基于AdaBoost+膚色模型的多人臉檢測(cè)考勤系統(tǒng)

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

　　使用生成的分類(lèi)器進(jìn)行人臉檢測(cè)時(shí)主要使用了OpenCV提供的兩個(gè)方法：

　　(1)load()方法，其主要功能為載入生成的分類(lèi)器。

　　(2)detectMultiScale()方法。此方法通過(guò)使用之前載入的分類(lèi)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(yàn)。膚色檢測(cè)需要設(shè)置膚色范圍，通過(guò)將圖像中的像素點(diǎn)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(shí)，實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)中，共設(shè)置兩個(gè)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(guò)與標(biāo)準(zhǔn)膚色數(shù)據(jù)對(duì)比，圖像某區(qū)域像素同時(shí)符合三種標(biāo)準(zhǔn)膚色閾值范圍時(shí)即認(rèn)為是膚色區(qū)域。結(jié)合AdaBoost檢測(cè)結(jié)果綜合判定人臉區(qū)域。最后通過(guò)rectangle方法在圖像上使用矩形框標(biāo)注人臉位置。

　　使用時(shí)，首先由教師通過(guò)手機(jī)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(tái)服務(wù)器監(jiān)測(cè)到有圖像上傳即對(duì)圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，并對(duì)不同人臉逐一標(biāo)注序號(hào)。被考勤人員分別登錄系統(tǒng)，選擇圖像與自身相對(duì)應(yīng)的序號(hào)。當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生漏檢時(shí)，系統(tǒng)還向用戶提供手工框選接口，以修正系統(tǒng)對(duì)人臉的漏檢。系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)將每次考勤結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，同時(shí)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(shí)驗(yàn)結(jié)果

　　為驗(yàn)證該考勤系統(tǒng)的實(shí)際效果，作者將該考勤系統(tǒng)應(yīng)用于課堂的學(xué)生點(diǎn)名中。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，僅在AdaBoost算法檢測(cè)下，會(huì)出現(xiàn)較為嚴(yán)重的誤檢現(xiàn)象。在加入了膚色校驗(yàn)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(jìn)行人臉檢測(cè)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(cè)結(jié)果，通過(guò)學(xué)生分別登錄選擇注冊(cè)，獲得了實(shí)際上課學(xué)生的考勤結(jié)果。

5 結(jié)束語(yǔ)

　　本文基于AdaBoost算法和膚色模型校驗(yàn)，結(jié)合用戶選擇注冊(cè)，實(shí)現(xiàn)了多人場(chǎng)景下的考勤。實(shí)驗(yàn)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(wèn)題，當(dāng)存在如遮擋、側(cè)臉、低頭等姿態(tài)時(shí)，檢測(cè)精度下降，尚不魯棒。系統(tǒng)可使用人臉識(shí)別方法取代人工注冊(cè)，減少用戶操作。在人臉檢測(cè)過(guò)程中，通過(guò)將采集到的人臉入庫(kù)，供后續(xù)人臉識(shí)別使用。由于傳統(tǒng)人臉識(shí)別方法如：PCA、LBP等，在多人大尺度場(chǎng)景中識(shí)別率較低，尚不滿足統(tǒng)計(jì)需求，因此探索多人場(chǎng)景下高精度人臉識(shí)別算法將是未來(lái)研究工作的重點(diǎn)。

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