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《電子器件雜志》2014年第三期

1基于簡化Gabor小波和層次型支持向量機的人臉檢測算法

1．1簡化Gabor小波特征為了降低運算量，提高人臉檢測速率，共24個小波響應(yīng)來提取簡化Gabor小波特征。簡化Gabor小波特征是通過輸入圖與二維簡化Gabor小波進(jìn)行卷積得到的，具體實現(xiàn)方法是:將輸入圖像分別與簡化Gabor小波的實部和虛部進(jìn)行卷積運算。這樣每個像素通過與簡化Gabor小波卷積之后得到共24個簡化Gabor小波變換系數(shù)，為了簡化運算，提高人臉檢測速度，去除光照等因素的影響，此處求取24個簡化Gabor小波變化系數(shù)的均值作為該像素點的簡化Gabor特征。

1．2基于簡化Gabor小波特征的層次型支持向量機的人臉檢測算法基于簡化Gabor小波特征的層次型支持向量機的人臉檢測算法框圖如圖1所示。首先將輸入圖像與簡化Gabor小波進(jìn)行卷積運算按照上節(jié)的方法提取簡化的Gabor小波特征，利用多尺度和多方向的簡化Gabor特征可以有效的去除光照所造成的影響。然后用20×20像素大小的矩形檢測窗口在圖像中移動，窮舉搜索輸入圖像中所有的可能位置，通過一個線性SVM組合構(gòu)成的分類器快速的排除輸入圖像中絕大部分的非人臉區(qū)域，從而減少候選人臉區(qū)域的數(shù)量，通過線性SVM初步判斷可能是人臉的，加入到候選人臉區(qū)域列表，最后通過非線性SVM來對剩余的難于區(qū)分的候選區(qū)域進(jìn)行判斷，最終檢測出人臉。因為在實際應(yīng)用中，圖像中得絕大多數(shù)背景區(qū)域和人臉有較大的差別，所以為了快速的排除背景中的非人臉區(qū)域，本文使用了層次型結(jié)構(gòu)的SVM分類器。先設(shè)計一個線性組合SVM分類器快速排除大部分的非人臉區(qū)域，然后用一個非線性的SVM分類器判別剩下的難以區(qū)分的人臉候選區(qū)域。線性SVM的設(shè)計本質(zhì)上就是分段線性判別函數(shù)的設(shè)計。因為非人臉模式變化范圍比較大，我們考慮把非人臉樣本聚類成N個子類，然后針對這N個子類分別設(shè)計分類器，所有的人臉樣本作為一個類別。本文采用Kohonen自組織映射(SOFM)聚類方法。線性SVM分類器具體設(shè)計方法如下:對第i(0＜i≤N)類非人臉和人臉模式，線性SVM分類函數(shù)如下:若u=N則認(rèn)為可能是人臉，加入人臉候選區(qū)列表，否則認(rèn)為是非人臉區(qū)域而排除掉。總體思想就是用N個線性SVM分類器進(jìn)行投票，只有當(dāng)所有分類器全部認(rèn)可才能通過驗證。此處的線性分類器選擇N=8。對于非線性SVM分類器的設(shè)計，是用于對可能的候選人臉區(qū)域作進(jìn)一步的判斷，非線性SVM分類器如下式:

2基于TMS320dm642的人臉檢測系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)

