基于DirectShow的人眼檢測

萬 泉，徐 斌，劉曉亮，王元慶，曹利群，周必業(yè)，李鳴皋

（1.南京大學(xué) 電子科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京210093；2.中國人民解放軍海軍總醫(yī)院，北京100088）

0 引 言

目前基于立體視差技術(shù)的立體顯示器，采用的是輔助立體顯示和無輔助立體顯示兩種方式［1］，其中輔助立體顯示多是借助立體眼鏡和立體頭盔，該方式具有舒適性不強(qiáng)和易疲勞的缺點。而裸眼立體顯示器基于無輔助立體顯示，解決了上述缺點。本文中的裸眼立體顯示器采用了指向背光式的方式實現(xiàn)裸眼立體顯示［1］，該技術(shù)方案主要是將左、右圖像分別精確投影到觀看者的左、右眼，為此，精確定位人眼的位置是該技術(shù)方案的關(guān)鍵技術(shù)之一［2］。

本文提出了基于DirectShow 的人眼檢測方案，采用人臉－人眼的兩層結(jié)構(gòu)進(jìn)行人眼檢測，將基于統(tǒng)計特征的Ada－Boost算法和基于模板匹配的ASM 相結(jié)合，彌補(bǔ)了二者的不足之處，在保證實時性的基礎(chǔ)上提高了人眼定位的精度。本文在用膚色檢測選出候選點后，采用多尺度Ada－Boost算法實現(xiàn)人臉檢測，并在參考AdaBoost檢測結(jié)果的基礎(chǔ)上，采用ASM 算法精確快速地定位人眼的位置，在一定距離內(nèi)實時精確地檢測并定位人眼。此外，該方案可以在無需關(guān)注硬件具體執(zhí)行細(xì)節(jié)的情況下實現(xiàn)雙焦視距拼接技術(shù)。

1 人眼檢測算法

目前常用的人眼檢測的方法可以分為以下3類：基于模板匹配的方法、基于灰度投影的方法和基于統(tǒng)計的方法［3］。在基于模板匹配的方法中［4］，早期采用眼睛作為單個子模板建模，每一個子模板按照線分割定義。后期Coots［5］等提出了基于主動形狀模型 （ASM）和主動表觀模型 （AAM）兩種方法。基于模板匹配的方法計算量高，不適用于實時處理，且初始位置要求在檢測目標(biāo)的附近。基于灰度投影的方法中，Kanade［6］最早將積分投影函數(shù)成功地應(yīng)用于人臉識別。Feng和Yuen［6］提出了方差投影函數(shù)，然而這種方法對背景復(fù)雜的情況效果不佳，同時易受到眉毛、睫毛、眼鏡等因素干擾。基于統(tǒng)計特征的方法［4］包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、隱馬爾可夫模型方法、支持向量機(jī)方法（SVM）等，其中最具代表性的是AdaBoost算法［7］。基于統(tǒng)計特征的方法相對與前兩種提高了檢測的精確度，但是它需要大量合理分布的樣本完成分類器的訓(xùn)練，過程復(fù)雜，精度與基于模板匹配的方法相比有所降低。

由于人眼檢測問題的復(fù)雜性，上述人眼定位方法的精度與算法實現(xiàn)的實時性之間是相互矛盾的。如果精確定位人眼的位置，相應(yīng)的算法在時間復(fù)雜度上較高，很難滿足實時定位的要求，如果降低其時間復(fù)雜度，快速定位人眼的位置，定位的精度又會因此下降。同時，人眼檢測算法對圖像的分辨率也有相應(yīng)的要求，分辨率較低的情況下很難實現(xiàn)準(zhǔn)確的人眼定位，這使得人眼定位在實際應(yīng)用中的范圍十分有限。

為了達(dá)到實時精確檢測人眼位置的目的，本文采用的是基于DirectShow 系統(tǒng)將膚色檢測、AdaBoost和ASM（主動變形模板，Active Shape Model）等方法相結(jié)合完成人眼檢測。算法的大致流程是：首先，采取隔行抽樣的膚色檢測預(yù)處理辦法，在圖像中選取人臉可能的候選區(qū)域，并通過AdaBoost在候選點中排除非人臉區(qū)域，確定人臉區(qū)域；然后，在檢測到的人臉范圍內(nèi)，運(yùn)用ASM 算法精確定位人眼位置。該算法流程提高了區(qū)域分割的預(yù)處理速度，并借助多尺度的AdaBoost檢測算法，提高ASM 中特征點定位的速度和精度。

