於視覺基礎安全系統的臉上遮蔽物偵測技術

Abstract

在這篇論文中，我們提供一個可以偵測人臉上遮蔽物的視覺安全系統。本論文我們分了三個部分。第一部分，偵測移動物體和此物體上的膚色區域。為了避免背景出現很接近膚色的區域，我們利用frame difference 於參考的背景彩色影像和要處理的彩色影像來偵測移動物體。在均勻光線的前提假設下，參考的背景彩色影像和要處理的彩色影像之間光線條件可能會有微量的差異。因此，在做frame difference之前要修正此差異。我們的方法是計算背景彩色影像和要處理的彩色影像上相同sample points 的red-value, green-value, and blue-value 之差值。再把此三個差值分別做平均加入要處理的彩色影像每個點的red-value, green-value, and blue-value。偵測到移動物體之後，再此一動物體上找出膚色的區域。此目的是為了下一個部分要找出人臉的所在。再來我們討論一些色彩的空間，而我們選擇HSI color space 來偵測膚色區域。我們訓練一些sample膚色的hue values 來估計膚色hue value 的範圍。所以進來的彩色影像先轉換到HSI color space，然後利用之前所訓練出來的膚色範圍做thresholding in the hue value，做出二值化影像。最後在此二值化影像找出 connected-components 視為膚色區域。 第二部分，提供一個方法來區分此人臉是否有被遮蔽。首先，我們要找出頭的區域和臉的區域。利用人的幾何特性，用頭部和肩膀之間寬度的大變化來找出頭部區域。然後再頭部區域中找尋上一部分的膚色區域已視為臉部區域。再來定義face ratio 為臉部區域面積和頭部區域面積的比值來區分人臉是否有被遮蔽。所以若一個人的臉沒有被遮蔽，則此face ratio 會大於我們的threshold value。相反的，若一個人的臉有被遮蔽，則此face ratio 會小於我們的threshold value。 第三部分，利用我們的視覺安全系統來將遮蔽物做分類。遮蔽物的分類讓我們更進一步確定臉被遮蔽的人的確該注意、懷疑。我們先將可以人物分成兩類：此人頭低低的和臉上有遮蔽物。進而將遮蔽物細分為全罩式安全帽、口罩、太陽眼鏡。我們提出臉部膚色水平投影的方法來區分出我們定的類別。根據投影值和投影的相對位置，我們可以得到一些資訊來定義出一些模組。最後以這些模組為決策樹的決策點。利用此決策樹我們完成此遮蔽物的分類。