人臉圖像檢測與正規(guī)化的研究

張海偉 ， 紀(jì)玉波

（1.遼寧石油化工大學(xué) 計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院，遼寧 撫順 113001；2.撫順職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程系，遼寧 撫順 113006）

隨著時(shí)代的進(jìn)步與國民生活水平的提升，人們對于個(gè)人隱私與生活環(huán)境的安全性有著越來越高的要求，需要一個(gè)安全且可靠的環(huán)境，即需要對人員身份進(jìn)行有效的監(jiān)控與管理。傳統(tǒng)的卡片與密碼這種身份識別方式已經(jīng)無法滿足人們的需求，因此身份識別演變?yōu)橄Ｍ褂脗€(gè)人與生俱來且獨(dú)一無二的生物信息來進(jìn)行識別，這就是生物識別技術(shù)。

目前所使用的生物識別技術(shù)中，較廣泛運(yùn)用的有指紋識別、掌紋識別、虹膜識別與人臉圖像識別，其中指紋與掌紋識別雖然快速方便，但是需要身體與設(shè)備直接接觸，容易成為疾病的傳播途徑，識別設(shè)備也有可能因?yàn)榻佑|污染而造成識別率下降或設(shè)備損壞。而虹膜識別雖然不需直接接觸，但亦需要人眼與設(shè)備在近距離下才能完成識別，且眼睛比身體其他部位更容易造成感染。因此上述生物識別技術(shù)中，只有人臉圖像識別能夠在非接觸的情況下進(jìn)行身份識別，并且能夠與監(jiān)控視頻相結(jié)合，集成環(huán)境監(jiān)控與人員身份識別于一體。目前人臉圖像識別主要運(yùn)用于大樓門禁系統(tǒng)、城市智能系統(tǒng)與環(huán)境安全監(jiān)控等領(lǐng)域[1]。

一般人臉識別研究通常僅針對公開通用的人臉資料庫或是自制的人臉資料庫進(jìn)行檢測和識別，省略了從實(shí)際場景中進(jìn)?人臉檢測選擇與圖像正規(guī)化的階段。因此本文從實(shí)際復(fù)雜背景環(huán)境下進(jìn)?人臉圖像檢測與正規(guī)化，提高了識別率。

1 相關(guān)技術(shù)介紹

1.1 基于色彩分割的人臉圖像檢測

此方法為最常見的人臉偵測方法，主要利用人體的膚色特征進(jìn)行色彩過濾，再對得到的二值化圖像進(jìn)?區(qū)域條件判斷。例如：人臉橢圓形狀、人臉對稱性、人臉五官特征相對位置等[2]，判斷原則為根據(jù)人臉具有的相關(guān)特征，盡可能排除非人臉的區(qū)域范圍，最后得到可能的人臉區(qū)域。

1.2 基于Adaboost算法的人臉圖像檢測

Adaboost（Adaptive Boosting）算法是由 Freund 與 Schapire所提出的，是目前十分熱門的人臉圖像識別方法，針對每次實(shí)驗(yàn)中錯(cuò)誤的樣本資料進(jìn)行權(quán)重的調(diào)整，提高錯(cuò)誤分類樣本的出現(xiàn)機(jī)率，對錯(cuò)誤分類進(jìn)行修正，從而逐漸降低錯(cuò)誤率[3-4]。圖1中的弱分類器 （weak classifier）為一次實(shí)驗(yàn)所得到的結(jié)果，由于每次實(shí)驗(yàn)會針對上個(gè)分類器的錯(cuò)誤分類進(jìn)行修正，因此將實(shí)驗(yàn)所得的弱分類器組合，成為一個(gè)具有足夠分類能力的分類器，稱之為強(qiáng)分類器（strong classifier）。

圖1 Adaboost分類器結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure diagram of Adaboost classifier

該算法的主要目的是希望通過實(shí)驗(yàn)的方式，從眾多Haar-like的矩形特征之中去除錯(cuò)誤分類樣本，挑選出一些最能夠判斷是否為人臉的矩形特征，其流程如下：