1.1 膚色檢測

膚色是人臉區(qū)域中重要而穩(wěn)定的特征，在人臉檢測中，膚色檢測作為預(yù)處理階段廣泛使用的區(qū)域分割方法，在速度方面具有顯著的優(yōu)勢，并且在存在遮掩以及不同尺度姿態(tài)等不利因素的情況下，擁有較強(qiáng)的魯棒性。目前在膚色檢測時經(jīng)常使用RGB、HSV、YCrCb、HSI和YIQ 等色彩空間表示膚色。由于不同膚色之間的差異主要是由亮度差異引起，而在色度方面較為接近并趨于集中在一個很小的區(qū)域內(nèi)，因此可以通過色度選取人臉的候選區(qū)域。本文膚色檢測中選取的色彩空間為YCrCb，Y 分量表示亮度，Cr分量表示RGB信號中紅色部分與其亮度值之間的差值，Cb分量表示RGB信號中藍(lán)色部分與其亮度值之間的差值。該色彩空間的優(yōu)勢是實現(xiàn)了色度和亮度之間的分離，從而可以快速提取色度信息，并將其用來選取圖像中人臉區(qū)域的候選點［8］。

在膚色檢測中，目前常見的算法有直方圖歸一查表法、分布閾值界定法、單高斯模型法、混合高斯模型法和橢圓邊界模型法等。膚色在YCrCb色彩空間中的CrCb平面上呈現(xiàn)近似橢圓的分布特性。實際中膚色的顏色與亮度之間呈現(xiàn)非線性函數(shù)關(guān)系。在低亮度的條件下，色度的聚類性會隨亮度的變化呈現(xiàn)非線性降低。為了避免色度的聚類受到亮度變化的影響，在研究YCrCb色彩空間的膚色聚類情況時，將其中的高光陰影部分排除。在YCrCb空間內(nèi)進(jìn)行色度非線性變換的過程中，用Cb－Y 和Cr－Y 表示膚色區(qū)域的中軸線，將選取的樣本點投影到CrCb平面后，效果如圖1所示。由于該橢圓模型在該平面上是傾斜的，為方便建立橢圓邊界方程，采用K－L 變換進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和平移，得到了統(tǒng)計橢圓模型。變換投影過程中的公式如式 （1）所示，投影后的橢圓邊界方程公式如式 （2）所示

圖1 YCrCb色彩空間樣本點的投影

在膚色檢測的過程中，將YCrCb色彩空間內(nèi)的采樣點在此平面內(nèi)進(jìn)行投影，并將投影在該橢圓邊界內(nèi)的樣本點視為膚色候選點。

1.2 AdaBoost算法

AdaBoost［9］算法的訓(xùn)練和檢測，使用的是輸入圖像的矩形特征，即Haar特征，作為其特征模板，矩形特征的信息可用5元組 （x，y，w，h，angle）表示，其中 （x，y）表示該矩形特征的左上角坐標(biāo)， （w，h）分別表示該矩形特征的寬和高，angle表示該矩形特征的旋轉(zhuǎn)角度。常用的矩形特征有線性特征、邊緣特征、點特征、對角線特征等，圖2中展示了部分矩形特征，一般將矩形中白色部分和黑色部分的差值作為該矩形特征的特征值。

