基于AdaBoost+膚色模型的多人臉檢測考勤系統(tǒng)
摘要：為解決多人場景下的身份注冊問題，將人臉檢測作為依據(jù)，提出一種多人臉檢測考勤系統(tǒng)。該系統(tǒng)以智能終端拍攝圖像作為輸入，基于人臉檢測獲取考勤目標，最后通過用戶注冊獲得待考勤目標的身份信息。目前系統(tǒng)已投入課堂學生的點名應用中，實驗結(jié)果驗證了該系統(tǒng)中各環(huán)節(jié)方法的有效性和魯棒性。
關(guān)鍵詞：人臉檢測;考勤;多人;自動識別
一、概述
人臉檢測不僅是生物特征識別領(lǐng)域的重要課題，同時也是計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點。它是人臉定位、身份驗證、身份查找等多種應用的基礎(chǔ)。由于具有重要的理論和應用價值，因此越來越受到研究人員的重視。目前，人臉檢測技術(shù)已經(jīng)廣泛的應用于門禁、攝像監(jiān)視等系統(tǒng)中。
人臉檢測利用圖像或視頻作為輸入，對探測區(qū)域進行檢測，以確定其中是否存在人臉及其可能的位置和區(qū)域。常用的人臉檢測的方法主要分為兩大類：(1)基于知識的方法。這類方法主要利用人臉的明顯特征如眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官特征及其相互之間的位置關(guān)系進行判斷。包括基于人臉幾何特征的人臉檢測、基于膚色模型的人臉檢測等。(2)基于統(tǒng)計的方法。這類方法將人臉看成一個整體，用統(tǒng)計的方法使用大量人臉圖像樣本的訓練構(gòu)造人臉模式空間，再根據(jù)相似度量檢測人臉是否存在。包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測、基于AdaBoost算法的人臉檢測等。
AdaBoost具有精度高、弱分類器構(gòu)造簡單、檢測率高且速度快等優(yōu)點，但是AdaBoost算法僅考慮灰度特征，容易造成誤檢�；谀w色模型的人臉檢測方法在實際應用中容易將與顏色相近的區(qū)域誤檢為人臉。通過AdaBoost定位出入臉位置，再運用膚色模型對其進行膚色校驗則可以很好的.規(guī)避兩者缺點。因此本文提出了一種基于AdaBoost與膚色模型的人臉檢測方法，并應用于多人臉考勤系統(tǒng)中。
二、人臉檢測
2.1數(shù)據(jù)采集
人臉數(shù)據(jù)獲取是人臉檢測的基礎(chǔ)。系統(tǒng)對輸入數(shù)據(jù)并無過多限制條件，輸入數(shù)據(jù)可來自用戶隨身攜帶的智能手機，也可以是室內(nèi)監(jiān)控攝像機的拍攝結(jié)果。對于某些無法用一副圖像采集完全的大尺度場景，可利用智能手機中自帶的全景拍攝功能，完成拼接后上傳全景數(shù)據(jù)。經(jīng)過調(diào)查，目前包括iPhone、三星、小米等絕大多數(shù)智能手機均自帶全景拍攝功能。即使用戶手機中無此功能，官方的應用商店如App Store. Google Play也具有諸多相關(guān)應用如：Photosynth，可免費下載用以獲取拍攝場景的全景圖像。實驗證明，借助手機全景拍攝功能采集的圖像可以作為有效的輸入，同時方便考勤人員采集考勤數(shù)據(jù)，獲取數(shù)據(jù)的便襯|生大幅增加。
2.2基于AdaBoost人臉檢測
AdaBoost是由Yoav Freund和Robert E.Schapire在1995年提出的一種迭代分類算法，其核心思想是將同一訓練集的不同弱分類器集合起來，從而構(gòu)造一個強分類器。不同的弱分類器具有不同的權(quán)值，且它能根據(jù)上一次的結(jié)果確定每個樣本的權(quán)值，然后繼續(xù)通過分類器訓練，最后將每次訓練得到的分類器集合起來得到最終的分類器。
AdaBoost在人臉檢測應用中需要通過訓練大量可以區(qū)分人臉和非人臉區(qū)域的Haar特征，并從中挑選一些重要的特征并組合起來構(gòu)成級聯(lián)分類器，最終生成強分類器。這個過程中需要大量的Haar特征參與訓練。經(jīng)過大量樣本訓練來區(qū)分人臉和非人臉區(qū)域，最后經(jīng)過AdaBoost對分類器進行計算，即可用于人臉檢測。
2.3膚色模型檢測
應用AdaBoost方法的漏檢率相對較低，但誤檢率相對較高。因此需要通過處理將一些誤檢區(qū)域去除。本文選取基于膚色模型的方法對已檢測到的人臉部分進行分析，以減少單純利用AdaBoost方法造成的誤檢率過高問題。
三、系統(tǒng)實現(xiàn)
3.1硬件環(huán)境
系統(tǒng)硬件環(huán)境包括：Intel Core Duo E7500 2.93GHzCPU， 2G內(nèi)存以及NVIDIA GT210獨立顯卡。
3.2軟件系統(tǒng)
