基于AdaBoost+膚色模型的多人臉檢測考勤系統(tǒng)

　　正反樣本vec文件生成后需要通過_Opencv提供的opencv_haartraining可執(zhí)行程序進行樣本訓(xùn)練。訓(xùn)練完成后將生成一個xml文件，即通過AdaBoost算法生成的用于人臉檢測的分類器文件。此處主要利用了AdaBoost的OpenCV實現(xiàn)。

　　使用生成的分類器進行人臉檢測時主要使用了OpenCV提供的兩個方法：

　　(1)load()方法，其主要功能為載入生成的分類器。

　　(2)detectMultiScale()方法。此方法通過使用之前載入的分類器，在輸入的圖像中查找人臉區(qū)域并返回人臉區(qū)域的位置。

　　在AdaBoost初步確定人臉區(qū)域后，采用膚色模型校驗。膚色檢測需要設(shè)置膚色范圍，通過將圖像中的像素點與“標(biāo)準(zhǔn)膚色”相比較，從而區(qū)分圖像中的膚色區(qū)域與非膚色區(qū)域。

　　在設(shè)置“標(biāo)準(zhǔn)膚色”范圍時，實驗中采用了三種廣泛使用的顏色空間：RGB色彩空間、HSV色彩空間、YCbCr色彩空間。

　　實驗中，共設(shè)置兩個RGB標(biāo)準(zhǔn)膚色模型^[10]。RGB膚色模型一的閾值范圍應(yīng)滿足：G>40、B>20 、R>G、R>B、MAX(R,GB)-MIN(R,G,B)>15。RGB膚色模型二的閾值范圍應(yīng)滿足：R>220、|R-G|<15、R>G、R>B。

　　采用(1)(2)(3)(4)：

(1)

(2)

(3)

(4)

　　將RGB顏色轉(zhuǎn)換為HSV顏色^[11]，然后設(shè)置HSV標(biāo)準(zhǔn)膚色閾值范圍^[12]應(yīng)滿足：0

　　采用公式(5):

(5)

　　將RGB顏色轉(zhuǎn)換為YCbCr顏色^[12]，然后設(shè)置YCbCr標(biāo)準(zhǔn)膚色閾值范圍^[13]為：

　　通過與標(biāo)準(zhǔn)膚色數(shù)據(jù)對比，圖像某區(qū)域像素同時符合三種標(biāo)準(zhǔn)膚色閾值范圍時即認(rèn)為是膚色區(qū)域。結(jié)合AdaBoost檢測結(jié)果綜合判定人臉區(qū)域。最后通過rectangle方法在圖像上使用矩形框標(biāo)注人臉位置。

　　使用時，首先由教師通過手機拍攝課堂照像(如圖1所示)并登錄系統(tǒng)上傳考勤圖像。后臺服務(wù)器監(jiān)測到有圖像上傳即對圖像進行人臉檢測，并對不同人臉逐一標(biāo)注序號。被考勤人員分別登錄系統(tǒng)，選擇圖像與自身相對應(yīng)的序號。當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生漏檢時，系統(tǒng)還向用戶提供手工框選接口，以修正系統(tǒng)對人臉的漏檢。系統(tǒng)會實時將每次考勤結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，同時生成考勤圖像、考勤表等方便考勤查看。系統(tǒng)流程圖如圖2所示。

4 實驗結(jié)果

　　為驗證該考勤系統(tǒng)的實際效果，作者將該考勤系統(tǒng)應(yīng)用于課堂的學(xué)生點名中。實驗發(fā)現(xiàn)，僅在AdaBoost算法檢測下，會出現(xiàn)較為嚴(yán)重的誤檢現(xiàn)象。在加入了膚色校驗之后，誤檢率明顯下降。結(jié)合兩種方法后，基于AdaBoost算法結(jié)合膚色模型進行人臉檢測具有很好的可用性以及魯棒性，可顯著降低誤檢率。

　　基于人臉檢測結(jié)果，通過學(xué)生分別登錄選擇注冊，獲得了實際上課學(xué)生的考勤結(jié)果。

5 結(jié)束語

　　本文基于AdaBoost算法和膚色模型校驗，結(jié)合用戶選擇注冊，實現(xiàn)了多人場景下的考勤。實驗證明，該方法具有良好的可用性及魯棒性，目前，考勤系統(tǒng)已經(jīng)作為課堂考勤工具正在使用，能夠獲得準(zhǔn)確的學(xué)生到課結(jié)果。然而，該系統(tǒng)還存在較多問題，當(dāng)存在如遮擋、側(cè)臉、低頭等姿態(tài)時，檢測精度下降，尚不魯棒。系統(tǒng)可使用人臉識別方法取代人工注冊，減少用戶操作。在人臉檢測過程中，通過將采集到的人臉入庫，供后續(xù)人臉識別使用。由于傳統(tǒng)人臉識別方法如：PCA、LBP等，在多人大尺度場景中識別率較低，尚不滿足統(tǒng)計需求，因此探索多人場景下高精度人臉識別算法將是未來研究工作的重點。

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