關(guān)鍵詞：PCA；SVM；訪客系統(tǒng)；優(yōu)化；人臉識(shí)別

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）03-0024-03 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識(shí)碼（OSID） ：

0 引言

隨著城市化進(jìn)程的加快和人員流動(dòng)性的增加，智能訪客系統(tǒng)在社區(qū)和單位安全管理中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。然而，現(xiàn)有系統(tǒng)在復(fù)雜場(chǎng)景下（如光照變化、姿態(tài)變化等） 存在識(shí)別精度低、誤報(bào)率高、處理速度慢等問(wèn)題。本文提出了一種基于PCA和SVM算法的優(yōu)化模型，旨在提高智能訪客系統(tǒng)的人臉識(shí)別性能。

1 創(chuàng)新點(diǎn)

與傳統(tǒng)僅使用PCA進(jìn)行人臉識(shí)別的方案相比，本文創(chuàng)新性地結(jié)合了PCA的降維能力和SVM的分類能力。PCA用于提取人臉圖像的主要特征并降維，減少計(jì)算量；SVM則用于對(duì)降維后的特征進(jìn)行分類，提高識(shí)別精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法顯著提高了識(shí)別率和處理速度，并降低了誤報(bào)率。

2 技術(shù)概述

2.1 預(yù)處理技術(shù)

為了提升人臉識(shí)別系統(tǒng)的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性，可以在人臉識(shí)別前先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理操作。圖像預(yù)處理包括灰度變換、直方圖均衡化和平滑處理。

1） 灰度變換：通過(guò)將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，消除色彩信息的干擾，僅保留亮度信息，像素值范圍通常為0到255。這樣處理有助于簡(jiǎn)化圖像的計(jì)算并突出結(jié)構(gòu)信息，利于后續(xù)的特征提取。

2） 直方圖均衡化：消除圖像噪聲以增強(qiáng)平滑性和連續(xù)性。常用的濾波器包括均值濾波器和高斯濾波器，其中均值濾波能夠平滑局部像素差異，而高斯濾波通過(guò)高斯函數(shù)加權(quán)鄰域像素，能更有效去除噪聲。

3） 圖像平滑處理：消除圖像噪聲，提升圖像的平滑度和連續(xù)性。平滑處理可以減少圖像中由于光照或拍攝環(huán)境引入的噪聲，從而避免噪聲對(duì)后續(xù)特征提取過(guò)程的干擾。

2.2 PCA降維在人臉識(shí)別中的應(yīng)用

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA） 是一種用于數(shù)據(jù)降維的統(tǒng)計(jì)方法，可以顯著降低特征維度，保留數(shù)據(jù)中最具代表性的信息。在人臉識(shí)別中，PCA通過(guò)對(duì)原始高維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和降維，減少計(jì)算復(fù)雜度和存儲(chǔ)需求。具體而言，PCA首先對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理，然后計(jì)算協(xié)方差矩陣，選取主要特征向量用于數(shù)據(jù)的低維投影。這一過(guò)程保留了人臉圖像中的重要特征，從而在保證識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí)，提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度[3]。簡(jiǎn)要公式有以下幾步。

式中：Y 是降維后的數(shù)據(jù)矩陣（n × m），m是降維后的目標(biāo)維度。

原始人臉圖像通常維度較高，通過(guò)PCA降維后，可以顯著減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算量。降維后的特征子空間保留了圖像中最具代表性的信息，從而在保證識(shí)別精度的同時(shí)提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

2.3 SVM 分類器的應(yīng)用

支持向量機(jī)（SVM） 是一種廣泛使用的二分類算法，它在高維數(shù)據(jù)的分類方面表現(xiàn)出良好的性能。它通過(guò)構(gòu)建最優(yōu)超平面將不同類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效劃分，從而提高分類精度[4]。具體應(yīng)用有以下幾個(gè)方面。

2.3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與標(biāo)準(zhǔn)化

收集用于訓(xùn)練模型的特征和標(biāo)簽數(shù)據(jù)，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如標(biāo)準(zhǔn)化特征值，確保特征具有相同的尺度，從而避免特征值差異對(duì)模型的影響。

