馬彪彪,陳向陽(yáng),時(shí)亞麗

（1. 中國(guó)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(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,合肥 230088; 3. 湖北省麻城市公安局刑偵大隊(duì),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(yáng)3,時(shí)亞麗1,2

（1. 中國(guó)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(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,合肥 230088; 3. 湖北省麻城市公安局刑偵大隊(duì),湖北 麻城 438300）

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

人臉抓拍；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)；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(duì)維護(hù)社會(huì)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(diǎn)。人臉抓拍不僅是人臉識(shí)別的第一步，更在智能人機(jī)交互，虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，對(duì)準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性的要求高，已成為獨(dú)立于人臉識(shí)別的一項(xiàng)研究熱點(diǎn)。

1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)在人臉抓拍中的應(yīng)用

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是圖像處理算法中比較成熟的技術(shù)，理論簡(jiǎn)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(duì)圖像序列進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，再對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行人臉檢測(cè)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(cè)中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的需求，首先利用幀間差分處理圖像序列，將檢測(cè)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(dòng)區(qū)域，最后求算運(yùn)動(dòng)區(qū)域最大外接矩形，作為一個(gè)整體進(jìn)行人臉檢測(cè)。

當(dāng)人臉靜止時(shí)，系統(tǒng)也必須正確地檢出人臉，所以，送入人臉檢測(cè)算法的圖像區(qū)域不僅和當(dāng)前幀的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果相關(guān)，還與上一幀的運(yùn)動(dòng)情況和人臉檢測(cè)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(dòng)，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果修正為上一幀人像區(qū)域，防止有人走動(dòng)時(shí)突然停止，導(dǎo)致無人像檢出；前一幀有人無運(yùn)動(dòng)，當(dāng)前幀有運(yùn)動(dòng)，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)結(jié)果修正為上一幀人臉區(qū)域與當(dāng)前幀運(yùn)動(dòng)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(dòng)目標(biāo)檢測(cè)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。基于特征匹配的人臉跟蹤方法利用目標(biāo)物體的個(gè)體特征實(shí)現(xiàn)跟蹤，對(duì)個(gè)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(zhǎng)時(shí)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(duì)實(shí)現(xiàn)跟蹤，對(duì)特征的準(zhǔn)確性要求高，也很難達(dá)到實(shí)時(shí)性的要求。

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

3 對(duì)應(yīng)人臉的背景緩存技術(shù)實(shí)現(xiàn)

獲取對(duì)應(yīng)抓拍人臉的背景圖像是很實(shí)際的需求，本文通過一種獨(dú)立于人臉緩存的背景緩存方法，根據(jù)人臉跟蹤結(jié)果實(shí)時(shí)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(duì)列初始化，系統(tǒng)在循環(huán)外為背景緩存隊(duì)列分配內(nèi)存并初始化；第二步：背景緩存隊(duì)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(duì)列的同時(shí)，把當(dāng)前背景加入背景緩存隊(duì)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(duì)應(yīng)待替換人臉的幀號(hào)不止一個(gè)，說明待替換的背景對(duì)其他人臉仍有用，須作為新背景加入背景緩存隊(duì)列；如果對(duì)應(yīng)待替換人臉的幀號(hào)只有一個(gè)，說明待替換背景對(duì)其他人臉無用，可以直接替換；第三步：背景緩存隊(duì)列的刪除，系統(tǒng)應(yīng)及時(shí)清除不需要的背景圖片，軟件標(biāo)記并實(shí)時(shí)更新系統(tǒng)緩存人臉的最小幀號(hào)，當(dāng)背景圖片幀號(hào)小于緩存的人臉幀號(hào)時(shí)，說明當(dāng)前背景不會(huì)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(hào)返回對(duì)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(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)與跟蹤，在輸出人像的同時(shí)輸出背景圖像，具有一定的代表性，是目前人臉識(shí)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(shí)時(shí)性高，但對(duì)于人臉交叉場(chǎng)景的處理能力差，需要進(jìn)一步研究。

[1]儲(chǔ)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(dòng)人臉檢測(cè)算法研究[J].計(jì)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。