熊玉虎，李燈熬，趙菊敏

(太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院，山西 太原 030024)

隨著計算機、數(shù)字圖像處理等技術(shù)的發(fā)展以及人類社會的不斷進步，計算機視覺已經(jīng)進入了社會生活的各個方面。人臉檢測和跟蹤是人臉識別、圖形控制、虛擬游戲和視頻檢索中的關(guān)鍵技術(shù)，其在安全驗證系統(tǒng)、智能監(jiān)控、視頻會議、人機交互系統(tǒng)、電腦游戲制作、醫(yī)學(xué)、檔案管理等方面有著巨大的應(yīng)用前景和市場潛力，并且人臉檢測和跟蹤的不斷改進和創(chuàng)新正逐漸成為模式識別和人工智能的研究熱點［1－2］。

人臉跟蹤的好壞影響著人臉識別、口型分析、表情分析等后續(xù)處理的研究，本文針對傳統(tǒng)CAMSHIFT人臉跟蹤算法中存在的缺陷，引入亮度和飽和度信息以及運動預(yù)測估計信息，對傳統(tǒng)算法進行改進，提高人臉跟蹤的實時性和穩(wěn)健性。同時，鑒于移動通信的快速發(fā)展，本文在Android系統(tǒng)平臺下，利用JNI(Java Native Interface)和Android NDK(Native Development Kit)，編譯實現(xiàn)人臉跟蹤應(yīng)用程序。

1 CAMSHIFT算法

CAMSHIFT(Continuously Adaptive Mean Shift)算法是英特爾公司Microcomputer Research Lab的Bradski在1998年提出的，是由Mean Shift算法發(fā)展而來的。CAMSHIFT算法是一種基于顏色概率分布的非參數(shù)迭代技術(shù)連續(xù)自適應(yīng)算法，它利用目標(biāo)的顏色直方圖模型對目標(biāo)進行跟蹤，具有較好的實時性和穩(wěn)健性，其基本思想是:以視頻序列圖像的顏色概率直方圖為基礎(chǔ)，對各幀圖像做Mean Shift運算以查找出運動目標(biāo)，然后將上一幀得到的結(jié)果作為下一幀的模板，自適應(yīng)調(diào)整搜索窗口的位置和大小，并對當(dāng)前幀進行Mean Shift運算，定位出當(dāng)前圖像中目標(biāo)的中心位置，以此迭代下去，就可以實現(xiàn)對運動目標(biāo)的跟蹤［3］。

1.1 CAMSHIFT 算法具體步驟［4］

圖1所示為CAMSHIFT算法跟蹤流程，該算法需要先將RGB顏色空間轉(zhuǎn)化為HSV顏色空間(H表示色度，S表示飽和度，V表示亮度)，再在HSV空間中提取H分量，并利用H分量的直方圖建立顏色概率模型，然后以此概率模型為特征模板進行Mean Shift運算，實現(xiàn)對運動目標(biāo)的跟蹤。

利用CAMSHIFT算法進行人臉跟蹤的具體步驟為:

1)初始化搜索窗口的大小和位置。

2)把輸入的幀圖像轉(zhuǎn)換為HSV色彩模型，通過式(1)提取H分量，利用式(2)計算人臉區(qū)域的H分量顏色直方圖，并將此顏色直方圖作為待跟蹤人臉的特征模板，此特征模板將用于后續(xù)每幀圖像中的人臉跟蹤。

圖1 CAMSHIFT算法跟蹤流程

3)利用人臉的特征模板對當(dāng)前幀圖像進行反向投影，通過式(3)計算獲得當(dāng)前幀圖像的反向投影圖I(x，y)，即像素點(x，y)的像素值在H分量直方圖中的概率值，如圖2所示。

圖2 反向投影

4)通過Mean Shift算法計算跟蹤人臉新的質(zhì)心位置

人臉是一個橢圓模型，比較適合的跟蹤搜索窗口應(yīng)該是橢圓形，因此人臉跟蹤系統(tǒng)中通過式(5)求得人臉橢圓區(qū)域的長軸l、短軸w以及長軸的方向角θ

5)利用計算出來的人臉區(qū)域的位置和大小信息，初始化下一搜索窗，對下一幀圖像進行Mean Shift人臉跟蹤，返回步驟3)。

1.2 CAMSHIFT算法的不足

傳統(tǒng)CAMSHIFT算法在實際應(yīng)用中存在以下問題［5］:

1)在跟蹤開始時需要手動初始化搜索窗，這樣不僅降低了算法的效率，而且也引入了主觀誤差。

2)在簡單背景環(huán)境中，CAMSHIFT算法可以取得較好的跟蹤效果;但是在復(fù)雜背景環(huán)境中，尤其是存在大面積相似背景顏色干擾時，跟蹤效果會受到較大影響。