Step0:給定一組實(shí)驗(yàn)樣本集合 S={（x1，y1），…，（xn，yn）}與一群 Haar-like 特征集合 F={f1，f2， …，fm}， 其中 xi∈X 而 yi∈{0，1}，yi=0表示 xi樣本非人臉圖像，yi=1表示 xi樣本為人臉圖像。每張樣本圖像通過式（1）給定初始權(quán)重w1，i，其中m為正例（positive）樣本個(gè)數(shù)，l為反例（negative）樣本個(gè)數(shù)。

Step1:假設(shè)希望實(shí)驗(yàn)結(jié)果有T個(gè)弱分類器，則需要進(jìn)行T次挑選演算（t=1，…，T），將會得到T個(gè)弱分類器代表著被挑選出的T個(gè)Haar-like特征。每次的挑選需要進(jìn)行以下幾個(gè)步驟：

Step1.1:正規(guī)化實(shí)驗(yàn)樣本權(quán)值，使權(quán)值相加總和為1。

Step1.2:利用實(shí)驗(yàn)樣本資料集X與所有矩形特征F進(jìn)行分類對應(yīng)。如式（2）所示，hk表示fk矩形特征所對應(yīng)的分類函數(shù)，即一個(gè)候選的弱分類器，其中θ為特征區(qū)塊的閾值，p為不等式方向參數(shù)。因?yàn)橛衜個(gè)矩形特征，所以將得到m個(gè)候選弱分類器。每個(gè)候選弱分類器可以分別統(tǒng)計(jì)出分類的錯(cuò)誤率 ε，如式（3）所示。

Step1.3:從所有候選分類器hk中挑選出具有最低分類錯(cuò)誤率的候選弱分類器，當(dāng)作此次實(shí)驗(yàn)所得到的弱分類器。

譯文 Fairest of all God’s trees,the orange came and settled here.

Step1.4:利用式4更新實(shí)驗(yàn)樣本權(quán)值。減小正確分類樣本的權(quán)值，未被正確分類的樣本權(quán)值則保持不變。

Step2:經(jīng)過T次的實(shí)驗(yàn)后得到T個(gè)弱分類器，最后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果將T個(gè)弱分類器通過線性組合的方式集結(jié)成為一個(gè)強(qiáng)分類器，如式（5）所示。

使用Adaboost算法進(jìn)行人臉特征挑選后，可以得到如圖2所示的強(qiáng)分類器架構(gòu)，其中包含多個(gè)人臉弱分類器，每個(gè)弱分類器包含一個(gè)矩形特征與分類可信度αi，因此一個(gè)圖像區(qū)域只要經(jīng)過每個(gè)弱分類器并統(tǒng)計(jì)可信度，即可決定出該區(qū)域是否為人臉區(qū)域。

為了更進(jìn)一步提升人臉檢測率與減少計(jì)算的復(fù)雜度，需要將分類器進(jìn)行串接，如圖3所示，快速的排除非人臉區(qū)域，減少需要計(jì)算的區(qū)域數(shù)量，并且針對可能的人臉區(qū)域做更多特征判斷，因此能夠兼顧運(yùn)算速度與人臉檢測的正確率。

圖2 人臉檢測分類器架構(gòu)圖Fig.2 Structure diagram of face detection classifier

圖3 分類器串接圖Fig.3 Diagram of classifier cascading

1.3 人臉圖像檢測正規(guī)化的原理

圖像旋轉(zhuǎn)是一種基本的圖像調(diào)整方法，用以修正各個(gè)圖像中不同角度的差異[5]。假設(shè)圖像中一個(gè)像素點(diǎn)位于（x，y）坐標(biāo)點(diǎn)，在經(jīng)過θ度旋轉(zhuǎn)后，像素點(diǎn)位移至新的坐標(biāo)點(diǎn)（x’，y’），兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)之間的映射關(guān)系如式6所示?？梢杂蓤D4得知整張圖像旋轉(zhuǎn)前后的相對關(guān)系，旋轉(zhuǎn)后原圖像的部份區(qū)域會因?yàn)樾D(zhuǎn)而超出圖像的表示范圍，也會有部份圖像區(qū)域沒有對應(yīng)的來源像素點(diǎn)，因此在實(shí)際操作上會利用式7，通過目標(biāo)圖像的每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)，直接計(jì)算對應(yīng)的原始圖像坐標(biāo)點(diǎn)并取得像素值，若發(fā)生非整數(shù)坐標(biāo)點(diǎn)或是沒有對應(yīng)坐標(biāo)的情形，則使用圖像插補(bǔ)（Interpolation）的方式產(chǎn)生像素點(diǎn)。

