摘  要： 針對AdaBoost人臉檢測算法易受到紋理干擾而造成誤檢的情況，提出了一種結(jié)合自適應(yīng)膚色驗(yàn)證的快速人臉檢測算法CMFS。該算法首先用運(yùn)動(dòng)檢測為前置處理減小人臉檢測搜索范圍，然后用AdaBoost算法檢測出人臉候選區(qū)，最后根據(jù)人臉候選區(qū)的平均亮度自適應(yīng)地選擇是否啟用膚色驗(yàn)證作為后處理以排除虛警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的CMFS檢測算法在保證檢測率的同時(shí)，提高了檢測速度，并大大降低了誤檢率。
關(guān)鍵詞： 人臉檢測；膚色檢測；多特征融合

　人臉檢測是計(jì)算機(jī)視覺及相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，在智能人機(jī)交互、視頻會議、安全監(jiān)控等方面都有著廣闊的應(yīng)用前景。目前人臉檢測方法主要有基于知識的方法和基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法[1]。其中，基于知識的檢測算法首先抽取灰度、紋理、集合形狀等特征，然后根據(jù)一些特定的知識規(guī)則判斷圖像中是否含有人臉，該類方法速度快但精度較差，多適用于人臉的粗檢測?；诮y(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法是將人臉檢測轉(zhuǎn)化為模式識別中的二分類問題，通過學(xué)習(xí)人臉樣本集和非人臉樣本集得到一組模型參數(shù)，再利用該參數(shù)來判斷圖像中的每個(gè)子窗口是否為人臉。該類算法可為兩大類[1]：（1）使用統(tǒng)計(jì)的方式進(jìn)行特征提取，如主成分分析、流行方法等；（2）使用統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行分類，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（SVM）、貝葉斯決策、Boosting方法等。其中，基于AdaBoost算法的人臉檢測算法是目前最快、最有效的人臉檢測算法之一[2]，能較好地完成實(shí)時(shí)人臉檢測。
　然而，基于AdaBoost的人臉檢測算法易受到紋理干擾而造成誤檢，所以可以考慮引入其他信息來提高人臉檢測算法的性能?？紤]到在視頻監(jiān)控的應(yīng)用中，人們往往更加關(guān)心運(yùn)動(dòng)的物體，因此可以結(jié)合這一應(yīng)用特點(diǎn)引入運(yùn)動(dòng)和膚色信息來排除復(fù)雜背景對人臉檢測的影響，進(jìn)而提高檢測速度。為了提高視頻序列中人臉檢測算法的性能，降低誤檢率，本文提出一種結(jié)合運(yùn)動(dòng)檢測、AdaBoost人臉檢測和膚色確認(rèn)的級聯(lián)式多特征人臉檢測算法CMFS（Cascade Motion Detection，F(xiàn)ace Detection and Skin Verification）。該算法首先進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)區(qū)域，以較小的計(jì)算代價(jià)縮減人臉檢測的搜索范圍；然后在運(yùn)動(dòng)區(qū)域中使用AdaBoost人臉檢測算法檢測人臉；最后再根據(jù)亮度情況自適應(yīng)地選擇是否啟用膚色驗(yàn)證作為后處理，以排除紋理干擾。實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的CMFS檢測算法在保證檢測率的同時(shí)大大降低了人臉檢測算法的誤檢率，提高了檢測速度，能滿足復(fù)雜壞境變化中實(shí)時(shí)人臉檢測的要求。
1 AdaBoost人臉檢測算法
　2001年，VIOLA P和JONES M[3]提出的實(shí)時(shí)人臉檢測框架真正讓人臉檢測走向成熟，該算法使用Boosting的方法將多個(gè)弱分類器組合成強(qiáng)分類器，并利用Cascade的結(jié)構(gòu)加快處理速度，使人臉檢測的速度得到了實(shí)質(zhì)性的提高。參考文獻(xiàn)[3]主要有三大貢獻(xiàn)：（1）利用Haar特征構(gòu)造弱分類器，并提出“積分圖”的概念快速計(jì)算Haar特征值；（2）利用AdaBoost算法，從很大的特征集中選出很少的特征線性組合形成非常高效的節(jié)點(diǎn)分類器；（3）利用人臉檢測是一個(gè)極度不對稱的分類問題，把節(jié)點(diǎn)分類器級聯(lián)起來，由粗到精迅速排除非人臉區(qū)域，顯著提高了檢測速度。

