周 瑾，王元慶＋，范科峰

（1.南京大學(xué) 電子科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京 210093；2.中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究所，北京 100007）

0 引 言

在人臉檢測(cè)領(lǐng)域，國內(nèi)外研究者已經(jīng)提出了多種方法［1］。近年來，研究的熱點(diǎn)集中于數(shù)據(jù)和特征驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法［2－5］，目前該方法對(duì)于弱干擾的場(chǎng)景有令人滿意的效果，同時(shí)也存在一些問題：基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法主要依賴面部器官分布的共性，而實(shí)際場(chǎng)景中不可避免地存在灰度分布和面部十分相似的區(qū)域；實(shí)際場(chǎng)景中大部分人臉都會(huì)受到不同程度的干擾，這些干擾包可能包括環(huán)境因素、姿態(tài)、表情以及遮擋；統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的訓(xùn)練十分耗時(shí)。對(duì)于這些問題已經(jīng)有研究者提出多種方法［6－11］，但沒有能較好解決上述所有問題的方案。針對(duì)上述問題，本文提出若干方法：基于膚色團(tuán)塊特征提取有效候選窗口，可剔除絕大部分類人臉區(qū)域；利用人臉中某些部位比其他部位特征更穩(wěn)定的先驗(yàn)知識(shí)，通過合理化訓(xùn)練樣本分布以及人工干預(yù)弱分類器權(quán)重，使得系統(tǒng)對(duì)光照、表情和姿態(tài)變化有較好的魯棒性，特別是對(duì)于大面積的遮擋有很好的性能，同時(shí)有效利用幀間冗余加速檢測(cè)；針對(duì)訓(xùn)練耗時(shí)的問題，將Ada－Boost算法移植到圖形處理器（GPU）上實(shí)現(xiàn)，顯著提高了訓(xùn)練速度。

1 人臉檢測(cè)

1.1 基于積分圖和膚色團(tuán)塊特征的候選區(qū)域選取

針對(duì)傳統(tǒng)幾何和圖像特征處理耗時(shí)、魯棒性低的缺點(diǎn)，本文提出了一種基于膚色團(tuán)塊特征的快速篩選候選區(qū)域的方法。該方法的優(yōu)勢(shì)在于：不涉及細(xì)節(jié)性的特征，在圖像分辨率較低和有遮擋的條件下也有很好的效果；不涉及形狀分析和形態(tài)學(xué)處理等復(fù)雜的計(jì)算，結(jié)合金字塔結(jié)構(gòu)和積分圖可進(jìn)一步加速運(yùn)算。

本文采用了YCbCr空間基于K－L 變換的橢圓模型［12］進(jìn)行膚色檢測(cè)，如式（1）和（2）所示

本文定義了膚色覆蓋率r來標(biāo)記有效的膚色團(tuán)塊，如式（3）所示

式（3）中，m和n分別表示一個(gè)矩形窗口的長和寬，∑colorPixels表示該矩形窗口中被檢測(cè)為膚色的像素總數(shù)。在實(shí)際檢測(cè)過程中，r的計(jì)算是在金字塔搜索的過程中進(jìn)行的，事先對(duì)圖像進(jìn)行膚色檢測(cè)，并構(gòu)建一個(gè)膚色積分圖，在對(duì)某一個(gè)尺度的圖像使用檢測(cè)窗口進(jìn)行遍歷的時(shí)候，先計(jì)算該窗口膚色覆蓋率r，如果r超過了某個(gè)預(yù)設(shè)閾值，則將該窗口送入后級(jí)的人臉－人眼兩層檢測(cè)器處理，否則忽略該窗口。利用積分圖計(jì)算一次r，僅需要三次整數(shù)加（減）法的運(yùn)算，這樣避免了將大量無效窗口送入分類器，節(jié)省了大量的運(yùn)算。圖1中定性地給出了候選區(qū)域選取的結(jié)果，原圖尺寸的為640×480，而圖中給出的是160×160層次的有效窗口。

