許萌

摘要：基于主成分分析的人臉識別之所以得到較為廣泛的應(yīng)用，主要是因為它把一幅人臉圖像看成是一維的樣本向量，從而無須考慮入臉五官的位置和形狀，也不需要對人臉進行復(fù)雜的圖像提取和理解。K-L變換指出，對于一組樣本向量，利用正交變換以及在不同層網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的加、解密應(yīng)用，如IPSec、TLS/SSL、PGP。

關(guān)鍵詞：人臉識別；樣本向量；基本方法

1.樣本輸入

輸入部分由證件像片的輸入和持證人臉像的輸入兩步組成：第一步是證件像片的輸入可采用近距離攝像或采用掃描儀獲得，只要求攝像機或掃描儀具有較高分辨率。因為較高分辨率意味著圖象具有更多的細(xì)節(jié)，可供提取的特征更豐富，持證人臉像的輸入。在少數(shù)情況下，對持證人可以象在照像館那樣以固定角度、強光照射下進行標(biāo)準(zhǔn)成像，如違法分子或嫌疑犯這是最理想的情形，第二步在大多數(shù)情況下，如在海關(guān)邊防等部門，采用上面強迫手段是不可能的，只能考慮在自然光下采用某種與證件像片的不一致以及光照條件的變化，在這種情況下，最好是采用某種提示性的方法使得持證人不自覺地對準(zhǔn)隱藏的攝像機，以便盡可能獲得一些攝像角度與證件像片一致的人臉圖象。如果前兩步做起來有困難，我們建議采用第二步和用隱藏攝像機獲得持證人的一組圖像是比較切實可行的方案，但攝像機應(yīng)具有高分辯率。

2.輸入的處理過程

處理部分由預(yù)處理、特征提取和匹配三個步驟組成。硬件要求為圖形工作站，在實驗階段也可采用高擋微機代替，但需配備圖像處理卡、圖形加速卡等器件。第一步是預(yù)處理證件像片成像角度的求?。貉芯看_定一種算法，求取證件像片中人臉成像的角度《在三維空間中考慮立體情形》。第二步是持證人對應(yīng)角度臉像的獲?。寒?dāng)輸人人臉必須進行這一步。此時需要利用持證人的一個圖象序列恢復(fù)其三維立體信息，然后選定角度求出與證件像片角度一致的一幀圖像。這是AFR問題中最具挑戰(zhàn)性的難題。第三步是濾除圖像噪聲：成像時由于器材的原因會造成一定的噪聲，在進一步處理時需對噪聲校正：由于成像時成像系統(tǒng)、光照條件等的不同，造成了證件上人臉像與持證人臉圖像之間存在很大的灰度反差，而且這種反差不是簡單的線性關(guān)系，必須根據(jù)二者成像的光照模型進行一定的灰度校正。頭部與背景的分割在對持證人成像時，圖象中一般有著各種背景，在提取圖象特征的時候需要將人頭從背景中分割開的工作比較困難，已有許多文獻研究過這一問題，有些方法是相當(dāng)有效的。

3.局部特征的提取

人臉組成了一類非常相似的物體，所有的人臉幾乎由同樣的幾何特征所構(gòu)成，人臉的分析識別需要利用臉部或特征結(jié)構(gòu)的細(xì)微差別，這是極其困難的。人臉的特征從視覺上看主要表現(xiàn)在臉形、眼、嘴、鼻、耳、眉毛、額頭、額骨、皮膚、胡須、頭發(fā)等方面。由于我們的課題是針對兩種相隔一段時間的人臉像，胡須、頭發(fā)等易變因素對于我們不太重要。因為證件像片是人的正面像，從側(cè)面才可看出的特征信息也是沒有辦法利用的。另外人臉還有一些內(nèi)在的特征，這些特征是看不出的，必須要經(jīng)過一定的變換或分析才能得到，發(fā)生不同程度的影響，這是項目研究中必須加以重視的。

4.結(jié)語

我們需要研究哪些特征在這些情況下比較穩(wěn)定以及它們的提取方法。另外，獲取的人臉特征還要求具有對灰度反差以及成像角度、表情等變化不敏感的性質(zhì)。人的臉形基本可分為橢園形。卵園形、倒卵園形、方形、長方形，這個步驟就是采用快速算法將圖像中的臉形特征提取出來，用幾個參數(shù)加以描述，它的困難主要是在于光照的影響。目前從文獻中查看到的研究不多。眼、嘴、鼻是人臉識別中最為重要的特征，在識別中，不僅要考慮到特征點之間的距離，還要考慮到眼形、眼的長度與寬度、眉毛的形狀、眉毛的長度和寬度、嘴的寬度，這是國內(nèi)項目研究的重點。較好的有模板法、KL變換、Gabor變換、奇異點分析等方法。