李 岚，张 云

（兰州文理学院 数字媒体学院，甘肃兰州 730000）

人脸识别与虚拟现实技术相结合是目前非常活跃的课题，在出入安全检测、个人信息验证、人机交互、目标跟踪等领域有很好的实用价值[1]。虽然人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别，但是由于它的无侵害性和对用户最自然、最直观的方式，使人脸识别成为最容易被接受的生物特征识别方式。人脸识别通常包含两部分内容：一是人脸检测，二是人脸识别。正确的人脸检测就是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索，确定是否存在人脸，如果有则返回人脸所在的位置、姿态、大小。

典型的人脸检测方法有模板法、基于示例的学习法、基于器官特征的方法、神经网络法等[2]。由于肤色信息对方向、位置的无关性，因此基于肤色的人脸检测和基于灰度图像的人脸检测[3]相比，可以很好地缩短检测时间，提高检测的实时性和鲁棒性。但是肤色信息也有自身的缺点，如环境光照、肤色种类、遮挡、旋转、胡须等客观因素的影响，也会加大检测的难度。

针对以上出现的问题本文进行了探讨和测试，先将人脸检测的过程划分为三步。第一步：建立颜色空间——对颜色进行光照补偿，对比肤色模型，找出对肤色具有更好的聚类的颜色空间，在一定程度上可以消除日照、光源等客观环境的影响。基于文献[4]，在RGB三基色颜色空间对受光不好的图像进行光线补偿，修复色彩偏移问题；通过空间变换，在YCgCr空间上对输入图像进行肤色分割，尽可能减少搜索区域。……