賀成彥 姚志剛

（中國(guó)鐵路呼和浩特局集團(tuán)有限公司，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010050）

一、概述

人臉識(shí)別既是一項(xiàng)起源較早的技術(shù)，又是一門(mén)煥發(fā)著強(qiáng)大吸引力、充滿(mǎn)著學(xué)術(shù)研究趣味的新興技術(shù)領(lǐng)域。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，技術(shù)更迭速度的加快，人臉識(shí)別作為人工智能的一項(xiàng)重要應(yīng)用，也隨之迅速發(fā)展壯大，基于人臉識(shí)別技術(shù)的一系列產(chǎn)品也逐漸問(wèn)世。

人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來(lái)，它的唯一性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。將人臉識(shí)別技術(shù)，應(yīng)用在既有信息系統(tǒng)的研發(fā)中，實(shí)現(xiàn)非強(qiáng)制性（用戶(hù)不需要專(zhuān)門(mén)配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無(wú)意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像）、非接觸性（用戶(hù)不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像）和用戶(hù)舒適的身份驗(yàn)證功能，將有利于提高各行業(yè)信息系統(tǒng)的智能化、人性化和現(xiàn)代化。

二、基本原理和理論

人臉識(shí)別技術(shù)是利用圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)鑒別或驗(yàn)證身份的一種熱門(mén)的計(jì)算機(jī)安全技術(shù)?，F(xiàn)已在國(guó)家安全、軍事安全和公共安全等方面實(shí)現(xiàn)了初步的應(yīng)用。本課題主要研究如下內(nèi)容：

（一）人臉識(shí)別的概念

人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。

（二）人臉幾何特征

人臉幾何特征包括臉型特征和五官在臉上分布的幾何特征。提取特征時(shí)往往要用到人臉結(jié)構(gòu)的一些先驗(yàn)知識(shí)。識(shí)別所采用的幾何特征是以人臉器官的形狀和幾何關(guān)系為基礎(chǔ)的特征矢量，本質(zhì)上是特征矢量之間的匹配，其分量通常包括人瞼指定兩點(diǎn)間的歐式距離、曲率、角度等?；趲缀翁卣鞯淖R(shí)別方法比較簡(jiǎn)單、容易理解，但沒(méi)有形成統(tǒng)一的特征提取標(biāo)準(zhǔn)。從圖像中抽取穩(wěn)定的特征較困難，特別是特征受到遮擋時(shí)，對(duì)較大的表情變化或姿態(tài)變化的魯棒性較差。

（三）關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)原理

1.人臉圖像采集及檢測(cè)：研究基于人臉圖像的采集方法和手段，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。

2.人臉圖像預(yù)處理：人臉圖像預(yù)處理是對(duì)人臉圖像做出進(jìn)一步的處理以利于人臉圖像的特征提取。人臉圖像的預(yù)處理具體而言是指對(duì)系統(tǒng)采集到的人臉圖像進(jìn)行光線(xiàn)、旋轉(zhuǎn)、切割、過(guò)濾、降噪、放大縮小等一系列的復(fù)雜處理過(guò)程來(lái)使得該人臉圖像無(wú)論是從光線(xiàn)、角度、距離、大小等任何方面來(lái)看均能夠符合人臉圖像的特征提取的標(biāo)準(zhǔn)要求。

3.人臉圖像特征提?。焊鶕?jù)人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸?lèi)的特征數(shù)據(jù)。

4.結(jié)構(gòu)光雙目深度攝像頭的應(yīng)用：結(jié)構(gòu)光雙目深度攝像頭是普遍被應(yīng)用在人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域，結(jié)合AI專(zhuān)用計(jì)算設(shè)備實(shí)現(xiàn)面部識(shí)別的智能化。

5.人臉認(rèn)別。結(jié)合數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、模式識(shí)別、可視化技術(shù)、人體生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和心理學(xué)等硏究領(lǐng)域,對(duì)采集到的人臉圖像進(jìn)行分析,確定人臉的位置、大小和姿勢(shì)等信息并提取有效的識(shí)別信息進(jìn)行人臉特征比對(duì),從而實(shí)現(xiàn)身份辨認(rèn)。

6.人臉比對(duì)。在得出特征臉數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)果后,再利用模板匹配方法進(jìn)行識(shí)別比對(duì)。人臉比對(duì)的結(jié)果關(guān)系到人臉識(shí)別的準(zhǔn)確程度，人臉比對(duì)的速度與計(jì)算機(jī)的性能和容量有關(guān),同時(shí)也直接影響到系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間的長(zhǎng)短,應(yīng)用人臉識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)具有較高的人臉比對(duì)速度。人臉比對(duì)分為一對(duì)一比對(duì)和一對(duì)多比對(duì),本課題主要應(yīng)用于對(duì)一比對(duì)。

三、軟件研發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)

（一）采用面向?qū)ο蟮膶?shí)現(xiàn)方法

面向?qū)ο蟮姆椒ㄊ怯擅嫦驅(qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)方法OOP（Object Oriented Programming）發(fā)展而來(lái)。它以類(lèi)、對(duì)象、繼承、消息傳遞等概念描述客觀(guān)事物及其聯(lián)系，與傳統(tǒng)的面向數(shù)據(jù)的思路完全不同，為管理信息開(kāi)發(fā)提供了全新的思維。

面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)是一種提供符號(hào)設(shè)計(jì)系統(tǒng)的面向?qū)ο蟮膶?shí)現(xiàn)過(guò)程，它用非常接近實(shí)際領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)的方法把系統(tǒng)構(gòu)造成對(duì)象。面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)可以看作一種在程序中包含各種獨(dú)立而又互相調(diào)用的對(duì)象的思想，這與傳統(tǒng)的思想剛好相反。

（二）圖像處理技術(shù)

圖像處理技術(shù)是用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像信息進(jìn)行處理的技術(shù)。主要包括圖像數(shù)字化、圖像增強(qiáng)和復(fù)原、圖像數(shù)據(jù)編碼、圖像分割和圖像識(shí)別等。其中，圖像識(shí)別也稱(chēng)模式識(shí)別，就是對(duì)圖像進(jìn)行特征抽取，然后根據(jù)圖形的幾何及紋理特征對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)，并對(duì)整個(gè)圖像作結(jié)構(gòu)上的分析。

（三）人臉識(shí)別經(jīng)典算法：特征臉?lè)ǎ‥igenface）

使用特征臉進(jìn)行人臉識(shí)別的方法首先由 Sirovich 和 Kirby提出（《Lowdimensional procedure for the characterization of human faces》）。首先把一批人臉圖像轉(zhuǎn)換成一個(gè)特征向量集，稱(chēng)為“Eigenfaces”，即“特征臉”，它們是最初訓(xùn)練圖像集的基本組件。識(shí)別的過(guò)程是把一副新的圖像投影到特征臉子空間，并通過(guò)它的投影點(diǎn)在子空間的位置以及投影線(xiàn)的長(zhǎng)度來(lái)進(jìn)行判定和識(shí)別。

四、展望

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，以及人臉的檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)的不斷完善，我們相信在不遠(yuǎn)的將來(lái)，通用、準(zhǔn)確和高效的人臉檢測(cè)與識(shí)別體系與標(biāo)準(zhǔn)就會(huì)問(wèn)世。