2.3.2 核函數(shù)的選擇

在SVM模型中，核函數(shù)是將輸入數(shù)據(jù)映射到更高維特征空間的重要工具，尤其在處理非線性數(shù)據(jù)時(shí)，選擇合適的核函數(shù)可以顯著提高模型的分類效果。常見(jiàn)的核函數(shù)有以下4種。

1） 線性核函數(shù)。線性核函數(shù)是最簡(jiǎn)單的核函數(shù)，適用于線性可分的情況，即數(shù)據(jù)可以通過(guò)一個(gè)線性超平面進(jìn)行分割。當(dāng)數(shù)據(jù)特征維度較高且樣本數(shù)量較少時(shí)，使用線性核通常表現(xiàn)較好，計(jì)算復(fù)雜度較低。線性核函數(shù)可以在文本分類和高維稀疏數(shù)據(jù)集方面達(dá)到較好的應(yīng)用效果。

2） 多項(xiàng)式核函數(shù)。多項(xiàng)式核函數(shù)用于將數(shù)據(jù)映射到更高的多項(xiàng)式維度空間，適合處理特征之間存在交互或非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)。多項(xiàng)式核函數(shù)適用于存在交互效應(yīng)的中小規(guī)模數(shù)據(jù)集。較低階的多項(xiàng)式通常用于模型較簡(jiǎn)單的情況，而較高階的多項(xiàng)式更適用于復(fù)雜數(shù)據(jù)，但可能增加計(jì)算復(fù)雜度。

3） 徑向基核函數(shù)。最常用的核函數(shù)之一，能夠?qū)?shù)據(jù)映射到無(wú)限維的特征空間，適用于大多數(shù)非線性問(wèn)題。此核函數(shù)是處理非線性分類問(wèn)題的強(qiáng)大工具，主要適用于特征之間存在復(fù)雜非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)集，廣泛應(yīng)用于圖像分類、面部識(shí)別等任務(wù)中。

4）Sigmoid核函數(shù)。Sigmoid核函數(shù)類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，將數(shù)據(jù)映射到更高維度的空間。此核函數(shù)適用于特定的非線性問(wèn)題，常作為實(shí)驗(yàn)性的核函數(shù)選擇。

在核函數(shù)選擇的策略上，當(dāng)數(shù)據(jù)較簡(jiǎn)單、線性可分且對(duì)計(jì)算成本有較高需求時(shí)，優(yōu)先選擇線性核函數(shù)；由于徑向基核函數(shù)具有較強(qiáng)的表達(dá)能力，能夠適應(yīng)大部分非線性問(wèn)題，因此默認(rèn)情況下使用徑向基核函數(shù)；在數(shù)據(jù)具有較復(fù)雜的多項(xiàng)式關(guān)系且模型需要考慮高階交互效應(yīng)時(shí)選擇多項(xiàng)式核函數(shù)；Sigmoid核函數(shù)通常不作為首選，僅在少數(shù)特定應(yīng)用場(chǎng)景中嘗試使用。

2.4 PCA+SVM結(jié)合的優(yōu)勢(shì)

本研究通過(guò)將PCA與SVM相結(jié)合提高人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能。利用PCA的降維方法減少特征數(shù)量，降低數(shù)據(jù)維度，減輕計(jì)算負(fù)擔(dān)，消除冗余信息。在這種條件下，SVM分類器能夠?qū)稻S后的數(shù)據(jù)進(jìn)行更高效的處理，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的分類效果。SVM作為一種強(qiáng)大的分類器，能夠處理高維數(shù)據(jù)的分類問(wèn)題，通過(guò)最大化樣本間隔，有效提高分類的準(zhǔn)確性。相比于單獨(dú)使用PCA，SVM更適合在降維后的特征空間中進(jìn)行分類，尤其是在數(shù)據(jù)樣本數(shù)量較大、特征差異較小的情況下，能夠有效提高分類效果。

3實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

3.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本研究在ORL人臉數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上構(gòu)建了一種訪客人臉數(shù)據(jù)集，用以評(píng)估人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能。ORL數(shù)據(jù)集由劍橋大學(xué)ATamp;T實(shí)驗(yàn)室提供，數(shù)據(jù)集中包含400張人臉圖像，涉及40名不同時(shí)間拍攝的個(gè)體，每名個(gè)體均在不同時(shí)間拍攝10張圖像，圖像中包含多種表情（如微笑、無(wú)表情等） 、面部細(xì)節(jié)變化以及輕微的視角差異（正面、側(cè)面） 。

