吳霜葉

摘要：目前，人臉識(shí)別得益于圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展，已趨于成熟。人臉識(shí)別可用于防盜以及保密設(shè)備中，起到防入侵保護(hù)的作用。人臉識(shí)別與虹膜、掌紋、指紋等人體生物特征的身份判斷方式相比較，展現(xiàn)出友好、隱蔽、直接的優(yōu)勢(shì)。本文主要概述人臉識(shí)別過程，著重分析灰度化處理、中值濾波等圖像處理技術(shù)在人臉識(shí)別中的運(yùn)用，為人臉識(shí)別在糊識(shí)別與人工智能領(lǐng)域中的發(fā)展保駕護(hù)航。

關(guān)鍵詞：圖像處理技術(shù);人臉識(shí)別

引言：人臉識(shí)別指的是依靠相關(guān)設(shè)備讀取人臉視覺信息特征，輸入計(jì)算機(jī)樣本庫系統(tǒng)，從而根據(jù)人臉圖像特征篩選對(duì)比，判斷身份的一種計(jì)算機(jī)技術(shù)。目前，圖像處理技術(shù)性價(jià)比高，可快速判斷并識(shí)別人臉圖像，因此在人臉識(shí)別領(lǐng)域中可發(fā)揮其重大價(jià)值。

一、人臉識(shí)別

人臉識(shí)別中需要注意面部表情、攝制角度以及光照對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的影響。人臉識(shí)別需經(jīng)過四大步驟：第一，識(shí)別對(duì)象可將臉部與攝像頭持平，攝制且記錄其臉部面貌;第二步，圖像處理模塊接收臉部信息，定位且提取人臉特征;第三步，數(shù)據(jù)庫根據(jù)提取臉部特征對(duì)內(nèi)部存儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比篩選;第四步，獲取圖像識(shí)別結(jié)果[1]。

二、人臉識(shí)別應(yīng)用圖像處理技術(shù)

（一）灰度化處理

圖像的整體與局部色度與亮度所呈現(xiàn)出的分布特征變化可用灰度圖像做整體概述?；叶然瘓D像處理技術(shù)可在0至255像素點(diǎn)RGB變化范圍內(nèi)，結(jié)合圖像的RGB 分量關(guān)系式，從黑色開始（0，0，0）到白色結(jié)束（255，255，255）這一灰度處理彩色圖像，將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像。彩色圖像會(huì)受到背景干擾，影響識(shí)別判斷。同時(shí)，灰度圖像處理省時(shí)省力，處理過程簡單，便于后續(xù)計(jì)算像素點(diǎn)以及圖像處理的簡化，人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率更高[2]。

（二）中值濾波

將按照順序排列窗口內(nèi)像素灰度的中間值作為原窗口中心點(diǎn)處的像素灰度值，為中值濾波的基本思想。彩色圖像存在的噪聲會(huì)直接影響圖像質(zhì)量，而中值濾波圖像處理技術(shù)，便是針對(duì)噪聲處理的有效技術(shù)[3]。同時(shí)該項(xiàng)處理技術(shù)具備的功能為：第一，改善線性濾波圖像處理時(shí)的細(xì)節(jié)模糊現(xiàn)象;第二，杜絕濾波脈沖噪聲干擾;第三，維持圖像邊緣的良好性。下圖便是進(jìn)行中值濾波前后的圖像，（a）圖像含有噪聲，（b）圖像是經(jīng)過中值濾波后的圖像。根據(jù)下圖比對(duì)可看出盡管濾波可以降低噪聲干擾，但是整體圖像清晰度卻大不如前者[4]。

（三）灰度歸一化

直圖像均衡化圖像處理技術(shù)，通過光照補(bǔ)償將灰度概率分布的圖像轉(zhuǎn)換為均勻概率分布的新圖像，經(jīng)過處理之后，所有的圖像灰度會(huì)變得統(tǒng)一，實(shí)現(xiàn)直方圖均衡化。從表面上看是擴(kuò)大了動(dòng)態(tài)范圍，實(shí)際上擴(kuò)大的是量化之間的間隔，降低量化級(jí)別。直方圖均衡化方式，作用在于均衡分布像素灰度[5]，平均分布所有像素灰度級(jí)，以便可獲得更加清晰明了的圖像[6]。

（四）幾何歸一化

圖像幾何歸一化處理技術(shù)，可對(duì)圖像進(jìn)行縮放、平移、旋轉(zhuǎn)以及鏡像等操作。該種處理技術(shù)，可校正由于光照強(qiáng)度以及被攝人位置等因素導(dǎo)致的人像的位置、大小不一致的現(xiàn)象，通過對(duì)調(diào)人臉關(guān)鍵部位修整原始圖像，獲取大小相同、位置相同完整的整幅圖像，提高人臉識(shí)別幾率[7]。

（五）小波轉(zhuǎn)換

小波轉(zhuǎn)換圖像處理技術(shù)，可放大人臉的邊緣輪廓部分，便于觀看圖像任意細(xì)節(jié)，同時(shí)也可高效地描述圖像的平坦區(qū)域。應(yīng)用于人臉識(shí)別中[8]，相當(dāng)于“數(shù)學(xué)顯微鏡”具備放大和平移功能。運(yùn)用該技術(shù)轉(zhuǎn)換后所獲取的低頻圖像，可有效穩(wěn)定人臉姿勢(shì)以及表情變化。但是以二級(jí)小波變化級(jí)數(shù)為基礎(chǔ)[9]，逐漸向上遞增級(jí)數(shù)，經(jīng)處理后的圖像，圖像表面光滑但圖像效果模糊，同時(shí)圖像向量維數(shù)也在逐漸降低[10]。因此，推向算法與識(shí)別可適當(dāng)運(yùn)用小波轉(zhuǎn)換圖像處理技術(shù)。

三、結(jié)論

綜上所述，圖像處理技術(shù)所具有的自然性等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)在現(xiàn)今時(shí)代，應(yīng)用于機(jī)場、海關(guān)、辦公室簽到、身份認(rèn)證等多項(xiàng)場所，不易被被測個(gè)體察覺。通過圖像幾何歸一化與灰度歸一化、小波轉(zhuǎn)換等多種處理方式，可提升人臉識(shí)別的精確性，因此該項(xiàng)技術(shù)在未來的研發(fā)以及發(fā)展將具有重大意義。

參考文獻(xiàn)：

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[3]王晉疆，陳曉冬.以應(yīng)用為引導(dǎo)的教學(xué)在光電圖像處理中的應(yīng)用[J].實(shí)驗(yàn)室科學(xué)，2016（06）.

[4]劉國成，楊長保.遙感圖像處理軟件的設(shè)計(jì)與關(guān)鍵技術(shù)研究[J].吉林工程技術(shù)師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2009（3）.

[5]樊冰，任超，王繼忠.基于Matlab 的遙感圖像處理原理分析與應(yīng)用[J].桂林航天工業(yè)高等?？茖W(xué)校學(xué)報(bào)，2008（3）.

[6]郭元戎.圖像處理與識(shí)別技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2018（01）：58-59.

[7]陳海英.圖像處理在人臉識(shí)別系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代職業(yè)教育，2015（28）：98-99.

[8]李俊山.李旭輝.數(shù)字圖像處理（第二版）清華大學(xué)出版社.郭樂.楊立波等.圖像處理技術(shù)在人臉識(shí)別中的應(yīng)用.科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)2015.01.01.

[9]韓增錕.人臉識(shí)別中面部圖像處理算法研究[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2012（4）.

[10]馬桂英.基于小波變換和PCA-ANN的人臉識(shí)別[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2009（27）.