Fulltext

Human Face detection in color image By using different color space

صلاح طه علاوي

Alustath الاستاذ
ISSN: 0552265X 25189263 Year: 2011 Issue: 140 Pages: 459-484
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Abstract

This paper presents a novel model to detect the human face in color image by using different color spaces (YCbCr and HSV). This work is divided into two independent stages. First stage extracts rules through using a number of images that contain skin regions and the second stage detects face regions. First stage includes using a number of color images. These images are converted into another color space (YCbCr and HSV). Then limiting only the skin regions in these images. After that compute the color values for each color space in these skin regions and draw a histogram for each color, through it, to get out the numbers that will help us to extract the rules which would be used to classify image pixels into skin or non-skin color. Second stage includes entering color image then convert it into two images each one represents different color space (YCbCr and HSV) , after that extracted rules in first stage are used to classify the pixels of each image into skin or non-skin color. Then delete the pixels that represent noise from each image by using the medium filter. After that these skin pixels combined to make meaningful regions (i.e. face, hand, etc.) in each image. Gathering the skin regions that are in the two images to get one image. Examining these regions throughout applying three tests (Compactness, Solidity and Orientation) on each region to decide whether it is a face or not. Finally the region face can be pointed out through drawing a box round it.

في هذا البحث نقدم طريقة لاكتشاف وتحديد الوجه في الصور الملونة باستخدام مساحات لونية مختلفة (YCbCr and HSV ) يقسم هذا العمل الى مرحلتين مستقلة الواحدة عن الاخرى. المرحلة الاولى هي مرحلة استخراج القوانين من خلال استخدام مجموعة من الصور تحتوي على مناطق جلدية والثانية مرحلة تحديد منطقة الوجه. المرحلة الاولى تتضمن استخدام عدد من الصور الملونة. يتم تحويل هذه الصور الى التحويلات اللونية( YCbCr and HSV ) . بعدها يتم تحديد المناطق الجلدية فقط في هذه الصور. ثم تحسب القيم اللونية لكل لون في هذه المناطق ورسم مخخط لكل لون و من خلاله نستطيع الحصول على الارقام التي تساعدنا في استخراج القوانين. هذه القوانين تستخدم في تصنيف نقاط الصورة الى نقاط تحمل لون الجلد واخرى غير جلدية.المرحلة الثانية تتضمن ادخال صورة ملونة ثم تحلويلها الى صورتين كل واحدة تمثل تحويله لونية مختلفة (YCbCr and HSV). بعدها يتم استخدام القوانين المستخرجة في المرحلة الاولى لتصنيف نقاط كل صورة الى نقاط تمثل لون الجلد واخرى لا تمثل لون الجلد ثم يتم حذف النقاط التي تمثل ضوضاء من كل صورة من خلال استخدام فلتر الوسط يتم بعدها تجميع النقاط الجلدية للحصول على مناطق ذات معنى قد تمثل (الوجه ، اليد، الخ.. ) في كل صورة. بعدها تجمع المناطق الجلدية المتكونة في الصورتين للحصول على صورة واحدة تفحص هذه المناطق من خلال تطبيق ثلاث اختبارات (Compactness, Solidity and Orientation) على كل منطقة لتحديد اذا كانت تمثل وجه أم لا. اخيرا يتم تاشير منطقة الوجه من خلال رسم مستطيل حولها.