系統(tǒng)采用B/S架構(gòu)，前端采用ASP.NET開發(fā)，主要包括：考勤人員上傳考勤圖像模塊、結(jié)果、考勤人員登錄確認模塊、顯示考勤結(jié)果等模塊。后臺服務器端采用C++借助OpenCV庫實現(xiàn)上傳圖像或視頻的多人臉檢測。
3.3考勤實現(xiàn)
系統(tǒng)中AdaBoost人臉檢測模塊包括收集樣本、訓練樣本生成分類器、使用生成的分類器進行人臉檢測等步驟。
樣本包括正樣本和反樣本，即包含人臉部分圖像和不包含人臉部分的圖像。樣本數(shù)量越多則生成的分類器越可靠，后期人臉檢測更準確。樣本訓練前需要對圖像進行歸一化處理，即需要使各圖像像素尺寸一致。歸一化處理后，建立正反樣本描述文件，正樣本描述文件每行內(nèi)容包括圖像名字、該圖像中正樣例(人臉區(qū)域)個數(shù)、圖像的寬、圖像的高，使用空格間隔。反樣本描述文件每行內(nèi)容僅包括圖像名字。之后通過OpenCV提供的opencv_createSamples可執(zhí)行程序創(chuàng)建正反樣本vec文件。
正反樣本vec文件生成后需要通過_Opencv提供的opencv_haartraining可執(zhí)行程序進行樣本訓練。訓練完成后將生成一個xml文件，即通過AdaBoost算法生成的用于人臉檢測的分類器文件。此處主要利用了AdaBoost的OpenCV實現(xiàn)。
使用生成的分類器進行人臉檢測時主要使用了OpenCV提供的兩個方法：
(l)load()方法，其主要功能為載人生成的分類器。
(2)detectMultiScale()方法。此方法通過使用之前載入的分類器，在輸入的圖像中查找人臉區(qū)域并返回人臉區(qū)域的位置。
在AdaBoost初步確定人臉區(qū)域后，采用膚色模型校驗。膚色檢測需要設(shè)置膚色范圍，通過將圖像中的像素點與“標準膚色”相比較，從而區(qū)分圖像中的膚色區(qū)域與非膚色區(qū)域。
在設(shè)置“標準膚色”范圍時，實驗中采用了三種廣泛使用的顏色空間：RGB色彩空間、HSV色彩空間、YCbCr色彩空間。
實驗中，共設(shè)置兩個RGB標準膚色模型。RGB膚色模型一的閾值范圍應滿足：G>40、B>20、R>G、R>B、MAX(R，GB)-MIN(R，GB》15。RGB膚色模型二的閾值范圍應滿足：R>220.|R-G|<15. R>G. R>B。
將RGB顏色轉(zhuǎn)換為HSV顏色，然后設(shè)置HSV標準膚色閾值范圍應滿足：O 將RGB顏色轉(zhuǎn)換為YCbCr顏色，然后設(shè)置YCbCr標準膚色閾值范圍為：Y>20、135 通過與標準膚色數(shù)據(jù)對比，圖像某區(qū)域像素同時符合三種標準膚色閾值范圍時即認為是膚色區(qū)域。結(jié)合AdaBoost檢測結(jié)果綜合判定人臉區(qū)域。最后通過rectangle方法在圖像上使用矩形框標注入臉位置。
使用時，首先由教師通過手機拍攝課堂照像(如圖1所示)并登錄系統(tǒng)上傳考勤圖像。后臺服務器監(jiān)測到有圖像上傳即對圖像進行人臉檢測，并對不同人臉逐一標注序號。被考勤人員分別登錄系統(tǒng)，選擇圖像與自身相對應的序號。當系統(tǒng)發(fā)生漏檢時，系統(tǒng)還向用戶提供手工框選接口，以修正系統(tǒng)對人臉的漏檢。系統(tǒng)會實時將每次考勤結(jié)果存人數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，同時生成考勤圖像、考勤表等方便考勤查看。系統(tǒng)流程圖如圖2所示。
四、實驗結(jié)果
為驗證該考勤系統(tǒng)的實際效果，作者將該考勤系統(tǒng)應用于課堂的學生點名中。實驗發(fā)現(xiàn)，僅在AdaBoost算法檢測下，會出現(xiàn)較為嚴重的誤檢現(xiàn)象。在加入了膚色校驗之后，誤檢率明顯下降。結(jié)合兩種方法后，基于AdaBoost算法結(jié)合膚色模型進行人臉檢測具有很好的可用性以及魯棒性，可顯著降低誤檢率。
基于人臉檢測結(jié)果，通過學生分別登錄選擇注冊，獲得了實際上課學生的考勤結(jié)果。
五、結(jié)束語
本文基于AdaBoost算法和膚色模型校驗，結(jié)合用戶選擇注冊，實現(xiàn)了多入場景下的考勤。實驗證明，該方法具有良好的可用性及魯棒性，目前，考勤系統(tǒng)已經(jīng)作為課堂考勤工具正在使用，能夠獲得準確的學生到課結(jié)果。然而，該系統(tǒng)還存在較多問題，當存在如遮擋、側(cè)臉、低頭等姿態(tài)時，檢測精度下降，尚不魯棒。系統(tǒng)可使用人臉識別方法取代人工注冊，減少用戶操作。在人臉檢測過程中，通過將采集到的人臉入庫，供后續(xù)人臉識別使用。由于傳統(tǒng)人臉識別方法如：PCA、LBP等，在多人大尺度場景中識別率較低，尚不滿足統(tǒng)計需求，因此探索多入場景下高精度人臉識別算法將是未來研究工作的重點。
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