3)缺乏對跟蹤目標(biāo)的運動預(yù)測估計，當(dāng)在跟蹤過程中目標(biāo)被遮擋時，會造成跟蹤失敗。

4)CAMSHIFT計算直方圖的方法沒有濾除干擾的能力，HSV色彩空間中僅僅依靠H分量不能完全區(qū)分與人臉色度相近的信息，當(dāng)飽和度S過低，亮度V過低或過高時，H分量容易受到噪聲的干擾，影響跟蹤的效果。

2 CAMSHIFT算法的改進

2.1 引入Adaboost人臉檢測算法

由于CAMSHIFT算法需要手動選取初始化搜索窗，且沒有對物體進行學(xué)習(xí)的能力。因此，本文采用較成熟的基于Adaboost算法的人臉檢測器快速獲取人臉的位置和大小信息，并將其傳遞給CAMSHIFT算法，從而實現(xiàn)人臉跟蹤初始搜索窗的自動選取。

2.2 引入飽和度S和亮度V信息

在人臉跟蹤過程中，由于光照和陰影等的影響，飽和度S和亮度V有所不同，會對色度H產(chǎn)生干擾，使H分量包含的信息無法完全區(qū)分和人臉相近的區(qū)域。因此，文中通過式(6)加入S分量信息和V分量信息，由H分量作為主要顏色特征，S分量和V分量作為次要顏色特征建立顏色模型，以濾除H分量中的噪聲信息。

圖3所示為融合H，S，V分量后的人臉跟蹤過程，具體步驟如下:

圖3 融合H、S、V分量的人臉跟蹤過程

1)分別計算H，S，V分量的顏色直方圖。

2)通過直方圖反向投影來獲取當(dāng)前幀的概率分布圖Ih，Is，Iv。

3)利用式(7)計算總的概率分布圖Ic

式中:α表示H分量對顏色信息的貢獻，β和γ表示S和V分量對顏色信息的貢獻，且α+β+γ=1，α∈［0.5，1］，β，γ∈［0，0.5］。

2.3 引入運動預(yù)測估計信息

在人臉跟蹤過程中，為了防止目標(biāo)丟失，本文中對CAMSHIFT算法輸出的質(zhì)心坐標(biāo)進行估計預(yù)測，用得到的預(yù)測信息更新下一幀的搜索窗口，以提高跟蹤的可靠性與有效性。

考慮運算效率，本文采用簡單運動預(yù)測估計。假設(shè)運動目標(biāo)在短時間內(nèi)勻速運動，從第i幀的目標(biāo)中心點( xi，yi)到第i+1幀的目標(biāo)中心點 ( xi+1，yi+1)在水平和垂直方向上的位移分別為Δxi和Δyi，則有

此外，人臉橢圓區(qū)域的長軸為l、短軸為w，設(shè)置閾值Δl、Δw，使跟蹤窗口的大小保持在(l－Δl＜L＜l+Δl，w－Δw＜W ＜w+Δw)范圍之內(nèi)。當(dāng)跟蹤窗口大小超過這個范圍時，就表示其受到背景噪聲的干擾，然后強制把搜索窗口的大小約束到這個范圍之內(nèi)。

3 實驗結(jié)果與分析

在Windows 7系統(tǒng)下，利用 VC++2010和OpenCV2.4.2搭建軟件平臺對改進CAMSHIFT人臉跟蹤算法進行實驗驗證。圖4所示為改進算法在角度變化、紙張和類膚色干擾等不同條件下的跟蹤效果，與圖5傳統(tǒng)CAMSHIFT跟蹤對比可以看出，改進算法提高了人臉跟蹤的有效性和可靠性。此外，引入飽和度和亮度信息后，能有效地將與人臉色度信息相近的噪聲干擾濾除掉，增強跟蹤的穩(wěn)健性，如圖6所示。

4 實現(xiàn)人臉跟蹤Android應(yīng)用程序

4.1 開發(fā)環(huán)境的搭建

Android應(yīng)用程序開發(fā)環(huán)境的搭建參見文獻［7］，但本文采用官方提供的版本android－ndk－r8－windows。從r7開始，在Windows環(huán)境下不需要下載Cygwin來模擬Linux環(huán)境，Windows版本的NDK提供了一個ndk－build.cmd腳本，只要為Eclipse Android工程添加一個Builder，就可以直接利用這個腳本實現(xiàn)Eclipse自動編譯NDK。此外，本文采用官方提供的 OpenCV－2.4.2－android－sdk，OpenCV函數(shù)庫已被打包成備用的Android Library Project，將其導(dǎo)入到Eclipse工作空間就可在項目中引用OpenCV庫函數(shù)［8－9］。