圖1 候選區(qū)域選取的結(jié)果

1.2 弱分類器的訓(xùn)練

本文使用了6種Haar－Like型特征構(gòu)建特征空間，如圖2所示，其中a－e是5類經(jīng)典特征，而標(biāo)簽為“f”的特征是本文提出的一種分離型特征，這種特征主要針對(duì)人臉的對(duì)稱性。

本文用連續(xù)型AdaBoost訓(xùn)練人臉分類器。在訓(xùn)練過程中，得到第k個(gè)弱分類器的離散概率分布的公式如式（4）所示

圖2 Haar－Like型特征

在式（4）中，ε是平滑因子，它的作用為保證真數(shù)為一個(gè)有界正數(shù)，以及抑制過學(xué)習(xí)的出現(xiàn)。在一般的Ada－Boost算法中該因子是一個(gè)常數(shù)，當(dāng)其取得過小時(shí)，無法有效抑制過學(xué)習(xí)，取得過大又會(huì)影響概率分布，在原始算法中，該因子始終為一個(gè)定值，考慮到過學(xué)習(xí)現(xiàn)象一般出現(xiàn)在訓(xùn)練過程的后期，本文提出了一種改進(jìn)策略，在第一輪訓(xùn)練時(shí)為平滑因子取定一個(gè)初始值ε0，在訓(xùn)練過程中，該因子以一個(gè)固定步長Δε遞增，如式（5）所示，這樣可以有效地解決ε的取值問題，使得訓(xùn)練過程在初期快速收斂，在后期防止過擬合

1.3 提高分類器泛化性能的方法

泛化能力是指機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)輸入集以外的樣本的適應(yīng)能力，當(dāng)人臉分類器有很好的泛化能力時(shí)，可以有效克服環(huán)境因素、運(yùn)動(dòng)和姿態(tài)變化和遮擋的影響。

在樣本數(shù)量多到一定程度時(shí)，再用增加樣本數(shù)量的方式提高分類器的泛化性能很困難，因此本文使用了兩個(gè)方法進(jìn)一步提高泛化能力：①使訓(xùn)練樣本分布合理化；②人工調(diào)整弱分類器權(quán)重。

在第一個(gè)方法中，使訓(xùn)練樣本中盡可能地包含合理比例的各種模式的樣本，每個(gè)模式都代表實(shí)際場(chǎng)景中一類典型的灰度分布模式，見表1。

表1 訓(xùn)練樣本的分布情況

在第二個(gè)方法中，本文首先對(duì)人臉的灰度分布特點(diǎn)進(jìn)行分析，得出的結(jié)論是：人臉中某些區(qū)域的灰度分布相比其他區(qū)域更加集中，即這部分特征更穩(wěn)定。如圖3 所示，區(qū)域A 中包含雙眼和鼻子，這些部位總體上受姿態(tài)、表情和個(gè)體差異等影響較小，而區(qū)域B 易受發(fā)型和裝飾物的干擾，區(qū)域C的灰度分布最為離散，因?yàn)樵搮^(qū)域包含無數(shù)種表情，且容易被遮擋。本文采用人工干預(yù)弱分類器權(quán)重的方法減小實(shí)際檢測(cè)中的干擾，具體做法是降低B和C 區(qū)域中細(xì)節(jié)性特征的權(quán)重。表2 中給出了最終訓(xùn)練得到的Haar－Like特征在各個(gè)區(qū)域中的分布情況。

圖3 人臉各區(qū)域灰度分布分析

表2 人臉各區(qū)域中的特征分布情況

1.4 級(jí)聯(lián)分類器的構(gòu)建

如圖4所示，人臉檢測(cè)器由一系列強(qiáng)分類器級(jí)聯(lián)組成，第一級(jí)強(qiáng)分類器較為簡(jiǎn)單，從前級(jí)到后級(jí)分類器的復(fù)雜度逐級(jí)增加，主要體現(xiàn)在每一級(jí)包含的弱分類器個(gè)數(shù)上，采用這種結(jié)構(gòu)可以在前級(jí)剔除絕大多數(shù)的無效窗口，只有少數(shù)窗口可以進(jìn)入后級(jí)分類器進(jìn)行決策。在圖4中，箭頭的粗細(xì)定性地表示樣本的數(shù)量多少。