2．1系統(tǒng)硬件構(gòu)成DSP平臺下人臉檢測系統(tǒng)的實現(xiàn)我們選用的DSP平臺是聞亭科技公司的TDS642EVM開發(fā)板，主處理芯片是TI公司的TMS320DM642，開發(fā)環(huán)境是CCS2．20，編程語言為C語言。TMS320DM642是TI公司C6000系列的一款高性能芯片，其主頻600MHz，有8個并行運算單元，處理能力達(dá)4800MI/S。本系統(tǒng)硬件以TMS320DM642為核心，輔以視頻解碼器等外設(shè)芯片，基本框架如圖2所示。圖像采集部分由CCD攝像頭采集視頻信號，采集圖像大小為320×240，經(jīng)視頻解碼器A/D轉(zhuǎn)換為YUV信號，再由DM642芯片通過DMA讀取數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理，隨后將數(shù)據(jù)存儲到SDRAM中，再通過視頻編碼芯片D/A轉(zhuǎn)化為模擬信號，最終輸出到顯示器顯示。系統(tǒng)從攝像頭獲取PAL制式視頻信號，經(jīng)過視頻解碼器得到的是4∶2∶2格式8bit寬的YUV格式的信號。該視頻信號由DM642上的外設(shè)VP口讀取，實現(xiàn)視頻的輸入。讀取進(jìn)來的視頻信號，只選取Y分量用于檢測，調(diào)用編好的檢測程序進(jìn)行檢測。檢測完成后的視頻幀再由視頻編碼器編碼后輸出到電視機的顯示屏上。開發(fā)環(huán)境如圖3所示。

2．2系統(tǒng)軟件工具本文采用TI公司的DSP集成開發(fā)環(huán)境CCS2．2進(jìn)行軟件開發(fā)，該軟件平臺提供了基于C語言系統(tǒng)的編譯、鏈接和調(diào)試工具，并能進(jìn)行系統(tǒng)仿真和實時跟蹤，為DSP程序的設(shè)計和開發(fā)提供了很大的方便。

2．3系統(tǒng)代碼移植為了驗證算法的有效性，本文先在PC環(huán)境下進(jìn)行了算法仿真，使用C代碼和匯編語言混合編程，并調(diào)用了計算機視覺OPENCV函數(shù)庫，在VC6．0環(huán)境下仿真。由于OPENCV不能在DSP特定的開發(fā)環(huán)境下使用，因此需要對部分代碼進(jìn)行裁剪和轉(zhuǎn)化。在PC端將人臉檢測所用到的OpenCV函數(shù)庫從OpenCV中剝離出來，并將這些代碼用標(biāo)準(zhǔn)C代碼實現(xiàn)。另外，在代碼移植中，還得具體考慮VC和C6000編譯器相關(guān)基本數(shù)據(jù)類型之間的差別。在程序的移植過程中，由于采用純C語言編程，而人臉檢測所用的分類器文件是xml文件，但C語言卻不能直接讀取，因此需要將xml格式的分類器文件轉(zhuǎn)換為txt文件。從xml格式的分類器文件到txt文件的轉(zhuǎn)換，我們采用的是FirstObjectiveSoftware公司提供的CMarkupC++類的免費版，利用CMarkup類自己編寫了c++程序來直接讀取xml中有用的數(shù)據(jù)再依靠C函數(shù)Fprintf存入到txt文件中。

2．4系統(tǒng)優(yōu)化為了能夠?qū)崿F(xiàn)人臉檢測系統(tǒng)的實時檢測，需要針對DM642對算法和配置進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化。具體優(yōu)化方法［9］主要有:浮點定點數(shù)轉(zhuǎn)化，循環(huán)優(yōu)化，使用內(nèi)聯(lián)函數(shù)和線性匯編優(yōu)化。(1)浮點定點數(shù)轉(zhuǎn)化DM642是定點運算芯片，在其中進(jìn)行浮點運算是非常耗時的，因此需要將代碼中使用到的浮點數(shù)轉(zhuǎn)化為定點數(shù)。定點化過程的一個關(guān)鍵是定標(biāo)，也就是確定變量的范圍，需要對其進(jìn)行精度分析，在精度范圍內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)位操作。實驗證明，將浮點數(shù)分類器轉(zhuǎn)化為定點數(shù)分類器，并對代碼中浮點變量定點化，最終檢測速度有了很大的提高。(2)循環(huán)優(yōu)化一般情況下，循環(huán)過程會占用程序運算的很大一部分時間。AdaBoost算法中，窗口搜索和級聯(lián)分類器都用到了循環(huán)體，對循環(huán)體的優(yōu)化主要是循環(huán)展開，將多重循環(huán)展開為單重循環(huán)，從而能充分利用C6000軟件流水，提高速度。(3)使用內(nèi)聯(lián)函數(shù)C6000編譯器提供了很多內(nèi)聯(lián)函數(shù)，它們直接映射為內(nèi)嵌匯編指令的特殊函數(shù)，這樣可迅速優(yōu)化C語言代碼。例如用內(nèi)聯(lián)指令_add2、_mpyhl、_mpylh等完成兩組16bit數(shù)的加法和乘法，效率比單純16bit數(shù)的加法和乘法提高一倍。(4)線性匯編優(yōu)化線性匯編是C6000系列的類匯編工具，線性匯編代碼與匯編源代碼相似，但線性匯編代碼中沒有指令延遲和寄存器使用信息?？梢詫⒆詈馁M時間的一部分C代碼用線性匯編寫，然后使用匯編優(yōu)化器優(yōu)化這些代碼，優(yōu)化后檢測速度能明顯提高很多。

