景概率值；
根據圖像的像素點的上述顏色距離值和上述背景概率值判斷其是否為膚
色像素點。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像的假設膚色由系統
通過圖像的坐標確定，具體包括：
系統通過統計或訓練，預先確認圖像中為膚色區域的坐標的位置；
系統通過圖像的上述坐標位置找到相應的假設膚色區域。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述假設膚色的基準顏色模
型包括所提取的假設膚色區域的像素點的紅綠藍RGB顏色模型的B-G，G-R，
B-R，的值，具體包括：
根據假設膚色區域的像素點RGB顏色模型確定R的值，G的值，B的值；
將B的值減去G的值得到B-G的值；
將G的值減去R的值得到G-R的值；
將B的值減去R的值得到B-R的值。
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述假設膚色的基準顏色模
型還包括所提取的假設膚色區域的像素點的色調，飽和度，亮度HSV顏色模
型中的H的值。
5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述圖像的像素點與基準顏
色模型的顏色距離值，由圖像的像素點的顏色模型的值與基準顏色模型的值確
定，具體包括：
提取假色膚色的所有像素點的B-G，G-R，B-R，H的值的平均值為基準

\t顏色模型的值；
將圖像的像素點的B-G，G-R，B-R，H的值與上述基準顏色模型的B-G，
G-R，B-R，H的值分別相減；
將上述相減得到的B-G，G-R，B-R，H的值相加，得到該像素點與基準
顏色模型的顏色距離值。
6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述圖像的像素點的背景概
率值通過如下方法獲得：
預先將由H值和S值表征的背景像素點通過混合高斯模型的方式建立背
景模型；
通過所述圖像的像素點的H值和S值與上述背景模型的比對，計算出所
述圖像的像素點的背景概率值。
7.如權利...

【專利技術屬性】
技術研發人員：謝永祥，方濤，
申請(專利權)人：阿里巴巴集團控股有限公司，
類型：發明
國別省市：開曼群島;KY