圖4 級(jí)聯(lián)分類器結(jié)構(gòu)

2 跟蹤與濾波

2.1 卡爾曼濾波

卡爾曼濾波算法被用于估計(jì)該人臉在下一幀中的位置，同時(shí)對(duì)當(dāng)前檢測(cè)到的位置進(jìn)行濾波?？柭鼮V波器可以有效提高搜索速度，同時(shí)通過濾除噪聲提高檢測(cè)的穩(wěn)定性。

考慮真實(shí)的運(yùn)動(dòng)情景，相對(duì)于25fps的視頻流，人臉的運(yùn)動(dòng)在大部分情況下是慢速且平滑的，我們假設(shè)待檢目標(biāo)在x－y平面上的運(yùn)動(dòng)是一個(gè)被隨機(jī)的加速度所擾動(dòng)的勻速直線運(yùn)動(dòng)，加速度a滿足：a～N（0，σw2）。該模型的狀態(tài)方程和量測(cè)方程如式（6）和式（7）所示

其中，x（k）和z（k）分別是時(shí)刻k的狀態(tài)向量和測(cè)量向量，x（k＋1｜k）表示對(duì)k＋1 時(shí)刻狀態(tài)的預(yù)測(cè)。w（k）和v（k）分別是過程噪聲和觀測(cè)噪聲，它們均服從零均值多元正態(tài)分布，它們的協(xié)方差分別為Qk和Rk。A（k＋1｜k）和H（k）分別是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和觀測(cè)矩陣。將x（k）、A（K＋1｜k）與H（k）寫成矩陣形式如式（8）和（9）所示

其中，Δt為相鄰幀的時(shí)間間隔，在本文的系統(tǒng)中為40ms（1／25s）。在算法運(yùn)行過程中，卡爾曼濾波器構(gòu)造了一個(gè)“預(yù)測(cè)－校正”模型，預(yù)測(cè)過程起到預(yù)估器的作用，而校正過程進(jìn)行去噪濾波。

2.2 檢測(cè)幀和跟蹤幀的切換

不同于靜態(tài)圖像，實(shí)時(shí)視頻中有相當(dāng)?shù)娜哂嘈畔?，基于這一點(diǎn)，本文將視頻幀分為檢測(cè)幀（D 幀）和跟蹤幀（T幀）。在處理D 幀時(shí)，過程等同于對(duì)靜態(tài)圖像的處理，而在處理T 幀時(shí)，將只對(duì)上一幀檢測(cè)到的人臉進(jìn)行跟蹤，整個(gè)過程如圖5所示。

圖5 檢測(cè)和跟蹤動(dòng)態(tài)結(jié)合

兩個(gè)相鄰的D 幀中間是K個(gè)T 幀，一般情況下K 是常數(shù)，而在當(dāng)前幀檢測(cè)到的人臉數(shù)少于上一幀的情況下，下一幀將自動(dòng)切換為D 幀，以確認(rèn)是否發(fā)生跟蹤失敗。這種切換策略能在降低運(yùn)算量的同時(shí)，避免檢測(cè)目標(biāo)的丟失。

3 系統(tǒng)總體框架

本文的總體算法流程如圖6所示，分為離線訓(xùn)練和在線檢測(cè)兩個(gè)部分，圖中左邊的虛線框表示離線訓(xùn)練部分，基于GPU 運(yùn)算的連續(xù)型Adaboost算法對(duì)大量正負(fù)樣本的訓(xùn)練，得到一系列的查找表型（look－up－table，LUT）弱分類器，經(jīng)過對(duì)這些分類器的人工權(quán)重調(diào)整，最終構(gòu)成級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類器組；圖中右邊的虛線框表示在線檢測(cè)部分，從圖中可以看出級(jí)聯(lián)分類器的輸入源有兩個(gè)，即利用膚色覆蓋率提取的結(jié)果或者利用上一幀數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果。

