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        基于MATLAB的人臉識(shí)別研究

        2012-06-01 06:58:28天津工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件學(xué)院尹紹宏
        電子世界 2012年21期
        關(guān)鍵詞:人臉識(shí)別人臉特征提取

        天津工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件學(xué)院 蔡 靜 尹紹宏

        基于MATLAB的人臉識(shí)別研究

        天津工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件學(xué)院 蔡 靜 尹紹宏

        深入分析了主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法的基本原理,PCA方法最顯著的優(yōu)點(diǎn)是能用低維特征向量來估計(jì)原始樣本,基于此特點(diǎn)將它用來實(shí)現(xiàn)對人臉的識(shí)別。此外本文還深入分析了PCA中遇到的特征值選擇和距離準(zhǔn)則的選取問題。

        MATLAB;數(shù)字圖像處理;人臉識(shí)別

        1.引言

        人臉識(shí)別是當(dāng)前計(jì)算機(jī)模式識(shí)別領(lǐng)域中的一個(gè)非?;钴S的研究課題,在安全檢測、身份驗(yàn)證、軍事、商業(yè)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。基于人臉識(shí)別的自動(dòng)身份認(rèn)證具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。但是通過人臉圖像來進(jìn)行識(shí)別仍然面臨巨大的挑戰(zhàn),要使這一技術(shù)成為完全成熟的技術(shù)還有許多工作需要做。

        2.人臉識(shí)別的研究內(nèi)容

        人臉識(shí)別(Face Recognition)是指基于己知的人臉樣本庫,利用圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)從靜態(tài)或動(dòng)態(tài)場景中,識(shí)別或驗(yàn)證一個(gè)或多個(gè)人臉。從廣義上講,其研究內(nèi)容包括以下五個(gè)方面:

        (1)人臉檢測(Face Detection):即從動(dòng)態(tài)的場景或復(fù)雜的背景中檢測出人臉的存在并且確定其位置,然后分離出來。這一任務(wù)主要受光照、噪聲、頭部傾斜度以及各種遮擋的影響。

        (2)人臉表征(Face Representation):也稱為人臉特征提取,即采用某種表示方法來描述檢測出的人臉與數(shù)據(jù)庫中已知人臉。通常的表示方法包括幾何特征(如歐氏距離、曲率、角度等)、代數(shù)特征(如矩陣特征矢量)、固定特征模板、特征臉、云紋圖等。

        圖1 人臉識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        圖2 部分人臉樣本圖像

        (3)人臉識(shí)別(Face Identification):即將待識(shí)別的人臉與數(shù)據(jù)庫中已知人臉比較,得出相關(guān)信息。這一過程的核心是選擇適當(dāng)?shù)娜四槺碚鞣椒ㄅc匹配策略。

        (4)表情分析(Facial Expression Analysis):即對待識(shí)別人臉的表情進(jìn)行分析,并對其加以歸類。

        (5)生理分類(Physical Classification):即對待識(shí)別人臉的生理特征進(jìn)行分析,得出其年齡、性別等相關(guān)信息,或者從幾幅相關(guān)的圖像推導(dǎo)出希望得到的人臉圖像,如從父母圖像推導(dǎo)出孩子的臉部圖像、基于年齡增長的人臉圖像估算等。

        相對來說,人臉的表情分析、生理分類是兩個(gè)非常難的研究方向,不過它在計(jì)算機(jī)圖形學(xué),尤其是計(jì)算機(jī)動(dòng)畫等領(lǐng)域有很廣泛的應(yīng)用前景,因此在最近幾年得到了國內(nèi)外很多從事計(jì)算機(jī)視覺(Computer Vision)的研究人員的注意。本論文主要介紹狹義的靜態(tài)人臉圖像識(shí)別方法,研究的重點(diǎn)是人臉特征提取與識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù),不涉及表情識(shí)別和生理分類方面。

        圖3 灰度圖像

        圖4 平均臉

        圖5 測試?yán)雍妥R(shí)別結(jié)果

        人臉識(shí)別系統(tǒng)通常主要由人臉檢測與定位,人臉特征提取與識(shí)別兩部分組成,在這兩部分的基礎(chǔ)上還包括圖像預(yù)處理等步驟。其主要實(shí)現(xiàn)步驟如下:

        (1)圖像預(yù)處理

        由于實(shí)際成像系統(tǒng)多少存在不完善的地方以及外界光照條件等因素的影響,在一定程度上增加了圖像的噪聲,使圖像變得模糊,且對比度低、區(qū)域灰度不平衡。為了提高圖像的質(zhì)量,保證提取特征的有效性,進(jìn)而提高識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率,在提取特征之前,有必要對圖像進(jìn)行預(yù)處理操作,以改善圖像質(zhì)量,保證提取特征的有效性。

        (2)人臉的檢測與定位

        從輸入圖像中找出人臉及人臉?biāo)诘奈恢?,并將人臉從背景中分割出來,輸出為分割好的人臉局部圖像。

        (3)圖像歸一化

        圖像歸一化屬于圖像預(yù)處理的范疇。在對人臉圖像進(jìn)行特征提取和分類之前一般需要做幾何歸一化和灰度歸一化。幾何歸一化是指根據(jù)人臉定位結(jié)果將圖像中人臉變換到同一位置和同樣大小,灰度歸一化是指對圖像進(jìn)行光照補(bǔ)償?shù)忍幚?,光照補(bǔ)償能夠一定程度的克服光照變化的影響而提高識(shí)別率[3,4]。

        (4)特征提取與識(shí)別

        對于歸一化了的人臉圖像進(jìn)行面部的各特征提取,將原始人臉圖像中的數(shù)據(jù)映射到特征空間,對人臉進(jìn)行特征建模,建立的特征模型主要用于區(qū)分各人臉之間的差異性,為人臉識(shí)別分類打下基礎(chǔ)。由于原始的人臉圖像數(shù)據(jù)量是相當(dāng)大的,為了有效的實(shí)現(xiàn)分類識(shí)別,就要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換,得到最能反映分類本質(zhì)的特征,如何提取穩(wěn)定和有效的特征是識(shí)別系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。人臉識(shí)別驗(yàn)證是整個(gè)自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)的最后一個(gè)步驟,根據(jù)面部特征的提取結(jié)果,將待檢測人臉與人臉庫中人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,判斷出待檢驗(yàn)人臉的身份信息。

        一個(gè)完整的人臉自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)如圖1所示。

        對以上人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行分析可以看出,人臉識(shí)別研究需要考慮以下幾個(gè)主要方面:如何準(zhǔn)確快速的檢測并分割出人臉部分;在非約束環(huán)境下,如何采用一些必要的處理方法來提高系統(tǒng)的魯棒性,尋找一種受人臉姿態(tài)變化和光照條件等因素影響較小的特征提取方法;如何有效的變化補(bǔ)償、特征描述和準(zhǔn)確的分類等等,以上方面均直接影響人臉識(shí)別的速度與準(zhǔn)確度。

        3.人臉識(shí)別的具體過程

        在實(shí)驗(yàn)編程中,我們利用的是MATLAB 7.0平臺(tái)。MATLAB是由MathWorks公司推出的一套高性能的數(shù)值計(jì)算和可視化的數(shù)學(xué)軟件。MATLAB編程運(yùn)算與人進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的思路和表達(dá)方式完全一致。不像學(xué)習(xí)其他高級(jí)語言如Basic、C那樣難于掌握。MATLAB的基本元素是矩陣,所以其非常適合用來進(jìn)行圖像處理。MATLAB具有強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算和圖示能力。具有非常豐富的工具箱(ToolBox)。在國內(nèi)外高等院校中,已成為高等數(shù)學(xué)、數(shù)值分析、數(shù)字信號(hào)處理、自動(dòng)控制理論以及工程應(yīng)用等課程的基本教學(xué)工具。

        3.1 將訓(xùn)練樣本圖像輸入程序

        采用的訓(xùn)練樣本圖像為包含4個(gè)人的圖像樣本集,以驗(yàn)證本程序的通用性。圖2為本實(shí)驗(yàn)要輸入到識(shí)別程序中的部分人臉樣本圖像。