其中，v是Haar特征值；pt代表偏置，用于控制不等號的方向；θt代表分類閾值。弱分類器是錯(cuò)誤率稍低于50%的分類器，在固定的樣本集中挑選出錯(cuò)誤率最低的弱分類器后，可以通過AdaBoost算法把在不同樣本集中訓(xùn)練得到的弱分類器集合起來，構(gòu)成一個(gè)強(qiáng)分類器。
1.2 Adaboost算法
　AdaBoost的主要思想是：在每次弱學(xué)習(xí)后更新樣本集的權(quán)重分布，即重新調(diào)整每個(gè)樣本的權(quán)重，減小被正確分類的樣本權(quán)重，加大被錯(cuò)誤分類的樣本權(quán)重，使得后續(xù)的學(xué)習(xí)能更“關(guān)注”那些被錯(cuò)誤分類的樣本。

2 多特征融合的快速人臉檢測算法CMFS
　基于AdaBoost的人臉檢測算法具有快速、檢測率高的優(yōu)點(diǎn)，但它易受到紋理等干擾而導(dǎo)致誤檢。在視頻監(jiān)控的應(yīng)用中，可以加入運(yùn)動(dòng)和膚色信息來排除非人臉干擾，提升人臉檢測算法的性能。本文提出的CMFS人臉檢測算法流程圖如圖3所示，它有運(yùn)動(dòng)檢測模塊、人臉檢測模塊以及膚色驗(yàn)證模塊3個(gè)基本模塊。首先進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)區(qū)域，縮減人臉檢測的搜索范圍；然后在運(yùn)動(dòng)區(qū)域中使用AdaBoost人臉檢測算法檢測人臉；最后根據(jù)亮度情況自適應(yīng)地選擇是否啟用膚色驗(yàn)證作為為后處理，以排除紋理干擾。