此外，本研究自建了一個(gè)更貼近實(shí)際應(yīng)用的訪客人臉數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集模擬真實(shí)訪客場(chǎng)景，包含2000張?jiān)诓煌庹諚l件、角度和姿態(tài)下的訪客人臉圖像。數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，選取多樣化的拍攝環(huán)境，包括室內(nèi)日光、室內(nèi)熒光燈和戶外自然光等條件，涵蓋了正面照、側(cè)面照以及頭部輕微傾斜等多種視角變化。圖像的分辨率為128×128像素，為確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化和噪聲去除等預(yù)處理。

通過(guò)結(jié)合ORL數(shù)據(jù)集和自建訪客數(shù)據(jù)集，本研究能夠全面評(píng)估人臉識(shí)別系統(tǒng)在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)和真實(shí)場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)，為后續(xù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。

3.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

本實(shí)驗(yàn)基于AIUI平臺(tái)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，主要使用Python 語(yǔ)言（版本3.8） 和OpenCV庫(kù)（版本4.5.5） 完成圖像處理與算法實(shí)現(xiàn)。AIUI平臺(tái)的人臉識(shí)別API提供了包括人臉檢測(cè)、人臉關(guān)鍵點(diǎn)提取、特征向量生成和匹配等功能，此外還支持多線程處理，提升了實(shí)驗(yàn)效率。為增強(qiáng)可視化分析與結(jié)果展示，還使用了Matplotlib（版本3.4.3） 和Pandas（版本1.3.3） 庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和繪圖。開(kāi)發(fā)環(huán)境為PyCharm IDE 2021.3，并通過(guò)Ana?conda進(jìn)行Python包的管理與環(huán)境配置。

硬件配置如下所示。

1） 處理器（CPU） ：Intel Core i7-10700K，8核心16 線程，基礎(chǔ)頻率3.80 GHz，最大睿頻5.10 GHz，提供強(qiáng)大的計(jì)算能力以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與復(fù)雜算法計(jì)算。

2） 內(nèi)存（RAM） ：16GB DDR4 3200MHz，高速內(nèi)存能夠有效減少數(shù)據(jù)讀寫(xiě)瓶頸，提高程序運(yùn)行效率。

3） 圖形處理器（GPU） ：NVIDIA GTX 1660 Super，6GB GDDR6顯存，支持CUDA加速技術(shù)，顯著提升了基于GPU的人臉識(shí)別模型訓(xùn)練與推理性能。

4） 存儲(chǔ)設(shè)備：Samsung 970 EVO NVMe SSD，容量1TB，讀寫(xiě)速度可達(dá)3 500 MB/s和3 300 MB/s，確保數(shù)據(jù)加載與存儲(chǔ)的高效性。

5） 操作系統(tǒng)：Windows 10 64位專業(yè)版（版本21H2） ，穩(wěn)定性和兼容性較好，適合實(shí)驗(yàn)所需的軟件運(yùn)行。

6） 顯示設(shè)備：Dell U2721DE 27英寸顯示器，分辨率2 560×1440，適用于高分辨率圖像處理與可視化分析。

通過(guò)上述硬件與軟件環(huán)境的配置，本實(shí)驗(yàn)平臺(tái)不僅能夠高效運(yùn)行人臉識(shí)別算法，還能夠快速響應(yīng)不同實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景下的復(fù)雜需求，為實(shí)驗(yàn)的順利開(kāi)展提供了全面支持。

式中：FP 是錯(cuò)誤地將非目標(biāo)身份識(shí)別為目標(biāo)身份的樣本數(shù)量，TN 是正確地識(shí)別非目標(biāo)身份樣本數(shù)量。

3.4 結(jié)果分析

在實(shí)驗(yàn)中，對(duì)比了基于PCA+SVM的優(yōu)化模型和傳統(tǒng)PCA模型在人臉識(shí)別任務(wù)中的性能表現(xiàn)。測(cè)試樣本包括不同光照條件（明亮、陰影、逆光） 和拍攝角度（正面、側(cè)面、仰視）的照片，表1中呈現(xiàn)了PCA 與PCA+SVM性能的對(duì)比。