圖2 部分矩形特征

為了提高運(yùn)算速度，Viola等引入了積分圖的概念，在積分圖中，s（x，y）為原圖像中點i（x，y）上方和左方所有點的灰度值之和

t（x，y）為i（x，y）上方所有點的灰度值之和，s （x，y）的計算公式如式 （4）所示

（x，y，w，h，angle）的矩形特征的特征值W 計算表達(dá)式為式 （5）所示

在計算多尺度Haar－Like特征時，可利用積分圖，通過查表法快速計算。由于其消耗時間為常量，因此可以提高運(yùn)算速度。

1.3 ASM 算法

ASM 是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)模型的特征點提取的方法，其特征點一般選取高曲率點、拐角點、T 型連接處等，同時在圖像的邊界點處等間距選取中間點。通過對大量訓(xùn)練樣本中的特征點位置進(jìn)行統(tǒng)計，對當(dāng)前標(biāo)定好的形狀作歸一化處理，將人臉訓(xùn)練樣本集中的形狀向量對齊，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行PCA 主成分分析，尋找形狀變化的統(tǒng)計信息和規(guī)律，得到由特征點構(gòu)建的起點分布模型 （principle distribute model，PDM），將其作為反映人臉形狀變化規(guī)律的形狀統(tǒng)計模板。本文中的特征點采用的是XM2VTS人臉庫標(biāo)準(zhǔn)模型，其中定義了68個人臉特征點。

在訓(xùn)練集中有N 個樣本，每個樣本有n 個特征點，（xij，yij）是第i個樣本第j個特征點坐標(biāo)，每個樣本為一個形狀向量S［10］i原字符串

N 個向量協(xié)方差矩陣C為

并且Pk，λk（k＝1，2，...，2n）分別為協(xié)方差矩陣C的特征向量和特征值，其中λk≥λk＋1，這里選取前t個特征值和特征向量使得特征值滿足式 （9）

式中：fv——比例系數(shù)，通常取值范圍為95%～99%，VT為所有特征值之和，用來構(gòu)建線性模型，從而近似地表示點分布模型S′

式中：b——分布模型的參數(shù)，通過改變b的數(shù)值能夠改變點分布模型的形狀［11］，一般取bi＝，i＝1，2，...，t。

對于N 個訓(xùn)練樣本及待檢測的人臉區(qū)域，由于在相同的特征點周圍的灰度信息是相似的，可通過搜尋紋理信息匹配的最佳位置作為特征點的位置。因此記錄每個特征點附近的紋理信息，得到特征點附近的灰度分布規(guī)律，構(gòu)建局部灰度模型。當(dāng)對指定的人臉區(qū)域進(jìn)行ASM 特征點定位時，將點分布模型覆蓋在待檢測圖像上，利用局部灰度模型進(jìn)行搜索，通過循環(huán)迭代尋找馬氏距離最小的點作為每個特征點的最新位置，調(diào)整形狀模型的參數(shù)，修正模板與待檢測人臉之間的偏差，并在多次迭代之后確定特征點的最佳位置。

1.4 人眼定位的實現(xiàn)流程

完整的人眼定位流程如圖3所示。為了達(dá)到實時人眼定位的效果，在檢測的過程中，相對于原先的算法，有如下幾處優(yōu)化：在膚色檢測中，會出現(xiàn)投影在橢圓邊界內(nèi)的噪聲干擾。為了克服個別噪聲點的干擾，同時提高實時檢測的速度，在檢測過程中，將待檢測圖像分割成若干4＊4的較小區(qū)域，對每個區(qū)域隔行抽取相同數(shù)量的像素并進(jìn)行投影，只有滿足投影后橢圓內(nèi)像素總數(shù)超過閾值的區(qū)域才會被設(shè)定為候選區(qū)域。對上一步膚色檢測中得到的候選區(qū)域使用AdaBoost進(jìn)行人臉檢測，排除候選區(qū)域中非人臉區(qū)域。為了檢測到不同距離的觀測者，應(yīng)對大小不一的人臉，在使用AdaBoost進(jìn)行人臉檢測的過程中采用多個尺度對同一個候選區(qū)域進(jìn)行多次檢測，不僅可以提高檢測的準(zhǔn)確率，并確保可以檢測到一定范圍內(nèi)不同尺寸的人臉，同時也確定待檢測人臉區(qū)域的最佳匹配尺度，為其后使用ASM 定位人眼位置做好相應(yīng)準(zhǔn)備。在使用ASM 進(jìn)行特征點定位的過程中，由于實際應(yīng)用中背景差異過大，人臉外部的像素特征無法事先確定，可能會形成局部極小值的問題，影響循環(huán)迭代的結(jié)果。為了提高ASM 的準(zhǔn)確率，ASM 的統(tǒng)計模板以多尺度AdaBoost算法中尋找到的人臉大小及最佳匹配尺度為參考，使用比該尺度即人臉略小的模板進(jìn)行特征點定位。將該尺度作為ASM 在人臉區(qū)域的初步搜索范圍，使得點分布模型從人臉內(nèi)部逐漸向外擴(kuò)張，從而減小人臉外部區(qū)域的影響，同時減少迭代次數(shù)，提高特征點定位的速度，經(jīng)過多次迭代最終確定表示人眼位置的特征點。

