韓昊南京航空航天大學(xué)金城學(xué)院

對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)及關(guān)鍵技術(shù)的探討

韓昊
南京航空航天大學(xué)金城學(xué)院

隨著我國(guó)信息技術(shù)的快速發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理、人工智能等專業(yè)技術(shù)的支持下實(shí)現(xiàn)了較為長(zhǎng)足的進(jìn)步，各種算法的層出不窮就是這一進(jìn)步的最直觀體現(xiàn)，而為了使更多人深入了解人臉識(shí)別技術(shù)，本文就人臉識(shí)別系統(tǒng)及關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)了深入探討。

人臉識(shí)別系統(tǒng)；關(guān)鍵技術(shù)

前言

隨著計(jì)算機(jī)信息時(shí)代的來(lái)臨，人臉識(shí)別技術(shù)如同“開(kāi)掛”般發(fā)展，這種發(fā)展就使得人臉識(shí)別技術(shù)在學(xué)術(shù)界與商業(yè)界都取得了較為長(zhǎng)足的成果，而為了更好將這種成果展現(xiàn)給大家，正是本文就人臉識(shí)別系統(tǒng)及管件技術(shù)展開(kāi)具體研究的原因所在。

1.人臉識(shí)別系統(tǒng)概述

2008年人臉識(shí)別系統(tǒng)首次亮相我國(guó)奧運(yùn)會(huì)，而這一由中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所自主研發(fā)的人臉識(shí)別系統(tǒng)也標(biāo)志著我國(guó)人臉識(shí)別技術(shù)研究處于世界領(lǐng)先地位。對(duì)于我國(guó)當(dāng)下的人臉識(shí)別系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，其本身能夠在身份證等智能卡、網(wǎng)絡(luò)相關(guān)信息安全、視頻監(jiān)控等公共安全、車輛管理等出入控制、自動(dòng)登錄系統(tǒng)等人機(jī)交互領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)較好應(yīng)用。

對(duì)于我國(guó)當(dāng)下的人臉識(shí)別系統(tǒng)研究來(lái)說(shuō)，人臉檢測(cè)、人臉特征描述與提取即特征提取、人臉特征降維、人臉屬性特征分類與人臉識(shí)別等四個(gè)方面是其主要研究領(lǐng)域，其中人臉檢測(cè)主要應(yīng)用支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)；而人臉特征描述與提取即特征提取則需要得到主成分特征提取方法、獨(dú)立元特征提取方法的支持；而對(duì)于人臉特征降維來(lái)說(shuō)，這一研究需要得到PCA、LDA等現(xiàn)行降維方法與LLE、ISOMAP等非線性降維方法的支持；而對(duì)于人臉屬性特征分類與人臉識(shí)別來(lái)說(shuō)，隱馬爾可夫模型方法、核線性判別方法都能夠在其中實(shí)現(xiàn)較好應(yīng)用[1]。

2.人臉識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

由于近些年世界范圍內(nèi)的人臉識(shí)別系統(tǒng)發(fā)展迅速，這就使得人臉識(shí)別系統(tǒng)相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)數(shù)不勝數(shù)，為此筆者結(jié)合自身實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)與相關(guān)文獻(xiàn)資料，對(duì)基于圖像集的人臉識(shí)別、姿態(tài)估計(jì)、網(wǎng)絡(luò)攝像頭數(shù)據(jù)解碼等三類典型的人臉識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)了詳細(xì)論述，希望這一論述內(nèi)容能夠?yàn)橄嚓P(guān)研究人員帶來(lái)一定啟發(fā)。

2.1 基于圖像集的人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)

對(duì)于基于圖像集的人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)這一人臉識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)來(lái)說(shuō)，這一技術(shù)能夠較好解決光照變化、姿態(tài)變化、遮擋等因素對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)工作帶來(lái)的影響。之所以基于圖像集的人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)能夠發(fā)揮這一效用，主要是由于這一技術(shù)允許決策方法基于最相似的一對(duì)測(cè)試集和訓(xùn)練集的比較，這自然使得人臉識(shí)別系統(tǒng)能夠取得更好的應(yīng)用效果[2]。

對(duì)于基于圖像集的人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)來(lái)說(shuō)，圖像集的采集、人臉圖像的預(yù)處理、對(duì)圖像集進(jìn)行建模、相似度比較、輸出識(shí)別結(jié)果等五個(gè)方面稱得上是其關(guān)鍵所在。而在具體的對(duì)圖像集進(jìn)行建模中，基于仿射包建模是一種較為有效的建模方法，這一建模方法能夠通過(guò)利用凸模型之間的幾何距離比較判別不同的類，這就較好實(shí)現(xiàn)了不同光照、角度等人臉識(shí)別影響因素的處理；而在相似度比較中，這一比較能夠通過(guò)對(duì)個(gè)體間差異的比較較好就滿足人臉識(shí)別需求，應(yīng)用最近鄰方法計(jì)算相似度是這一比較中最常見(jiàn)的方法[3]。