從表中可以看出，PCA+SVM算法在不同光照條件下的識(shí)別水平遠(yuǎn)超傳統(tǒng)的PCA算法，特別是在逆光條件下，優(yōu)化后的模型比傳統(tǒng)方法提高了約17.1%。這表明在復(fù)雜場(chǎng)景中，SVM的分類能力表現(xiàn)出色。優(yōu)化后的模型在匹配時(shí)間上也有明顯縮短，平均減少了約20 ms，這對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的訪客系統(tǒng)尤為重要。PCA+SVM模型的誤報(bào)率顯著降低，這意味著系統(tǒng)在識(shí)別過(guò)程中更具可靠性，能夠有效減少因誤報(bào)而帶來(lái)的安全隱患。

基于PCA和PCA+SVM模型在不同光照條件下的識(shí)別率和匹配時(shí)間的對(duì)比結(jié)果如圖1和圖2所示。

圖1和圖2中的橫坐標(biāo)表示不同光照條件，Bright 表示明亮、Shadow表示陰影、Backlight表示逆光，圖1 中的縱軸表示識(shí)別率（%） 。

下面將從識(shí)別率的表現(xiàn)、匹配時(shí)間的效率、誤報(bào)率的可靠性三方面分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

3.4.1 識(shí)別率表現(xiàn)分析

從圖1可以看出，PCA+SVM模型在所有光照條件下的識(shí)別率都顯著優(yōu)于PCA模型。

1） 明亮條件下：PCA+SVM模型的識(shí)別率為94.5%，比PCA模型的85.2%提升了約9.3%。在光照均勻的條件下，PCA模型也能較好地提取主要特征，但SVM分類器通過(guò)更優(yōu)的決策邊界進(jìn)一步提升了分類性能。

2） 陰影條件下：PCA+SVM模型的識(shí)別率為89.3%，比PCA模型的76.8%高出12.5%。在部分光照不足的情況下，傳統(tǒng)PCA 模型的性能顯著下降，而SVM分類器在處理降維后的復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)展現(xiàn)出較強(qiáng)的魯棒性。

3） 逆光條件下：PCA+SVM模型的識(shí)別率為87.6%，比PCA模型的70.5%提升了17.1%。逆光條件對(duì)人臉特征提取的干擾最大，但優(yōu)化后的模型依然能有效識(shí)別，表明SVM分類器在應(yīng)對(duì)極端場(chǎng)景時(shí)具有更優(yōu)的泛化能力。

3.4.2 匹配時(shí)間的效率分析

圖2表明，PCA+SVM模型在匹配時(shí)間上始終優(yōu)于PCA模型。在明亮、陰影、逆光三種條件下，平均匹配時(shí)間分別減少了20ms、20ms和22ms。這一效率提升主要源于以下幾點(diǎn)。

1） PCA降維后，特征維度減少，數(shù)據(jù)的處理復(fù)雜度降低，為分類器節(jié)省了大量計(jì)算資源。

2） SVM分類器通過(guò)優(yōu)化的訓(xùn)練和推理機(jī)制，加快了匹配速度。

3.4.3 誤報(bào)率的可靠性分析

表1顯示，PCA+SVM模型的誤報(bào)率顯著低于PCA 模型。在明亮、陰影和逆光條件下，誤報(bào)率分別降低了4.3%、5.7%和9.3%。這表明優(yōu)化后的模型在不同光照條件下的分類更具可靠性，有效減少了誤報(bào)帶來(lái)的安全隱患。

總體來(lái)看，PCA+SVM模型在準(zhǔn)確性、效率和可靠性上的優(yōu)勢(shì)更適合應(yīng)用于數(shù)據(jù)樣本多樣化、實(shí)時(shí)性要求高、環(huán)境復(fù)雜的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。

4結(jié)論

4.1本研究?jī)r(jià)值

本文提出了一種基于PCA-SVM的智能訪客人臉識(shí)別系統(tǒng)優(yōu)化模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型在識(shí)別率、匹配速度和誤報(bào)率方面均優(yōu)于傳統(tǒng)PCA方法。該模型具有較好的實(shí)用價(jià)值，可應(yīng)用于實(shí)際的智能訪客系統(tǒng)中。未來(lái)的研究可以考慮結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)一步提高系統(tǒng)的識(shí)別精度和魯棒性，并探索多模態(tài)融合的識(shí)別方法。