图像与多媒体技术 I ma g eMu lt i me d ia T e c h n o lo g y 设 计 了一种 基 于人脸 检 测 的 人数 统计 系统， 系统软件调用 U S B 摄像 头截取 画面以 图片文件保存 ， 通 过人 脸检 测程 序 标 出图 片 中的 人脸并计算人脸总数。检测在系 统 软件 图形化 界 面 中显示 ， 系统 软件 采用 V i S t l a I B a S i C 界 面程序 化 设 计。人脸 检 测程 序 采用 开 源 视 觉库 O p e n C V ， 基于 A d a b o o s t 算 法 级 联 h a a r I i k e特 征 分 类 器。 为提高检测率，训练了侧脸特征 和 正脸 特 征，双 重检 测 降低 漏检 率。实验 结果表 明，能够对人脸 数 量较 多、人 脸 密度 较 大 的图 片 有 较好 的检 测 效 果， 系统检 测 出 的人数 和 实际人数 基 本 一致 ，说 明通 过人脸 检 测来 实现人 数 统计 切 实可 行 。 【 关键词 】人脸检 测 H a r r 一 1 i k e特征 O p e n C V V i s u a 1 B a s i C界 面 基于人脸识别的人数统计系统 文 宋振 韩鑫彬 魏中衡 在 日常各项 生产 生活 中，通 常 需要考 勤 与人数统计 工作 ，生物特 征识别的方法 日渐成 为主流 。与指纹 识别相 比，人脸识别具有高精 度 、高效率 等优 点，应 用前景广阔。本系统软 件 调用 US B摄像头 获取现 场照 片，即可通 过 Op e n C V人脸检测程 序检测现场人数 ，具有较 好 的灵活性 、实用性，适合教室、办公室的人 员考勤 。 1基于H a a r - I i k e 特征的人脸检测 设计 使用 V i o l a 提 出的人脸检测 方法，主 要有一下三步 ： ( 1 )以 Ha a r - l i k e特征表 示人脸 ，使用 “ 积 分 图”实现特征数值 的快速计算 ； ( 2 )以 Ad a b o o s t 算法挑选 出最 能代表人 脸 的矩形特征 ； ( 3 )将 若干强 分类 器 串联 成一个级联 结 构的层叠分类器 。 1 1人脸的 a a a r特征 Ha a r - l i k e特 征是 计算 机 视觉 领域 一 种常 用 的特征描述 算子 Ha a r 特征 分为三 类：边缘 特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组 合成特征模板 ，Hr - l i k e特征训练样本通常有 近万个且矩形特征的数量非常庞大，如果每次 计算特征值都要统计矩形内所有像素之和，那 么训练速度和检测速度就会极低 。为 了解决这 个 问题引入 了积分 图计算法 。在计算矩形特征 值时并不需要计算矩形 内所有 的像素和 ，只需 要查找矩形 的四个顶点积分 图，大大减少 了计 算量 。 1 2基于O p e n e r 的人脸检 测程序设 计 用 O p e n C V 的训 练 函数 生成 正脸 和侧 脸 上接 7 9页 还要编 写代码 添加进 去。这里面主要功能是包 括加载手势 图片，提 取特 征向量以及实现识别 算法 。首先是加载 手势图片。我们在点击加载 手势 图片之后 ，会 出现一个对话框。我们可 以 根据对话框 中的提示来进 行相应 的操作 ，处理 文件 。这一部分 只用来将文件 的名称和 路径返 回给系统来进行调用 。其 次，我们 可以根据算 法编写程序 ，提取特征 向量 。最后 是识别算法 的实现 。我们采用模板 匹配 算法 ，它通 过计算 待测 图像和模板 图像两者特征 向量之 间的欧式 距离来实现功能的 。 4 2 系统测试分析 为 了验证 这一 系统 的性 能，我 们进 行 了 一系列的严格测试。统计结果如图 1 所示。 我们假定系统的模型库中只存在“ 石头” 、 “ 剪刀”、 “ 布”三种手势，这时我们对 1 6 0 种手势进行判断分析，统计正确率。我们除了 那三种手势外，还包含了其它很多的手势，这 些手势可能库里并不存在，我们的所有手势由 4个人来完成，每个人做 出 1 0 次。为了增强 系统特 性的说服力，我们还对 “ 1 ” “ 3 ” “ 6 ” 三个数字的手势进行了统计，统计结果如表 1 所示 。 从 图 1可 以看 出，在 1 6 0个 手 势 中， 正 确的次数为 1 4 9 ，错误 的次数为 1 1 ，总 的正确 概率达到 了 9 2 1 。通常 情况下，我们对于手 势的判别要求并不是很高 ，这套系统是可 以使 用的 。 5总结与展望 智能家居是支撑起整个社区和城市的智 慧程度和现代化水平的重要途径 。本课题基于 An d r o i d平 台，仔细研 究 了当前智能家 居的发 展趋 势和功能特点 ，并结合人们 的生活实 际， 分析归纳人们可能会用到的功能模块 ，并将这 些功能模块进行总体设计，确定各模块之间 的 关系以及特点和作用，为每个模块进行了详细 设计。 在设计完成后， 进行了严格的系统测试， 经过分析证明该 A P P符合设计 目标，达到了 预期。通过测试和试用，本文中设计的智能家 居 A P P ，基本可以满足用户的需求，达到了初 始设 定的设计 目标，但是，也出现 了一些不容 忽视 的问题 。这 也表 明 ，这 款 A P P距 离 一个 功能完 善、方便快捷、稳定可靠的智能家居移 动端应用还有某些方面的差距。