值得注意的是，特征處理同樣屬于基于圖像集的人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)的重要組成，當(dāng)下業(yè)界流行著LBP特征提取與LPQ特征提取兩種特征提取方法，LBP特征提取全稱為局部二值模型，其本身能夠?qū)崿F(xiàn)簡(jiǎn)單高效的圖像紋理特征提取，而由于LBP特征提取還具備著光照較好魯棒性，這就使得因光照造成的人臉識(shí)別影響能夠在LBP特征提取的作用下實(shí)現(xiàn)較好解決處理；而LPQ特征提取則被稱為局部相位量化，其本身能夠較好實(shí)現(xiàn)空間模糊圖像紋理的描述算子處理，而由于LPQ特征提取具備模糊不變性，這就使得其本身能夠通過(guò)將原圖像轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)PQ圖像，并最終轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)PQ直方圖完成具體的人臉識(shí)別。由于這兩類處理都能夠較好滿足基于圖像集的人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)光照變化、姿態(tài)變化、遮擋等影響因素的消除，我們就能夠直觀認(rèn)識(shí)到這一基于圖像集的人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)對(duì)于人臉識(shí)別系統(tǒng)的重要性[4]。

2.2 姿態(tài)估計(jì)關(guān)鍵技術(shù)

對(duì)于姿態(tài)估計(jì)關(guān)鍵技術(shù)來(lái)說(shuō)，這一技術(shù)主要針對(duì)用戶不刻意配合情況下的人臉識(shí)別，其本身能夠在這種情況下最大化人臉識(shí)別系統(tǒng)的有效性。對(duì)于這一人臉識(shí)別系統(tǒng)中的姿態(tài)估計(jì)關(guān)鍵技術(shù)來(lái)說(shuō)，其本身需要得到支持向量機(jī)、人臉姿態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)的支持。對(duì)于支持向量機(jī)來(lái)說(shuō)，其本身屬于一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，由于其本身在統(tǒng)計(jì)樣本量較少的情況下具備著較強(qiáng)統(tǒng)計(jì)規(guī)律能力，這就使得其能夠較好滿足人臉識(shí)別系統(tǒng)姿態(tài)估計(jì)關(guān)鍵技術(shù)的需求；而對(duì)于人臉姿態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)，其同樣能夠?yàn)槿四樧R(shí)別系統(tǒng)姿態(tài)估計(jì)關(guān)鍵技術(shù)帶來(lái)有力支持，由于這一人臉姿態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)包含著不同時(shí)間、不同光照條件下的人臉數(shù)據(jù)，這就使得用戶不刻意配合情況下的人臉識(shí)別將因此得以較好實(shí)現(xiàn)。

2.3 網(wǎng)絡(luò)攝像頭數(shù)據(jù)解碼關(guān)鍵技術(shù)

除了上述兩方面關(guān)鍵技術(shù)外，網(wǎng)絡(luò)攝像頭數(shù)據(jù)解碼同樣屬于人臉識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，這一技術(shù)能夠較好滿足城市安全監(jiān)控中網(wǎng)絡(luò)攝像頭的人臉識(shí)別需求，我國(guó)治安水平也將在這一網(wǎng)絡(luò)攝像頭數(shù)據(jù)解碼關(guān)鍵技術(shù)的支持下實(shí)現(xiàn)較好提升。這里我們以?？稻W(wǎng)絡(luò)攝像頭作為硬件采集平臺(tái)，而對(duì)于這一網(wǎng)絡(luò)攝像頭的數(shù)據(jù)解碼關(guān)鍵技術(shù)來(lái)說(shuō)，其本身的效用發(fā)揮需要得到海康提供的HCNet SDK.dll、Play Ctrl.dll等5DLL庫(kù)支持，這些DLL庫(kù)發(fā)揮著形成數(shù)據(jù)鏈條實(shí)現(xiàn)信息交換、數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)解碼以及預(yù)覽、加快解碼效率、進(jìn)行視頻流的標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)換等工作，這些工作都將為網(wǎng)絡(luò)攝像頭數(shù)據(jù)解碼關(guān)鍵技術(shù)的效用更好發(fā)揮提供有力支持。

結(jié)論

在本文就人臉識(shí)別系統(tǒng)及關(guān)鍵技術(shù)探討展開(kāi)的研究中，筆者詳細(xì)論述了人臉識(shí)別系統(tǒng)相關(guān)概念，并對(duì)人臉識(shí)別、姿態(tài)估計(jì)、網(wǎng)絡(luò)攝像頭數(shù)據(jù)解碼等三類典型的人臉識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)了詳細(xì)論述，結(jié)合這一系列論述內(nèi)容我們不難發(fā)現(xiàn)，人臉識(shí)別技術(shù)想要較好應(yīng)用于我國(guó)各個(gè)領(lǐng)域，就必須解決光照、姿態(tài)、遮擋等因素造成的人臉識(shí)別影響，而這就需要得到相關(guān)技術(shù)水平較高的算法支持。

[1]吳煌鵬.人臉識(shí)別算法研究及其DSP實(shí)現(xiàn)[D].華僑大學(xué), 2014.

[2]袁正海.人臉識(shí)別系統(tǒng)及關(guān)鍵技術(shù)研究[D].南京郵電大學(xué), 2013.

[3]張彥.人臉識(shí)別系統(tǒng)中特征提取及光照問(wèn)題的研究[D].江南大學(xué),2013.

[4]田海軍.基于支持向量機(jī)的人臉識(shí)別技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D].國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2009.