2.2 膚色驗(yàn)證
　本文采用HSU R L等[6]提出的膚色檢測算法來對人臉檢測出的候選區(qū)域進(jìn)行膚色確認(rèn)。在YCbCr顏色空間中，HSU R L等把色度分量Cb和Cr作為亮度分量Y的函數(shù)Cb（Y）和Cr（Y），對YCbCr顏色空間進(jìn)行非線性變換，得到新的顏色空間YCb′Cr′，并在YCb′Cr′顏色空間提出一個(gè)橢圓膚色模型。把橢圓內(nèi)部的點(diǎn)判定為膚色點(diǎn)，橢圓外部的點(diǎn)判定為非膚色點(diǎn)[6]。
　膚色是對人臉來說是很有效的特征，能有效降低人臉檢測的虛假率，但膚色特征存在對光照變化敏感的缺點(diǎn)。由于膚色檢測易受到光照變化影響，在高亮度或低亮度條件下較難分割出完整的膚色區(qū)域，如圖5所示，因此膚色確認(rèn)的結(jié)果并不總是可信。對此，采用自適應(yīng)的方式對人臉候選區(qū)進(jìn)行膚色確認(rèn)。具體來說，即在得到人臉檢測候選區(qū)后，CMFS算法會根據(jù)人臉候選區(qū)平均亮度自適應(yīng)地開啟膚色驗(yàn)證。如果人臉候選區(qū)的平均亮度很高或很低，則不啟用膚色驗(yàn)證，直接判定經(jīng)過人臉檢測的人臉候選區(qū)為最終結(jié)果；反之，則啟用膚色驗(yàn)證，并采納膚色驗(yàn)證的結(jié)果。具體地說，膚色驗(yàn)證就是：如果人臉檢測得到的人臉候選區(qū)中膚色像素個(gè)數(shù)占的比例很低（本文中設(shè)定為0.5），則認(rèn)為人臉檢測發(fā)生誤檢，排除該候選人臉候選區(qū)。本文通過大量的實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，易發(fā)生誤檢的亮度區(qū)間是Y∈[0，70]和Y∈[190，235]，所以設(shè)定這兩個(gè)區(qū)間分別為低亮度區(qū)間和高亮度區(qū)間，其他區(qū)間為正常亮度區(qū)間。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
　本文選取一些常用的測試視頻序列并用USB攝像頭拍攝多段視頻作為測試序列，測試了本文所提CMFS算法的檢測性能，并與目前應(yīng)用最廣泛的AdaBoost人臉檢測算法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)運(yùn)行環(huán)境是：Windows XP SP3操作系統(tǒng)，Intel（R）Pentium（R）D CPU，3.39 GB內(nèi)存。程序運(yùn)行平臺是：Microsoft Visual Studio 2008/OpenCV 1.0，AdaBoost人臉檢測算法取自O(shè)penCV。
　為了測試本算法對光照的適應(yīng)性，拍攝了低亮度、高亮度和正常亮度下的3段序列A、B、C，分別包含500幀和500張人臉，在其上測試了僅用人臉檢測算法、結(jié)合非自適應(yīng)膚色驗(yàn)證的人臉檢測算法和本文CMFS算法的性能，在3種算法前都不作運(yùn)動(dòng)檢測處理以保證有無膚色驗(yàn)證為唯一變量。圖6展示了3種算法對A、B、C序列的部分檢測效果。從圖6可以看出，在低亮度和高亮度情況下，膚色檢測已經(jīng)失效（如（d）膚色分割圖所示），此時(shí)如果仍信任膚色，則會造成漏檢（如序列A和C的（b）所示），而自適應(yīng)后置膚色驗(yàn)證算法在非正常亮度下自動(dòng)關(guān)閉膚色驗(yàn)證，故能保證人臉檢測的檢測率；在正常光照時(shí)，膚色驗(yàn)證能有效地排除紋理干擾，降低誤檢率（如序列B所示，可以看到衣服處的膚色像素值不足50%，判定為非人臉，排除此干擾）。結(jié)合運(yùn)動(dòng)檢測，本文所提出的人臉檢測算法能達(dá)到平均11.6 ms/frame，完全滿足實(shí)時(shí)要求。

　為了測試本文算法對復(fù)雜環(huán)境的魯棒性，在較為復(fù)雜的場景下用攝像頭拍攝了一段亮度正常的視頻序列D（分辨率為352×288，共840幀，平均亮度范圍為[70，190]，該序列背景包括書架、門、箱子等）。表1為僅用人臉檢測的算法與本文算法的性能比較，圖7為部分檢測結(jié)果。從表1可以看出，本文算法在保證檢測率的同時(shí)，大大降低了人臉檢測的誤檢率，提高了檢測速度。這是因?yàn)楸疚乃岢龅腃MFS算法能通過前置的運(yùn)動(dòng)檢測減小人臉檢測搜索范圍，提高檢測速度，并結(jié)合后置的膚色確認(rèn)，有效地排除各種紋理和非膚色虛警（如圖7第133幀中的衣服條紋、第122和380幀中的非膚色物體干擾）。

　本文提出一種新的多特征融合人臉檢測算法，利用運(yùn)動(dòng)檢測為前置處理減小人臉檢測搜索范圍，然后使用AdaBoost人臉檢測算法得到人臉候選區(qū)，最后根據(jù)人臉候選區(qū)的平均亮度自適應(yīng)地確定是否啟用膚色驗(yàn)證作為后處理，以排除虛警。相比于僅用人臉檢測的算法，本文提出的CMFS算法在保證檢測率的同時(shí)提高了檢測速度，并大大降低了誤檢率，能滿足復(fù)雜壞境變化中實(shí)時(shí)人臉檢測的要求。
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