        3.2 程序?qū)斎氲膱D像進(jìn)行預(yù)處理

        本程序?qū)斎氲膱D像進(jìn)行的預(yù)處理包括有彩色圖像到灰度圖像的轉(zhuǎn)換、圖像的噪聲消減、圖像的尺寸歸一化等。人臉識(shí)別需要將人臉圖像樣本尺寸歸一化,即縮放變換到固定的尺寸。在本程序中,為方便圖像矩陣的計(jì)算,提升計(jì)算速度,將圖像統(tǒng)一縮放到120×120大小。圖3為經(jīng)過預(yù)處理后得到的灰度圖像。

        3.3 人臉圖像訓(xùn)練階段

        利用基于PCA+LDA算法的人臉識(shí)別算法進(jìn)行人臉識(shí)別,該環(huán)節(jié)包括訓(xùn)練和識(shí)別兩個(gè)環(huán)節(jié),對人臉樣本圖像進(jìn)行訓(xùn)練則會(huì)產(chǎn)生平均臉和特征臉。圖5-4為訓(xùn)練樣本集中各人臉圖像的特征臉,圖4為訓(xùn)練樣本集的平均臉。

        3.4 人臉圖像識(shí)別階段

        將測試圖像輸入程序。若經(jīng)過程序判斷待測試圖像為人臉圖像庫中的人臉圖像,則顯示識(shí)別結(jié)果。圖5為測試?yán)雍妥R(shí)別結(jié)果。

        4.人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

        由于受實(shí)驗(yàn)條件所限,未能利用該人臉識(shí)別系統(tǒng)采集大量不同的人臉實(shí)驗(yàn)樣本,只是由簡單人臉圖像數(shù)據(jù)庫來充分驗(yàn)證系統(tǒng)的性能。實(shí)驗(yàn)中,人臉庫中有4個(gè)各自4幅圖片,從中每人各隨機(jī)選擇3幅人臉圖像作為訓(xùn)練樣本,共同作為訓(xùn)練樣本集。其余每人所剩下的1幅人臉圖像作為測試樣本集。所有照片比較充分的反映了同一個(gè)人的不同人臉圖像因光照變化、面部細(xì)節(jié)變化等因素而產(chǎn)生的差異。攝像頭獲取的照片拍攝于不同的時(shí)間,且同樣允許在一定范圍內(nèi)的光照、表情及面部角度的變化。該人臉識(shí)別系統(tǒng)采用基于PCA+LDA算法的人臉識(shí)別方法,具體實(shí)現(xiàn)步驟如前文所述。按照上述訓(xùn)練及測試樣本的選取,在不同的人臉樣本的情況下,利用該系統(tǒng)進(jìn)行人臉識(shí)別,均獲得了80%以上的識(shí)別率。

        從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,即使所采用的訓(xùn)練及測試樣本集中的圖像樣本均為具有一定姿態(tài)變化,在不同光照條件下獲取的圖像,但該人臉識(shí)別系統(tǒng)仍具有很好的識(shí)別效果。另外,該人臉識(shí)別系統(tǒng)采用優(yōu)秀的人臉識(shí)別算法,降低了系統(tǒng)的運(yùn)算量,因此具有較高的識(shí)別速度。這充分說明了運(yùn)用PCA+LDA方法進(jìn)行人臉識(shí)別的可行性。

        本文所設(shè)計(jì)的人臉識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別主要模塊的功能,但距離一個(gè)具有實(shí)時(shí)性的快速自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)還相差較遠(yuǎn),在系統(tǒng)的構(gòu)建方面還有許多工作要做。針對該系統(tǒng)現(xiàn)狀,在今后的工作中,還要對其作進(jìn)一步的完善。

        [1]王蘊(yùn)紅,朱勇,譚鐵牛.基于虹膜識(shí)別的身份鑒別[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2002,28(11):l-10.

        [2]梁路宏.人臉檢測與跟蹤研究[D].清華大學(xué)博士論文,2001.

        [3]程云鵬.矩陣論[M].西安:西北工業(yè)大學(xué)出版社,2003,2.

        蔡靜(1980—),女,天津工業(yè)大學(xué)2010碩士研究生,主要研究方向:計(jì)算機(jī)圖像處理。

        尹紹宏,女,副教授,現(xiàn)供職于天津工業(yè)大學(xué),主要研究方向:計(jì)算機(jī)圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘。

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