快速人臉檢測(cè)技術(shù)在證件照中的應(yīng)用與研究

陳史政

(福建廣播電視大學(xué)漳州分校理工系，福建漳州 363000)

隨著攝像技術(shù)的快速發(fā)展，圖像獲取的途徑越來(lái)越多、應(yīng)用越來(lái)越普及，對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)處理的需求也越來(lái)越多，其中人臉作為身份識(shí)別的主要特征之一，也成為圖像處理的一個(gè)主要研究對(duì)象.要對(duì)圖像中臉部信息進(jìn)行分析處理，首先就要解決如何在圖像中自動(dòng)定位并檢測(cè)出人臉的問(wèn)題，只有正確實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)，才能在隨后對(duì)人臉進(jìn)行進(jìn)一步的分析、對(duì)比、追蹤、識(shí)別，因此人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別的前提與基礎(chǔ).另外，在視頻監(jiān)控與人物追蹤方面也需要應(yīng)用到人臉檢測(cè)技術(shù)，因此人臉檢測(cè)研究具有很重要的意義［1］.隨著各種研究的深入，許多人臉檢測(cè)算法被提出，已經(jīng)有了不少研究成果［2-3］，如AdaBoost算法、ANN與SVM算法等，不過(guò)由于應(yīng)用范圍的不同及于精度與速度兩個(gè)方面的取舍不同，在不同的實(shí)際應(yīng)用范圍中還是存在一些不足之處.

在人臉識(shí)別應(yīng)用中，特別是樣本庫(kù)中，經(jīng)常會(huì)應(yīng)用到個(gè)人證件照.與普通圖像不同的是，證件照一般要求為低傾斜度及純色強(qiáng)對(duì)比背景的單人正面照片.有些證件照?qǐng)D像已經(jīng)接近人臉檢測(cè)結(jié)果要求，有些可能使用半身照，對(duì)于這些證件照的人臉檢測(cè)可以不考慮通常情況下的復(fù)雜背景，而且證件照的一些共同特征也能在人臉檢測(cè)過(guò)程中起到很好的輔助判別作用，并不需要進(jìn)行太過(guò)復(fù)雜的運(yùn)算就可以實(shí)現(xiàn)檢測(cè).由于人的膚色在色彩空間中所處的位置相對(duì)集中，而且不會(huì)受到人的表情、人臉位置影響，具有較好的穩(wěn)定性，本文針對(duì)證件照?qǐng)D像設(shè)計(jì)了一種基于膚色分割的快速人臉檢測(cè)算法，利用證件照的特性取得快速準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果.

1 顏色空間

顏色是由于光波本身波長(zhǎng)的不同，在不同波長(zhǎng)光波混合后，經(jīng)過(guò)人的眼睛感受到的色彩，由于每個(gè)人的視覺(jué)能力與主觀差異不同，同一種顏色在不同人眼中接受到時(shí)會(huì)有一定的差異.在計(jì)算機(jī)中，要實(shí)現(xiàn)顏色處理，首先需要有一種能夠表達(dá)顏色的方法，已有的常用方法有多種，形成了不同體系的顏色空間.針對(duì)不同的顏色空間，用計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與運(yùn)算時(shí)的處理效果會(huì)有明顯的差異.

目前常用的顏色空間包括RGB、CMYK、YUV等，通常計(jì)算機(jī)圖像采集時(shí)得到的證件照?qǐng)D像屬于RGB顏色空間，即通過(guò)由紅色、綠色、藍(lán)色三個(gè)分量的變化和疊加來(lái)實(shí)現(xiàn)顏色［4］.通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)人的膚色不僅對(duì)色度信息敏感，亮度信息也會(huì)產(chǎn)生很大影響，所以要將圖像中的亮度信息與色度信息區(qū)分開(kāi)來(lái).在RGB顏色空間中，亮度信息被混合在三色分量?jī)?nèi)難以分離，采用RGB方式并不利于處理膚色信息.通過(guò)比較，本文選擇采用YCbCr顏色空間，這其實(shí)是YUV經(jīng)過(guò)縮放和偏移的翻版，通常也被歸在YUV一類里面，被廣泛應(yīng)用在圖像處理中，例如JPEG就采用了這一顏色表示方法.YCbCr顏色空間采用三個(gè)分量來(lái)描述，其中Y、Cb、Cr分別表示亮度信息、藍(lán)色色差、紅色色差.由于在YCbCr中亮度信息為獨(dú)立分量，可以在膚色處理時(shí)主要分析Cb和Cr分量，減少亮度因素帶來(lái)的干擾，而且去掉Y分量后，計(jì)算復(fù)雜度會(huì)有較大下降，使算法更簡(jiǎn)單、提高了運(yùn)算速度.另外，已有研究發(fā)現(xiàn)，在YCbCr顏色空間中，膚色所處位置較集中，更容易被區(qū)分檢測(cè)出來(lái).

