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        人臉抓拍的關(guān)鍵技術(shù)分析

        2016-02-02 13:07:44馬彪彪陳向陽時亞麗
        山東工業(yè)技術(shù) 2016年22期
        關(guān)鍵詞:實時性隊列人臉識別

        馬彪彪,陳向陽,時亞麗

        (1. 中國電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所;2. 安徽省公共安全應(yīng)急信息技術(shù)重點實驗室,合肥 230088; 3. 湖北省麻城市公安局刑偵大隊,湖北 麻城 438300)

        人臉抓拍的關(guān)鍵技術(shù)分析

        馬彪彪1,2,陳向陽3,時亞麗1,2

        (1. 中國電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所;2. 安徽省公共安全應(yīng)急信息技術(shù)重點實驗室,合肥 230088; 3. 湖北省麻城市公安局刑偵大隊,湖北 麻城 438300)

        人臉抓拍是人臉識別技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),抓拍好壞直接影響人臉識別的效果。本文實現(xiàn)了由運(yùn)動目標(biāo)檢測,人臉檢測,人臉跟蹤三部分組成的人臉抓拍系統(tǒng),重點分析了運(yùn)動目標(biāo)檢測在人臉抓拍中的應(yīng)用,人臉位置跟蹤算法和對應(yīng)人臉的背景緩存技術(shù)實現(xiàn),具有較高的實用性。

        人臉抓拍;運(yùn)動目標(biāo)檢測;人臉跟蹤;背景獲取

        0 引言

        隨著天網(wǎng)工程的建設(shè),無處不在的攝像頭對維護(hù)社會治安和偵破刑事案件起著舉足輕重的作用。人臉作為像指紋,虹膜一樣的生物特征因其具有唯一性成為智能監(jiān)控及圖偵領(lǐng)域研究的熱點。人臉抓拍不僅是人臉識別的第一步,更在智能人機(jī)交互,虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,對準(zhǔn)確性和實時性的要求高,已成為獨立于人臉識別的一項研究熱點。

        1 運(yùn)動目標(biāo)檢測在人臉抓拍中的應(yīng)用

        運(yùn)動目標(biāo)檢測是圖像處理算法中比較成熟的技術(shù),理論簡單,資源消耗低,根據(jù)“有人臉必有目標(biāo)進(jìn)入”這一原則,首先對圖像序列進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測,再對運(yùn)動區(qū)域進(jìn)行人臉檢測不僅可以大幅提高無人狀態(tài)下的人臉抓拍的性能,還可以濾除特定光照條件下靜止的誤檢人臉。基于單高斯分布的背景建模差分方法可以滿足人臉檢測中運(yùn)動目標(biāo)檢測的需求,首先利用幀間差分處理圖像序列,將檢測到的背景進(jìn)行單高斯背景建模,再用建模背景與圖像序列差分得到前景目標(biāo),進(jìn)而進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理,連通域標(biāo)記獲取運(yùn)動區(qū)域,最后求算運(yùn)動區(qū)域最大外接矩形,作為一個整體進(jìn)行人臉檢測。

        當(dāng)人臉靜止時,系統(tǒng)也必須正確地檢出人臉,所以,送入人臉檢測算法的圖像區(qū)域不僅和當(dāng)前幀的運(yùn)動檢測結(jié)果相關(guān),還與上一幀的運(yùn)動情況和人臉檢測結(jié)果相關(guān)。采用的處理流程如表1示,需要特別處理的是,前一幀有人,當(dāng)前幀無運(yùn)動,運(yùn)動檢測結(jié)果修正為上一幀人像區(qū)域,防止有人走動時突然停止,導(dǎo)致無人像檢出;前一幀有人無運(yùn)動,當(dāng)前幀有運(yùn)動,運(yùn)動檢測結(jié)果修正為上一幀人臉區(qū)域與當(dāng)前幀運(yùn)動區(qū)域的最大外接矩形,防止上一幀靜止的人像被漏檢。