3實驗結(jié)果

人臉檢測的實驗訓(xùn)練樣本使用Yale，Harvard等人臉識別庫，線性SVM分類器訓(xùn)練使用的非人臉樣本從沒有人臉的圖像中隨機選擇，共使用大約8000個樣本，訓(xùn)練懲罰因子C設(shè)為10。非線性SVM分類器訓(xùn)練使用的非人臉樣本在線性SVM組合的約束條件通過自舉的方法獲得。具體過程描述如下:(1)對50幅沒有人臉的輸入圖像進(jìn)行檢測，使用通過線性SVM組合分類器的部分背景窗口作為初始非人臉樣本，用這些非人臉樣本對非線性SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練，此處的懲罰因子C設(shè)為20。(2)用訓(xùn)練得到線性SVM分類器、非線性SVM分類器重復(fù)對第1步中50幅輸入圖像進(jìn)行檢測。(3)如果虛警數(shù)沒有超過一定數(shù)值，則停止訓(xùn)練，否則選擇一部分虛警窗口圖像加入原來非人臉樣本集，更新非人臉樣本集，然后按照第2步的方法繼續(xù)訓(xùn)練非線性SVM分類器。表1是人臉檢測測試的統(tǒng)計結(jié)果:從統(tǒng)計結(jié)果我們可以看到利用簡化Gabor特征的層次型支持向量機方法可以提高人臉檢測率，同時降低虛警數(shù)目。因為簡化Gabor小波特征運算過程得到很大的簡化，運算速率得到顯著的提高。系統(tǒng)檢測時，輸入的視頻圖像大小為320×240像素，檢測窗口初始大小為20×20。系統(tǒng)的關(guān)鍵步驟是代碼的移植和系統(tǒng)的優(yōu)化，表2列出了經(jīng)過各個優(yōu)化步驟后，系統(tǒng)的檢測性能。由上表可以看出，經(jīng)過4次優(yōu)化，系統(tǒng)檢測速度接近20幀/s，基本達(dá)到了實時的要求。經(jīng)過數(shù)據(jù)統(tǒng)計，誤檢率低于6%。而且本系統(tǒng)對人臉的多視角有較好的檢測效果。

4結(jié)束語

本文介紹了基于DSP的人臉實時檢測系統(tǒng)，研究提出了一種基于簡化Gabor小波特征和層次型支持向量機的人臉檢測算法，該算法檢測速度快并且誤檢率低。將此算法用于TDS320DM642處理芯片，對代碼進(jìn)行移植和系統(tǒng)優(yōu)化，在保持檢測準(zhǔn)確率的同時提高檢測速度，最終能達(dá)到實時的檢測效果。由于存在周圍復(fù)雜環(huán)境以及光照條件的不穩(wěn)定性，本系統(tǒng)的檢測效果會受到一定的影響。因此，可以考慮增加訓(xùn)練分類器層數(shù)來提高系統(tǒng)檢測的穩(wěn)定性，為今后開展人臉跟蹤和識別的研究奠定基礎(chǔ)。

作者：李月芳單位：常州輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子電氣工程系