由于RGB與YCbCr顏色空間的描述方法不同，要將輸入的RGB圖像轉(zhuǎn)到Y(jié)CbCr顏色空間需要使用轉(zhuǎn)換公式:

2 膚色識(shí)別

現(xiàn)有研究表明，雖然每個(gè)人在不同位置的膚色有差異、不同人之間的膚色也有差異，但是這些膚色在CbCr空間中符合正態(tài)分布，可以使用高斯模型描述膚色在CbCr空間中分布情況，并通過(guò)這一模型來(lái)求取膚色相似度.為了求取膚色相似度，應(yīng)先求得膚色的數(shù)學(xué)期望值，在這里使用統(tǒng)計(jì)方法求取［5］.從證件照?qǐng)D像集合手工提取人臉膚色樣本，將其轉(zhuǎn)換為YCbCr格式的圖像后先進(jìn)行低通濾波器濾波，再去掉亮度Y，對(duì)給定膚色圖形在CbCr空間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，求取數(shù)學(xué)期望值m與協(xié)方差C.公式如下:

這里的x為相應(yīng)點(diǎn)的CbCr值，C為協(xié)方差.由于是采用統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理，擬合高斯分布，其實(shí)現(xiàn)方法簡(jiǎn)單、快速，取得數(shù)學(xué)期望值m后，再通過(guò)高斯模型，可以求得圖像中任一點(diǎn)位置的膚色相似度，相似度的大小可以由以下的公式計(jì)算:

通過(guò)對(duì)圖像中的每個(gè)點(diǎn)求取CbCr值的膚色相似度，可以得到一幅相似度圖像，設(shè)置一個(gè)經(jīng)驗(yàn)閾值T實(shí)現(xiàn)膚色判別［6］，當(dāng)膚色相似度大于或等于這個(gè)經(jīng)驗(yàn)閾值時(shí)將該點(diǎn)標(biāo)為膚色點(diǎn)，小于這個(gè)經(jīng)驗(yàn)閾值T時(shí)將該點(diǎn)標(biāo)為非膚色點(diǎn)，這樣就實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像膚色判別的二值化變換.

3 膚色分割與人臉檢測(cè)

因?yàn)樽C件照的基本要求是單人純色背景，所以在本文中對(duì)人臉檢測(cè)主要是找出圖像中一個(gè)盡可能小且包含完整人臉的矩形區(qū)域.在對(duì)證件照?qǐng)D像求取膚色相似度并進(jìn)行圖像膚色判別，取得的膚色二值化圖像時(shí)，除了人臉膚色區(qū)域被找到外，可能還會(huì)有其他一些干擾區(qū)域被選出，如證件照中人的肩部、手部等皮膚區(qū)域或顏色與膚色相近的衣物區(qū)域.在證件照?qǐng)D像中的人臉檢測(cè)可以根據(jù)證件照的基本共性進(jìn)行判別，考慮到證件照的基本要求是單人正面低傾斜度及較強(qiáng)對(duì)比的純色背景，在垂直方向從上到下，第一個(gè)被找到的大面積膚色區(qū)域Q可以直接判定為人臉區(qū)域.膚色區(qū)域Q的頂框線即為所求人臉矩形區(qū)域頂框線.

為了找到這個(gè)人臉膚色區(qū)域Q，首先應(yīng)在被檢測(cè)出來(lái)的膚色區(qū)域中過(guò)濾面積過(guò)小的區(qū)域，由于膚色二值化圖像是以點(diǎn)陣圖形而不是矢量圖形式存在，要計(jì)算一個(gè)膚色區(qū)域大小，可以采用連通性區(qū)域判別方法進(jìn)行求和.在膚色二值化圖像中按順序找到第1個(gè)未標(biāo)記膚色點(diǎn)生成一個(gè)新的面積為1的膚色區(qū)域，對(duì)圖像點(diǎn)陣中該膚色點(diǎn)周圍的8個(gè)方向點(diǎn)進(jìn)行判別，如果是未標(biāo)記膚色點(diǎn)則加入該區(qū)域并標(biāo)記，面積加1.對(duì)每個(gè)新加入的膚色點(diǎn)采用之前方法進(jìn)行遞歸查找，當(dāng)區(qū)域內(nèi)所有膚色點(diǎn)都標(biāo)記完成即可求得一個(gè)膚色區(qū)域與面積大小，繼續(xù)查找下一個(gè)未標(biāo)記點(diǎn)直到整張圖像搜索完成.通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，在證件照中的小面積膚色區(qū)域不是人臉膚色區(qū)域，通常是肩、手、衣服飾物等，采用經(jīng)驗(yàn)閾值可以將這些小膚色區(qū)域過(guò)濾掉.