圖3 人眼檢測算法流程

2 基于DirectShow的人眼檢測

2.1 DirectShow簡介

DirectShow 是Microsoft在ActiveMovie 和Video for Windows的基礎(chǔ)上經(jīng)過Direct X6.0 中的DirectX Media發(fā)展而來的新一代基于COM 的流媒體處理的開發(fā)包，集成了DirectDraw、DirectSound等技術(shù)。它為在Windows平臺上開發(fā)不同格式的媒體文件播放、音視頻采集等高性能要求的多媒體應(yīng)用，提供了相應(yīng)完備的解決方案，使客戶能夠輕松地在Windows應(yīng)用平臺上創(chuàng)建多媒體應(yīng)用程序。DirectShow 的主要優(yōu)勢在于削弱了應(yīng)用程序開發(fā)成員和硬件廠商之間的聯(lián)系，使開發(fā)人員能夠在無需關(guān)注硬件的具體執(zhí)行細(xì)節(jié)的情況下使用該硬件。其設(shè)計的核心思想是使應(yīng)用程序開發(fā)人員不再處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)傳輸、硬件差異、同步性等工作，由DirectShow 完成相應(yīng)的總體應(yīng)用框架和底層工作。基于DirectShow 開發(fā)的多媒體應(yīng)用，具有能處理巨大的多媒體數(shù)據(jù)量，保證數(shù)據(jù)處理的高效性，處理各種各樣的媒體格式問題，支持目標(biāo)系統(tǒng)中不可預(yù)知的硬件等優(yōu)點［12］。

Filter作為DirectShow 中基本單位之一，屬于COM 組件。DirectShow 系統(tǒng)位于應(yīng)用層中，通過采用Filter Graph的模型對整個數(shù)據(jù)流處理過程進(jìn)行管理，其中參與數(shù)據(jù)處理的各個功能模塊即為Filter，通過一系列Filter按一定順序鏈接協(xié)同工作實現(xiàn)指定的多媒體功能。Filter分為以下3類：

Source Filter：負(fù)責(zé)讀取數(shù)據(jù)，其來源有本地文件、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、廣播電視或其余的一些數(shù)碼產(chǎn)品等。

Transform Filter：負(fù)責(zé)從上一個Filter中接收數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行相應(yīng)處理，之后將數(shù)據(jù)發(fā)送給下一個Filter，本文提出的解決方案中的人眼檢測主要是在Transform Filter中進(jìn)行實現(xiàn)。

Rendering Filter：一般處于整個Filter鏈的末端，用于將處理后數(shù)據(jù)輸出，將其展現(xiàn)給用戶或進(jìn)行保存等處理。

2.2 基于DirectShow的人眼檢測框架

采用DirectShow 系統(tǒng)對常見的視頻捕捉問題進(jìn)行處理是比較容易的。這是因為DirectShow 擁有一套先進(jìn)的應(yīng)用架構(gòu)。視頻捕捉卡通常以一個Filter的形式出現(xiàn)在Direct－Show 中。在處理視頻捕捉時，我們借助Filter Graph，將該Filter作為Source Filter接入整個系統(tǒng)，實現(xiàn)在無需考慮硬件具體信息的情況下完成視頻捕捉。