        表1 運(yùn)動目標(biāo)檢測結(jié)果修正方法

        2 人臉位置跟蹤

        目前,主流的人臉跟蹤方法包括基于特征匹配的人臉跟蹤方法,基于區(qū)域匹配的人臉跟蹤方法及基于模型匹配的人臉跟蹤方法?;谔卣髌ヅ涞娜四樃櫡椒ɡ媚繕?biāo)物體的個體特征實現(xiàn)跟蹤,對個體特征的依賴大?;趨^(qū)域匹配的人臉跟蹤利用目標(biāo)區(qū)域的紋理或顏色進(jìn)行跟蹤,長時間跟蹤容易產(chǎn)生誤差積累?;谀P推ヅ涞娜四樃櫡椒▽⒛繕?biāo)抽象為數(shù)學(xué)特征,通過相似度比對實現(xiàn)跟蹤,對特征的準(zhǔn)確性要求高,也很難達(dá)到實時性的要求。

        本文采用基于位置的人臉跟蹤方法,該方法對人臉檢測的實時性要求較高。當(dāng)相鄰兩幀人臉發(fā)生面積重疊時,即認(rèn)定為同一個人臉,否則認(rèn)為新的人臉,該方法原理簡單,容易實現(xiàn),除不能處理人臉交叉場景外,可以滿足絕大部分場景下人臉的跟蹤需求。

        3 對應(yīng)人臉的背景緩存技術(shù)實現(xiàn)

        獲取對應(yīng)抓拍人臉的背景圖像是很實際的需求,本文通過一種獨立于人臉緩存的背景緩存方法,根據(jù)人臉跟蹤結(jié)果實時地新增,更新,刪除背景,既節(jié)省內(nèi)存空間又適用于所有人臉跟蹤方法。

        背景緩存策略如圖1示:第一步:背景緩存隊列初始化,系統(tǒng)在循環(huán)外為背景緩存隊列分配內(nèi)存并初始化;第二步:背景緩存隊列的新增與更新,根據(jù)人臉跟蹤結(jié)果,如果當(dāng)前人臉未跟上,將當(dāng)前人臉加入人臉待跟蹤隊列的同時,把當(dāng)前背景加入背景緩存隊列;如果人臉跟上且最優(yōu),遍歷人臉待跟蹤數(shù)組與人臉跟蹤結(jié)果數(shù)組,若對應(yīng)待替換人臉的幀號不止一個,說明待替換的背景對其他人臉仍有用,須作為新背景加入背景緩存隊列;如果對應(yīng)待替換人臉的幀號只有一個,說明待替換背景對其他人臉無用,可以直接替換;第三步:背景緩存隊列的刪除,系統(tǒng)應(yīng)及時清除不需要的背景圖片,軟件標(biāo)記并實時更新系統(tǒng)緩存人臉的最小幀號,當(dāng)背景圖片幀號小于緩存的人臉幀號時,說明當(dāng)前背景不會再被調(diào)取,可以刪除,否則,不能刪除;第四步:系統(tǒng)根據(jù)輸入的幀號返回對應(yīng)的背景圖片。

        4 總結(jié)

        本文提出的人臉抓拍技術(shù)路線在運(yùn)動目標(biāo)檢測的基礎(chǔ)上實現(xiàn)人臉檢測與跟蹤,在輸出人像的同時輸出背景圖像,具有一定的代表性,是目前人臉識別領(lǐng)域主要廠商采用的技術(shù)路線,基于位置的人臉跟蹤方法雖然實時性高,但對于人臉交叉場景的處理能力差,需要進(jìn)一步研究。

        [1]儲清翠.復(fù)雜光照條件下的人臉跟蹤算法研究[D].合肥:安徽大學(xué),2014.

        [2]林雯.新型基于幀間差分法的運(yùn)動人臉檢測算法研究[J].計算機(jī)仿真,2010(10).

        10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.22.255

        馬彪彪(1987-),男,安徽合肥人,碩士,助理工程師。

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