基于膚色模型與改進(jìn)Adaboost算法的人臉檢測(cè)

盛光磊　王麗娟

摘要：介紹了一種基于膚色模型與改進(jìn)Adaboost算法相結(jié)合的人臉檢測(cè)方法。該方法首先利用膚色在YcbCr空間中的聚類特性，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)檢測(cè)，得到候選人臉區(qū)域，進(jìn)而采用改進(jìn)的Adaboost方法對(duì)弱分類器進(jìn)行級(jí)聯(lián)，得到最終的人臉?lè)诸惼?。在特征選擇上，使用基于像素的多層特征（PixelBased HierarchicalFeature，PBHF），以解決傳統(tǒng)Adaboost方法檢測(cè)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該人臉檢測(cè)方法比單純采用Haarlike 特征的人臉檢測(cè)方法更加有效。

關(guān)鍵詞：Adaboost；膚色模型；人臉檢測(cè)；多層特征

DOIDOI：10.11907/rjdk.151240

中圖分類號(hào)：TP317.4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：16727800（2015）006018003

作者簡(jiǎn)介作者簡(jiǎn)介：盛光磊（1982-），男，河南開(kāi)封人，碩士，鄭州升達(dá)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院信息工程系講師，研究方向?yàn)閳D像處理、嵌入式系統(tǒng)；王麗娟（1979-），女，河南長(zhǎng)葛人，碩士，鄭州升達(dá)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院信息工程系講師，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)通信與微機(jī)控制。

0 引言

人臉檢測(cè)已成為生物鑒別技術(shù)應(yīng)用、人機(jī)接口和監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域的重要研究課題。目前，人臉檢測(cè)方法很多，最常用的就是Adaboost方法，該方法實(shí)時(shí)性好、魯棒性強(qiáng)。但是，該方法需要大量的訓(xùn)練樣本，需花費(fèi)大量的時(shí)間在訓(xùn)練參數(shù)的修改上。為了得到更好的檢測(cè)結(jié)果，Lienhart[1]提出了一種基于旋轉(zhuǎn)人臉的Haarlike特征集，這樣可以提高旋轉(zhuǎn)人臉的檢測(cè)精度。劉瓊、彭光正[2]等提出一種改進(jìn)的Adaboost人臉檢測(cè)算法；陳世剛、馬小虎[3]提出了基于多高斯膚色分割和Haarlike強(qiáng)度特征的人臉檢測(cè)，例如文獻(xiàn)[46]所用方法在檢測(cè)時(shí)都需要比較長(zhǎng)的檢測(cè)時(shí)間，才可得到比較精確的檢測(cè)結(jié)果。

本文所提出的人臉檢測(cè)方法，能顯著減少訓(xùn)練時(shí)間和檢測(cè)時(shí)間，進(jìn)一步提高特定環(huán)境下人臉檢測(cè)的可行性。在膚色模型中通過(guò)膚色分割，可以篩選出大多數(shù)非人臉，準(zhǔn)確地保留臉候選人臉。并利用改進(jìn)的Adaboost算法，采用PBHF特征得到的強(qiáng)分類器進(jìn)行人臉檢測(cè)。

1 膚色分割

將RGB圖像轉(zhuǎn)換到亮度-色度空間，通常稱之為YCbCr色彩空間，這樣做是因?yàn)樵赮CbCr色彩空間中膚色的聚類性比較好。

由于生活中存在大量與人類皮膚顏色相似甚至相同的物體，因此膚色檢測(cè)結(jié)果中，可能包含大量的非膚色區(qū)域。為了降低對(duì)后續(xù)檢測(cè)所造成的影響，根據(jù)文獻(xiàn)[7]中所提方法作進(jìn)一步的區(qū)域分割，最終得到候選人臉區(qū)域。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

以CMU人臉集[9]為測(cè)試集，采用VC++6.0進(jìn)行軟件模擬。這些人臉集包含很多種人臉，比如旋轉(zhuǎn)角度、不同光照情況、不同服裝、不同膚色的人臉等。檢測(cè)結(jié)果比較如表1所示。

人臉檢測(cè)系統(tǒng)的性能指標(biāo)主要有以下4部分：訓(xùn)練時(shí)間、檢測(cè)時(shí)間、檢測(cè)率、誤檢率。盡管本文所提方法相較于Haarlike特征而言，其檢測(cè)率和誤檢率要差一些，但是在訓(xùn)練時(shí)間上要強(qiáng)很多。如果使用傳統(tǒng)的Haarlike特征，訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，往往需要要1天以上，但如果使用PBH特征，只需要10分鐘即可。訓(xùn)練時(shí)間會(huì)產(chǎn)生這么大的差異，其原因在于傳統(tǒng)Haarlike特征多于150 000個(gè)，而PBH特征少于600個(gè)。盡管特征差距在數(shù)量上比較小，但在實(shí)際檢測(cè)時(shí)，訓(xùn)練時(shí)間相差較大。這是因?yàn)閷?duì)于傳統(tǒng)Haarlike特征訓(xùn)練，數(shù)量較大造成了頻繁的數(shù)據(jù)換入和換出，而PBH特征可以很容易地全部放入內(nèi)存中，這就造成了訓(xùn)練時(shí)間的巨大差距。部分檢測(cè)結(jié)果如圖4所示。

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種基于膚色模型和改進(jìn)Adaboost算法的人臉檢測(cè)方法，首先采用膚色的聚類性進(jìn)行預(yù)檢測(cè)，然后使用基于像素的多層特征（PBHF）進(jìn)行改進(jìn)的Adaboost算法提升，最終得到強(qiáng)分類器作為人臉劃分依據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)Adaboost方法相比，訓(xùn)練時(shí)間大幅減少，而檢測(cè)率相當(dāng)?？傮w而言，本文所提出的方法是有效的。

參考文獻(xiàn)：

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[3]陳世剛，馬小虎.基于多高斯膚色分割和Haarlike強(qiáng)度特征的人臉檢測(cè)[J].蘇州大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2011，27（3）：3034.

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[9]CMU front face images[EB/OL].http：//vasc.ri.cmu.edu//idb/html/face/frontal_images/ index.html.

責(zé)任編輯（責(zé)任編輯：孫 娟）