在人臉?lè)植贾杏捎谘劬?、眉毛的存在，?huì)在人臉膚色區(qū)域Q中形成至少一個(gè)明顯的孔洞，在垂直方向從上到下逐行掃描到明顯孔洞時(shí)，可求得額高h(yuǎn)，對(duì)從上向下3h范圍內(nèi)的人臉主要區(qū)域求最大寬度，可取得人臉寬度w.取3h范圍內(nèi)的人臉膚色區(qū)域Q的左右框線為所求人臉矩形區(qū)域左右框線.已有研究發(fā)現(xiàn)人臉高度和寬度存在一個(gè)比例范圍，對(duì)于正常面型的長(zhǎng)寬比應(yīng)該比較協(xié)調(diào)，符合三停五眼規(guī)律，其黃金比例為:

通過(guò)對(duì)人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的人臉高度和寬度比例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)求得人臉高度和寬度比值在0.8～1.6之間，可以用這個(gè)比值來(lái)限定人臉區(qū)域.由于膚色分割通過(guò)閾值實(shí)現(xiàn)，人臉膚色區(qū)域Q可能會(huì)包含人臉以外的區(qū)域，特別是衣服與膚色相近時(shí).因此人臉區(qū)域矩形區(qū)底框線可以先設(shè)為人臉膚色區(qū)域Q底框線，如果求出的人臉區(qū)域高度大于額高與人臉寬度之和，則截掉底下超出部分.

4 算法流程與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

對(duì)于證件照?qǐng)D像實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)的具體步驟如下所示:

(1)從證件照?qǐng)D像數(shù)據(jù)庫(kù)讀取待檢測(cè)圖像M，并做預(yù)處理.

(2)將圖像M從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換至YCbCr顏色空間，取得圖像M的CbCr點(diǎn)陣集.

(3)采用公式5對(duì)點(diǎn)陣集計(jì)算膚色相似度，并通過(guò)經(jīng)驗(yàn)閾值T實(shí)現(xiàn)膚色判別的二值化運(yùn)算.

(4)使用8連通性區(qū)域判別求得連通性區(qū)域集，并過(guò)濾掉小面積連通性區(qū)域.

(5)取垂直方向從上到下第一個(gè)被找到的大面積膚色區(qū)域Q為人臉膚色區(qū)域，設(shè)置Q的頂框線為人臉矩形區(qū)域頂框線.

(6)在區(qū)域Q逐行掃描明顯孔洞求得額高h(yuǎn)，求出從頂向下3h范圍內(nèi)區(qū)域Q的最大寬度為人臉寬度w.

(7)取區(qū)域Q在3h范圍內(nèi)的左右邊界線為人臉矩形區(qū)域左右框線.

(8)設(shè)區(qū)域Q底框線為人臉矩形區(qū)域底框線，如果求出的人臉區(qū)域高度大于h+w，則截掉底部大于h+w的部分.

從一個(gè)實(shí)際在用的考試系統(tǒng)中取得考生報(bào)考時(shí)提交的證件照?qǐng)D像1963幅，從中隨機(jī)抽取30幅證件照?qǐng)D像，縮放為統(tǒng)一分辨率后進(jìn)行人臉檢測(cè)，并人工核對(duì)檢測(cè)結(jié)果.經(jīng)過(guò)大量模擬實(shí)驗(yàn)，取得檢出時(shí)間t、人臉檢出率S、檢測(cè)準(zhǔn)確率A如表1所示:

表1 人臉檢測(cè)識(shí)別率

通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明，采用這一算法可以快速實(shí)現(xiàn)證件照?qǐng)D像的人臉檢測(cè)，并能夠較好地取得檢測(cè)準(zhǔn)確率.

5 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)研究與實(shí)驗(yàn)表明，在對(duì)個(gè)人證件照?qǐng)D像進(jìn)行人臉檢測(cè)時(shí)，考慮證件照的一些固有特征可以在人臉檢測(cè)過(guò)程中起到很好的輔助判別作用實(shí)現(xiàn)快速檢測(cè)，并不需要采用較為復(fù)雜的算法.本文針對(duì)證件照?qǐng)D像設(shè)計(jì)了一種基于膚色分割的快速人臉檢測(cè)算法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，使用該算法能在證件照?qǐng)D像人臉檢測(cè)時(shí)取得快速準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果.

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