摘 要：語義化的人臉圖像檢索系統(tǒng)主要是根據(jù)系統(tǒng)中提取的人的眼睛，眉毛等面部特征來建立與之相關(guān)的語義化人臉圖像識別。通過PCA相關(guān)搜索技術(shù)以及不等距的搜索技術(shù)的結(jié)合使用，來具體的設(shè)計出較為簡單的語義化人臉圖像識別系統(tǒng)。文章針對語義化的人臉圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計進(jìn)行詳細(xì)的闡述和分析，希望通過文章的闡述和分析能夠?qū)ξ覈娜四樧R別檢索系統(tǒng)的發(fā)展和創(chuàng)新貢獻(xiàn)力量。

關(guān)鍵詞：語義化；人臉圖像；檢索系統(tǒng)；特征庫

在語義化的人臉圖像檢索系統(tǒng)中，將系統(tǒng)中人臉提取的有關(guān)眉毛或者眼睛等特征進(jìn)行相關(guān)的處理，使用語義化的輸出方式進(jìn)行描述，同時采用相關(guān)的計算機編碼進(jìn)行輸出。將輸出的人臉信息存儲到人臉的檢索數(shù)據(jù)庫中，再使用相關(guān)的檢索方法在系統(tǒng)中尋找相應(yīng)的人臉識別特征，找出最為匹配的人臉圖像，這樣就實現(xiàn)了人臉語義化的檢索和識別。

1 語義化人臉檢索系統(tǒng)的主要設(shè)計流程

在語義化的人臉檢索系統(tǒng)中對人臉進(jìn)行圖像檢索就是將人臉中的有效特性進(jìn)行提取進(jìn)行輸入，在圖像檢索系統(tǒng)中甄別輸入圖像的特征進(jìn)行相關(guān)的匹配的檢索過程。基于上述內(nèi)容，我們在進(jìn)行人臉圖像識別過程中，首先需要做的就是將檢索系統(tǒng)中的圖片進(jìn)行相關(guān)的特征提取，然后進(jìn)行語義化的特征參數(shù)建立和存儲。對于等待檢測的人臉圖像，我們要通過人臉膚色的差異進(jìn)行臉部圖像分割，通過分割我們能夠得到人臉眼部和眉毛的相關(guān)帶狀區(qū)圖像，然后通過對圖像中的眉毛眼睛的特征提取，科學(xué)的將圖像特征相關(guān)參數(shù)轉(zhuǎn)變成語義化的特征描述，之后通過相關(guān)的搜索方法在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行特征匹配和分析，最終系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫會得到一張相似度最高的人臉識別圖像。人臉語義化的圖像檢索過程見圖1和圖2的表述。

文章闡述的人臉圖像識別系統(tǒng)主要還是語義化的人臉識別。在檢索系統(tǒng)中存儲的人臉圖像數(shù)據(jù)特征也只是有一組進(jìn)行相關(guān)的人臉識別。我們在圖像檢索過程中，通過語義化的圖像數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)特征，采用相關(guān)的數(shù)據(jù)匹配規(guī)則就能夠快速的得出相關(guān)的人臉識別圖像編號，這些搜索的數(shù)據(jù)編號就是人臉識別系統(tǒng)中的最終搜索結(jié)果。在數(shù)據(jù)圖像的特征搜索中我們的數(shù)據(jù)編碼使用的是十進(jìn)制的計數(shù)方法，將圖像數(shù)據(jù)在一定的區(qū)間進(jìn)行歸一化的特征處理，將特征區(qū)間劃分為十個區(qū)間，之后再將圖像的特征進(jìn)行十進(jìn)制的詳細(xì)編碼。語義化的人臉圖像檢索系統(tǒng)主要有兩種查詢方式。第一種是語義化的查詢方式；第二種是特征匹配形式的查詢方式。語義化的檢索方式在這兩種檢索方式中更為簡便，因為語義化的檢索方式可以不適用圖像進(jìn)行檢索，采用模型方式進(jìn)行檢索。這樣能夠有效的減少手動檢索的時間，使得檢索的效率更高。

2 語義化人臉檢索系統(tǒng)的實驗仿真

2.1 檢索系統(tǒng)中的人臉圖像的分割

在人臉圖像檢索平臺中，我們通過人臉膚色的區(qū)別進(jìn)行人臉的圖像檢索，在一千張自建圖片中進(jìn)行人臉的圖像檢索，之后通過精確的界別區(qū)分定位來找出人臉的特征區(qū)域圖。將我們得到的人臉的特征圖片通過膚色的界別來進(jìn)行人臉的分割定位，我們能夠得到相關(guān)的人眼帶狀圖，然后通過人眼的帶狀圖同理得到眉毛帶狀圖。

2.2 檢索系統(tǒng)中的人臉眉毛以及眼睛的主要特征提取

在人臉圖片進(jìn)行分割之后，我們會得到相應(yīng)的人眼帶狀圖和眉毛帶狀圖，然后進(jìn)行相關(guān)的圖像特征提取，將提取的特征參數(shù)通過語義化的方式進(jìn)行語義轉(zhuǎn)化編碼處理。最后將我們得到的人臉特征參數(shù)以及語義化的特征編碼存儲在圖像檢索特征庫中。

在簡述系統(tǒng)中，我們可以得到人臉眼部和眉毛部分的特征參數(shù)，然后我們通過一定的分類方法將參數(shù)分類。詳細(xì)的分類方法見表1和表2。我們將眼部特征值和眉毛特征值進(jìn)行相關(guān)的歸一化技術(shù)處理，然后使用十進(jìn)制的編碼方式進(jìn)行編碼處理，同0到9等自然數(shù)進(jìn)行特征分類的具體表述。我們在檢索數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中隨機找出100張人臉部位圖片自動進(jìn)行人臉部門的分割以及相關(guān)特征參數(shù)的提取。將提取后的特征參數(shù)進(jìn)行表格方式的存儲，將每一個特征參數(shù)歸一化編碼處理。

2.3 檢索系統(tǒng)中的系統(tǒng)界面的建立

在人臉圖片識別系統(tǒng)的平臺中，我們要建立相關(guān)的人臉?biāo)阉鹘缑?。在界面中選擇添加按鈕會在人臉圖片搜索系統(tǒng)中出現(xiàn)選擇特征配置的相關(guān)界面。在添加人臉圖像特征界面上會有兩種添加形式。第一種是Single添加模式；第二種是Batch添加模式?！癝ingle”表示添加單張圖片的特征，“Batch”表示添加整個文件夾圖片的特征。添加完人臉的特征，我們設(shè)置了兩種圖像檢索方法，“語義查詢”和“匹配查詢”。語義查詢是在圖像庫中搜索某一類型的人臉圖片，特征條件的選擇是“與”的運算，因此每種特征只能選擇一個。

2.4 檢索系統(tǒng)中人臉圖像的實驗檢索相關(guān)結(jié)果

我們對100張照片進(jìn)行了檢索實驗，觀察輸出的特征最匹配的的6張圖片，能夠正確檢索出來的有72張，檢索成功率為72%。其中24張圖片沒有檢索出來，部分檢索失敗的圖片如圖13所示。觀察檢索失敗的圖片，發(fā)現(xiàn)失敗原因是人臉角度的影響。由于有些人拍照時臉有點傾斜的狀況，或者是抬頭低頭等情況，這樣的眼睛特征與實際特征相差太大，所以不容易檢索出來。

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