2 人臉檢測與正規(guī)化實(shí)驗(yàn)

2.1 人臉檢測

人臉識別系統(tǒng)所輸入的圖像通常包含有人物與背景兩種信息，而人物的人臉信息為識別系統(tǒng)所關(guān)心的部份，因此排除背景信息并檢測出圖像中人臉大致位置是關(guān)鍵的一步。在灰度人臉檢測的方法上，主要利用Adaboost與Haar-like特征實(shí)驗(yàn)方法，將事先采集好的人臉特征分類器并以125×125為初試區(qū)域大小，對整張輸入圖像做全面的區(qū)域特征對比，每掃描完一次，將搜尋區(qū)域放大1.3倍再次進(jìn)行人臉區(qū)域特征對比，直到分類器取得人臉范圍或是無法繼續(xù)放大特征區(qū)域?yàn)橹梗眠@種檢測方法能夠快速的得到人臉的位置，但是也會有錯(cuò)誤的情況發(fā)生[6]。

圖4 圖像旋轉(zhuǎn)圖Fig.4 Diagram of image turning

為了避免灰度特征檢測的誤判情況，引入了彩色圖像信息進(jìn)行判斷，主要利用人臉偵測常用的膚色過濾方法。首先將選擇區(qū)域轉(zhuǎn)換成 YCbCr色彩空間，通過如式（8）、（9）所示的條件取得膚色二值化圖像，最后利用選擇區(qū)域的膚色范圍比[如式（10）]與膚色密度比[如式（11）]計(jì)算來排除人臉檢測錯(cuò)誤，完整人臉檢測流程如圖5所示[7]。

圖5 人臉檢測流程Fig.5 Flow chart the work of face detection

2.2 人臉正規(guī)化

經(jīng)過人臉檢測處理后，得到的人臉除了正臉以外，也有可能得到一些傾斜的人臉，取得雙眼坐標(biāo) eL（x，y）、eR（x，y），取得斜率me，由斜率可以得知旋轉(zhuǎn)角度和方向，從而進(jìn)行正規(guī)化處理，如圖6所示。

圖6 正規(guī)化對比圖Fig.6 Diagram of illumination normalization

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

通過結(jié)合灰度特征檢測與膚色過濾檢測的方法，所使用的時(shí)間如圖7所示，較傳統(tǒng)的特征方法有明顯的減少，以40人的樣本數(shù)為例，灰度與膚色過濾檢測結(jié)合的方法所用時(shí)間為傳統(tǒng)方法的1/3。

圖7 所用時(shí)間趨勢Fig.7 Diagram of time trend

圖8 識別率的差異Fig.8 Diagram of recognition rate

文中將人臉正規(guī)化處理作為必要手段，統(tǒng)計(jì)了處理前后隨著樣本數(shù)變化在識別率方面的差異，如圖7所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明經(jīng)過人臉正規(guī)化處理后能夠有效提升識別系統(tǒng)的識別率，以40人的樣本數(shù)為例，未經(jīng)過正規(guī)處理的識別率為73.8%，而經(jīng)過正規(guī)處?的識別率為91.6%，在識別率方面提升了17.8%。

4 結(jié) 論

在本文中，研究了一個(gè)用于復(fù)雜場景中進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測人臉的識別方法。利用彩色圖像膚色密度計(jì)算的方式，改善了原本僅針對灰度圖像進(jìn)行人臉檢測的誤判情況。為了能夠提高識別率，我們提出了人臉檢測正規(guī)化的方法，通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該方法行之有效，能夠大幅減少所用的時(shí)間。雖然本文實(shí)現(xiàn)了一個(gè)復(fù)雜場景下之實(shí)時(shí)人臉檢測，但是在真實(shí)應(yīng)用環(huán)境中還有很多因素會對識別效果造成影響，例如：光線與人臉各種表情變化等，這些項(xiàng)目是我們未來改進(jìn)的方向。

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