本文構(gòu)建的DirectShow 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示，其中上文中的人眼檢測算法在Transform Filter中實現(xiàn)，Transform Filter負(fù)責(zé)對Source Filter中捕捉的圖像進(jìn)行檢測，將處理后的圖像發(fā)送到Rendering Filter中使其在屏幕上顯示出來。由于AdaBoost和ASM 算法均要求圖像分辨率不能太低，因此實際應(yīng)用中單個攝像頭的縱向探測范圍有限，使得人眼檢測的縱向范圍也相應(yīng)有限。為了能夠增加實際中的縱向探測范圍，在該體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上采用雙焦視距拼接技術(shù)。同時為了減少切換攝像頭時對整個系統(tǒng)的改動以及減少總共使用的Filter數(shù)量，當(dāng)應(yīng)用程序選定需要切換的攝像頭后，DirectShow 中各Filter之間斷開鏈接，在將新的攝像頭作為Source Filter接入整個系統(tǒng)后再重新鏈接，其余的Filter均不改動。Transform Filter中的人眼定位算法對于不同攝像頭是通用的，僅在使用的參數(shù)方面有所不同。為了實現(xiàn)不同攝像頭對同一個Transform Filter的共用，該系統(tǒng)在Transform Filter中儲存所有攝像頭使用的參數(shù)。由于在DirectShow 中Filter之間以Sample的形式傳遞數(shù)據(jù)，而Sample中只包含圖像信息，很難直接在Transform Filter中得知正在使用攝像頭的信息，因此需要在應(yīng)用程序和Transform Filter之間構(gòu)建進(jìn)程通信，使Tranform Filter在切換攝像頭時得知更換后攝像頭的信息，并將參數(shù)修改為該攝像頭對應(yīng)的數(shù)據(jù)。通過這種方式，可以在切換攝像頭時只替換其中的Source Filter，而DirectShow 中的其余部分保持不變，從而減少整個系統(tǒng)中使用的Filter數(shù)量。

3 實驗結(jié)果

本文選取的人眼檢測距離分別為1m 和5m，采用640＊480的攝像頭。

在實時監(jiān)測的過程中，抽取50幀圖像進(jìn)行分析。分析數(shù)據(jù)如表1所示，其中虹膜直徑平均為13.9個像素。由表中數(shù)據(jù)可知，采用AdaBoost算法和ASM 算法相結(jié)合時人眼定位的精度相對于僅用AdaBoost算法有所提高。

距離為1 m 檢測效果如圖5 所示。其中圖5 （a）～（c）為僅用Adaboost檢測結(jié)果，圖5 （d）～ （f）為加入ASM 后檢測的結(jié)果。

距離為5 m 檢測效果如圖6 所示。其中圖5 （a）～（c）為僅用Adaboost檢測結(jié)果，圖5 （d）～ （f）為加入ASM 后檢測的結(jié)果。

圖4 用于人眼檢測的DirectShow 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

表1 人眼檢測精度比較

圖5 距離1 M 的測試結(jié)果

從實際中僅用AdaBoost算法和AdaBoost算法與ASM算法相結(jié)合的測試效果相比較，可以觀測到加入ASM 算法后人眼定位的精度有所提高。同時，在人臉－人眼的兩層結(jié)構(gòu)中，先采用AdaBoost算法確定人臉的位置，提高了檢測速率，實現(xiàn)了實時檢測。并通過雙焦視距拼接技術(shù)提高了縱向探測深度，實現(xiàn)了不同縱向距離的人眼定位。

圖6 距離5m 的測試結(jié)果

同時，在膚色檢測的預(yù)處理過程中采用了橢圓邊界模型，對不同光照條件適應(yīng)性強(qiáng)，圖7為不同光照條件下的對比圖，實際檢測效果良好，未受光照條件不同的影響。

4 結(jié)束語

使用DirectShow 進(jìn)行多媒體應(yīng)用開發(fā)是十分高效的。本文設(shè)計了基于DirectShow 實現(xiàn)的實時人眼檢測系統(tǒng)方案，該方案穩(wěn)定可靠、易于維護(hù)、視頻質(zhì)量高。將多尺度AdaBoost檢測出的人臉尺度大小與ASM 的初步搜索范圍相結(jié)合，實現(xiàn)了實時精確的人眼定位，并使用雙焦視距拼接技術(shù)提高了縱向探測范圍。同時，由于DirectShow 具有無需關(guān)注硬件具體屬性的特性，因此后期攝像頭的更改與加入對整個系統(tǒng)的修改量極小，從而使得不同檢測范圍與環(huán)境下的硬件配置易于實現(xiàn)，具有良好的通用性。此外，在DirectShow 開放性的體系下，可通過接入第三方的Transform Filter實現(xiàn)更多功能，擁有良好的擴(kuò)充性，使得該體系結(jié)構(gòu)具有良好的發(fā)展前景。

圖7 不同光照條件下的對比

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