4.2 實現(xiàn)過程

Android應(yīng)用程序的開發(fā)以Java為編程語言，Android NDK允許開發(fā)者使用C/C++作為編程語言來為Android開發(fā)應(yīng)用程序;JNI是一套雙向的接口，允許Java與本地代碼間的互操作。因此，本文利用JNI編寫本地C/C++代碼，并采用Android NDK進行編譯，這樣可以讓Java程序與本地代碼分別運行在不同的進程中，一個進程的崩潰不會立即影響另一個進程［9－10］。

新建Android工程項目Facetracting，再在項目中添加OpenCV函數(shù)庫OpenCV－2.4.2，然后可以開始編寫應(yīng)用程序。如圖7所示，利用JNI和Android NKD開發(fā)應(yīng)用程序的過程如下。

圖7 利用NDK和JNI開發(fā)應(yīng)用程序的實現(xiàn)過程

1)利用Android應(yīng)用程序框架編寫Java端代碼。

首先在AndroidManifest.xml文件中對使用的Activity和Camera App進行聲明;再在項目包com.myDemo.facetracting中新建Java源文件FaceViewBase.java和Face-View.java，在FaceViewBase類中設(shè)置camera的使用和對幀圖像數(shù)據(jù)的處理，F(xiàn)aceView繼承于FaceViewBase，在FaceView類中聲明人臉跟蹤操作的native方法，要使用native方法就要通過System.loadLibrary()方法對動態(tài)庫進行加載;最后在項目包中新建2個Activity:MainActivity和FaceActivity，通過Intent由MainActivity啟動FaceActivity，在 FaceActivity中通過 setContentView將 FaceActivity顯示的View設(shè)置為FaceView的內(nèi)容。

2)通過JNI編寫本地C/C++代碼，利用Android NDK對其進行編譯，生成Java端可調(diào)用的共享庫。

首先在工程目錄中新建文件夾jni，將由“javah”命令生成的包含native方法的頭文件拷貝在該文件夾中;然后編寫jni_part.cpp文件，在該文件中必須要使用jni.h頭文件，再實現(xiàn)Java端聲明的native方法中的函數(shù);最后編寫腳本文件Android.mk和Application.mk，通過腳本文件才能在NDK編譯后生成供Java端調(diào)用的共享庫。

3)通過Android SDK生成可發(fā)布的Android應(yīng)用程序APK包。

在eclipse中用Android SDK編譯后，就會在bin目錄中生成Facetracting.apk文件，該文件就是可發(fā)布的APK包，將其安裝在使用Android系統(tǒng)的手機上，其運行效果如圖8所示。

圖8 人臉跟蹤在Android手機上的實現(xiàn)過程

5 小結(jié)

本文的算法在傳統(tǒng)CAMSHIFT人臉跟蹤算法中加入亮度、飽和度信息以及運動預(yù)測估計信息，可濾除與人臉色度相近的干擾信息，對跟蹤目標(biāo)搜索窗位置的預(yù)測和調(diào)整，提高了算法對跟蹤的穩(wěn)健性。同時，在Android平臺下，通過OpenCV函數(shù)庫的輔助，利用JNI和NDK進行人臉跟蹤的開發(fā)，使視頻的采集和對圖像的處理運行在不同進程中，實現(xiàn)了在Android手機上的人臉跟蹤應(yīng)用。在更加復(fù)雜環(huán)境背景中的人臉跟蹤是今后深入研究的重點，此外，隨著Android系統(tǒng)和移動設(shè)備硬件的發(fā)展，開發(fā)人員可進一步提高人臉跟蹤在Android系統(tǒng)中應(yīng)用的實時效果。

［1］何煒.自適應(yīng)運動目標(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)研究［D］.昆明:云南大學(xué)，2011.

［2］王亮亮，孫即祥.基于人臉檢測和CAMSHIFT算法的人臉跟蹤系統(tǒng)［J］. 微計算機應(yīng)用，2008，29(2):14－17.

［3］吳海江，李一民，潘曉露，等.改進的Camshift跟蹤算法研究［J］.微處理機，2011，32(2):35－37.

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［5］鄔大鵬，程衛(wèi)平，于盛林.基于幀間差分和運動估計的Camshift目標(biāo)跟蹤算法［J］. 光電工程，2010，37(1):55－60.

［6］丁志輝，李毅.基于Camshift算法的運動目標(biāo)檢測［J］.電腦知識與技術(shù)，2009，12(5):10532－10533.

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［8］OpenCV WiKi［EB/OL］.［2012－09－20］.http://opencv.willowgarage.com/wiki/Welcome.

［9］Android Guide［EB/OL］.［2012－09－20］.http://developer.android.com/guide/index.html.

［10］Java Native Interface［EB/OL］.［2012－09－20］.http://en.wikipedia.org/wiki/Java_Native_Interface.