经过仔细研究 分析 ，根据 实际情 况，并结合当前技术 的发展 水平和未来的发展趋势，认真比较用户对于智 8 0电子技术与软件工程E l e c t r o n i c T e c h n o l o g y&S o f t w a r e E n g i n e e r i n g 能家居移动端应用的期望和需求 ，以需求为导 向，进一步查找 问题，分析差距 ，提 出解决 的 方法和措施 。 参考文献 【 1 】 李涛 基于A n d r o i d的智能家居 A P P的设 计与实现 D 】 苏州 ： 苏州大学 ， 2 0 1 4 2 】 鹿 曼 基 于 A n d r o i d 的智能家居控制 系 统的设计与实现 【 D 】 济南 ：山东建筑大 学 ， 2 0 1 3 3 】崔荔 基 于A n d r o i d平台的智能家居客 户端 系统设 计 与 实现 D 】 西 安 ：长安 大 学 ， 2 O 1 3 4 】刘威 基于 A n d r o i d 平台的智能家居客户 端 应用 软件 设 计与 实现 D 】 哈 尔滨 ： 哈 尔滨工业大学， 2 0 l 3 5 】王运 红 智能 家居 系统客 户端与 网关的设 计与实现 D 杭州： 浙江工业大学， 2 0 1 4 6 】王 朝 华 ，陈 德 艳 ， 黄 国 宏 等 基 于 A n d r o i d的 智 能 家居 系 统 的研 究 与 实 现 D 】 广州： 广东工业大学， 2 0 1 2 作者单位 浙江工商大学浙江省杭州市3 1 0 0 1 8 图 1 ：人脸识别程序流程 图 的分类 器 ，将 正脸 检测 程序 和侧 脸检 测程 序 分 别 封 装 成 f a c e d e t e c t f r o n t a l 和 f a c e d e t e c t mu l t i v i e w r e i n f o r o e函数给 主函数 调用 。 大部分条件下 ，尤其是教室人脸检测中， 正脸 的数量相对较 多，而且 正脸检测 的速 度相 对较快 ，因此 采用先 检测 正脸，再将检 测到的 正脸用 灰度 为 0的圆覆盖掉 再检测侧脸 ，如图 l 所示 。 2 基于V i s u a l B a s i c 的图形化界面程序 设计 2 1功能框架 程序 主要 分为 三 大部分 ：摄像 头 画面读 取或图片文件读取 ，启动 图像检测程序和返 回 检测结果。在程序主界面有打开摄像头 ，截取 摄像头画面 ，读取本地 图片文件 ，检测 ，退 出 程序等功能按钮。 2 2运 行效果分析 系统 软件检 测 有两 种方 法，第 一种 点击 连接按钮后摄像头开启，截取摄像头图像到界 面中，点击检测按钮后，即可开启人脸检测程 序。第 二种方法是直接点击找图按钮上传默认 文件夹 下的图片，点击检测 按钮即可开启人脸 检测程序 。本文运 行效果分析采用的是第二种 方法 ，可 以看到成功标 识出了人脸 ，系统 显示 ma g eMu lt i me d ia T e c h n o lo g y 图像与多媒体技术 剧 图 2 ：V i s u a I B a s i c图形化程序运行界 面 最终统计人数 ，如图 2所示 。 3结论 基于 Ha a r - l i k e 特 征 的人 脸检 测方 法 使用 O p e n C v库 ，通 过 Ab o o s t 算法构建 正脸 和侧脸 分类 器 ，实验 证 明在 图片 人 数不 超过 l 0 0人 的 条件 下 能够 成 功 识 别 出人 数。基 于 Vi s u a l B a s ic的图形化 界面 程序简 洁实用 ，在教 室、 办公室场 合具有一定应用价值。 ( 通讯作者：韩鑫彬) 参考文献 【 l 】赵 黎 基于 O p e n C V的人脸检 测系统设 计与 实现 J 】 科技信息： 科学教研 ， 2 0 0 8 ( 1 8 ) 【 2 江 伟 坚 ，郭躬德 ，赖 智铭 基 于新 H a a r 一 1 i k e 特征的A d a b o o s t 人脸检测算法 J 】 山东大学学报 ( 工学版 ) ， 2 0 1 4 ( 0 2 ) ： 4 3 48 【 3 】 Y a n g M ， C r e d s h a w J ， A u g u s t i D e B ， e t a1 A da B oo st -b a s e d f a c e det ect i o n f o r e m b e d d e d s y s t e m s J 】 C o m p u t e r V i s i o n a1 1 d I ma ge U1 1 d e r s t a Dd i n g ， 2 0 1 0 ， 1 1 4 ( 1 1 ) ： 1 l I 6 - I I 2 5 【 4 】刘远 志 ，潘 宏 侠 ，赵 润 鹏 基 于 O p e n C V 和 A d a b o o s t算法 的人脸检测 【 J 机械管 理开发 ， 2 0 I 2 ( 0 1 ) ： i 8 5 1 8 6 5 】陈 志 恒 ，姜 明 新 基 于 o p e n C V的 人 脸 检 测 系 统 的 设 计 电 子 设 计 工 程 ， 2 0 1 2 ， 2 0 ( 1 0 ) ： 1 8 2 1 8 5 6 】刘辉权 ，肖天责 ， 邱静雅 气象预报预 警 系 统 开 发 中 V B与 G R A D S 、F O R T R A N混 合编程技 术 J 】 成都信 息工程 学院学 报 ， 2 0 I I ， 2 6( 0 2 ) ： 2 0 8 2 I 4 作者简介 宋振 ( 1 9 8 7 一) ， 男， 山东省胶州市人。 硕士学位 。 现为青岛工学院助教。 研究方向为计算机视觉、 数字信号处理。 韩鑫彬 ( 1 9 8 6 一)， 男，