圖6 系統(tǒng)總體流程

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖7中定量地給出了基于膚色覆蓋率的候選窗口篩選的結(jié)果，圖7中縱坐標(biāo)表示候選窗口的數(shù)目，橫坐標(biāo)表示膚色覆蓋率閾值，五條曲線分別代表5種尺度。閾值取0.6時(shí)，有效窗口的數(shù)量約為總窗口數(shù)的5%，再結(jié)合卡爾曼預(yù)測(cè)和金字塔結(jié)構(gòu)，最終只有少于1%的檢測(cè)窗口會(huì)被送入后級(jí)分類器。

圖7 不同閾值下有效窗口數(shù)量

在人臉檢測(cè)器的訓(xùn)練中，正樣本數(shù)為5000，每一級(jí)的負(fù)樣本數(shù)為40000，樣本大小為20×20像素，最終得到11級(jí)AdaBoost分類器，共由790個(gè)弱分類器構(gòu)成。AdaBoost算法的運(yùn)算量非常大，在本文所用樣本數(shù)量的情況下，用普通PC（單核，主頻2.6GHz）機(jī)訓(xùn)練一個(gè)弱分類器的時(shí)間約為1.5 小時(shí)，總訓(xùn)練時(shí)間為：790＊1.5（小時(shí)）＝1185（小時(shí)），約50 天。針對(duì)這個(gè)問題，本文使用基于CUDA 技術(shù)的GPU 并行計(jì)算，運(yùn)行在NVIDIA GTS450顯卡上，將每個(gè)弱分類器訓(xùn)練時(shí)間減少到38秒，總訓(xùn)練時(shí)間為8.3小時(shí)，實(shí)現(xiàn)了一百多倍的加速，當(dāng)然，這里并沒有計(jì)入樣本庫生成的時(shí)間，但足可以說明將訓(xùn)練程序移植到GPU 實(shí)現(xiàn)帶來的加速效果是顯著的，且性價(jià)比極高。

攝像頭分辨率為640×480，主機(jī)處理器為奔騰雙核E5300（只用單核），主頻為2.6GHz。經(jīng)過對(duì)超過5萬個(gè)視頻幀的測(cè)試，本文的系統(tǒng)對(duì)基本沒有干擾的正面人臉檢測(cè)率達(dá)到98.8%，對(duì)有大面積遮擋的人臉檢測(cè)率達(dá)到91.5%。單幀的平均處理時(shí)間如表3 所示，本文的系統(tǒng)每幀的平均處理時(shí)間僅為7.7ms。圖8給出了部分檢測(cè)結(jié)果，其中包括了不同的光照條件、表情變化、姿態(tài)變化、大面積遮擋和多人的情況。

表3 平均單幀處理時(shí)間

圖8 部分實(shí)時(shí)檢測(cè)結(jié)果

5 結(jié)束語

綜上所述，使用基于積分圖和膚色覆蓋率的方法提取候選區(qū)域可以有效去除復(fù)雜背景中與人臉有相似灰度分布的區(qū)域，同時(shí)通過減少送入分類器的窗口數(shù)量提高檢測(cè)速度；有良好泛化性能的AdaBoost級(jí)聯(lián)分類器保證了低誤檢率和魯棒性，基于GPU的實(shí)現(xiàn)的訓(xùn)練程序?qū)z測(cè)速度提高了兩個(gè)數(shù)量級(jí)；卡爾曼濾波和D／T 幀切換充分利用了視頻的冗余信息，在不影響檢測(cè)效果的情況下加快了處理速度。最終系統(tǒng)的檢測(cè)速度完全達(dá)到實(shí)時(shí)系統(tǒng)的要求?？紤]到同一類樣本的分布不能過于離散，現(xiàn)有的方法只能檢測(cè)小角度傾斜的對(duì)象。檢測(cè)更多姿態(tài)和偏轉(zhuǎn)角度的用戶，是下一步的改進(jìn)方向。

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