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    基于SIFT算法的ATM視頻人臉識(shí)別方法

    2012-10-17 02:42:28陳春雨趙春暉
    關(guān)鍵詞:尺度空間關(guān)鍵幀特征向量

    陳春雨,張 鑫,趙春暉

    (哈爾濱工程大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院,哈爾濱 150001)

    0 引 言

    隨著銀行業(yè)客戶終端ATM自動(dòng)提款機(jī)的不斷推廣使用,其安全防范工作越來(lái)越顯重要,難度也越來(lái)越大。視頻監(jiān)控手段越來(lái)越受到廣泛的關(guān)注,但是大多數(shù)監(jiān)控手段都存在不同程度的缺點(diǎn),主要表現(xiàn)在:①存取的大量視頻信息沒(méi)能得到及時(shí)的處理;②攝像機(jī)放置位置沒(méi)有一個(gè)固定的標(biāo)準(zhǔn),使得圖像不便于處理。

    因?yàn)锳TM取款機(jī)視頻人臉特征信息豐富,所以選用人臉識(shí)別方法作為監(jiān)控方法。目前主要的人臉識(shí)別方法有以下4種:基于知識(shí)的人臉識(shí)別方法、基于特征的人臉識(shí)別方法、基于模板匹配的人臉識(shí)別方法、基于外觀的人臉識(shí)別方法。其中基于知識(shí)的人臉識(shí)別方法是基于規(guī)則的方法,試圖對(duì)人臉特征在直覺(jué)上建模,對(duì)先驗(yàn)知識(shí)依賴很大;基于特征的人臉識(shí)別方法包括人臉的器官的比例,灰度級(jí)和膚色的方法,該方法受光照、噪聲要求較大;基于模板匹配的人臉識(shí)別方法通過(guò)人為定義模板進(jìn)行人臉識(shí)別,該方法模板單一,模板不能隨著外界環(huán)境的變化而變化;基于外觀的方法是從圖像中的樣本學(xué)習(xí),受樣本影響大、計(jì)算繁瑣[1]。

    計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別過(guò)程中,分為兩個(gè)關(guān)鍵的技術(shù),即人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別。針對(duì)ATM取款機(jī)視頻的特點(diǎn),選取尺度不變特征變換 (Scale-invariant feature transform,SIFT)算法[2]對(duì)人臉圖像進(jìn)行識(shí)別。該算法具有對(duì)縮放、旋轉(zhuǎn)的不變性,同時(shí)還具有一定程度的仿射不變性。本文的人臉檢測(cè)處理過(guò)程如下:①捕獲視頻,對(duì)視頻進(jìn)行處理成單幀圖像;②對(duì)每幅圖像運(yùn)用膚色算法[3]進(jìn)行膚色提取,計(jì)算膚色區(qū)域占整幅圖像的比例;③取出膚色占圖像比例最大的前100幀圖像;④按照訓(xùn)練設(shè)定好的方法取出人臉特征信息豐富的10幀關(guān)鍵幀。

    1 SIFT算法

    SIFT特征不變匹配算法是David G.Lowe在2004年總結(jié)前人方法的基礎(chǔ)上提出的一種在尺度空間中的局部不變特征匹配算法。

    SIFT算法提取的特征向量具有如下特性:

    1)SIFT特征是圖像的局部特征,其對(duì)旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化保持不變性,對(duì)視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩(wěn)定性;

    2)獨(dú)特性好,信息量豐富,適用于海量特征數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的匹配;

    3)多量性,即使少數(shù)的幾個(gè)物體也可以產(chǎn)生大量的SIFT特征向量;

    4)高速性,經(jīng)優(yōu)化的SIFT匹配算法甚至可以達(dá)到實(shí)時(shí)的要求;

    5)可擴(kuò)展性,可以很方便的與其他形式的特征向量進(jìn)行聯(lián)合。

    生成一幅圖像SIFT特征向量分為4步:檢測(cè)尺度空間極值點(diǎn)、確定關(guān)鍵點(diǎn)的參數(shù)、生成特征向量、匹配特征點(diǎn)。

    1.1 建立尺度空間

    尺度空間理論是檢測(cè)不變特征的基礎(chǔ),有人通過(guò)不同的推導(dǎo)證明了高斯核是實(shí)現(xiàn)尺度變換的唯一變換核[4-5]。因此,尺度空間理論的主要思想是利用高斯核對(duì)原始圖像進(jìn)行尺度變換,獲得圖像多尺度下的尺度空間表示序列,對(duì)這些序列進(jìn)行尺度空間特征提取。

    均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為σ的二維高斯函數(shù)定義如下:

    不同尺度下的尺度空間可以由圖像與高斯函數(shù)進(jìn)行卷積得到[6-7]:

    I(x,y)為待處理圖像,式 (1)中的標(biāo)準(zhǔn)差σa和尺度因子σ可以取相同大小的值。SIFT算法提出,在某一個(gè)尺度上對(duì)斑點(diǎn)的檢測(cè),可以通過(guò)相減2個(gè)相鄰高斯尺度空間的圖像,得到1個(gè)DoG (Difference of Gaussians)的響應(yīng)值圖像D(x,y,σ)[6],其中:

    使用DoG對(duì)LoG (Laplacian-Gauss)近似帶來(lái)的好處有3點(diǎn):

    1)DoG直接使用高斯卷積核,省去了生成卷積核的運(yùn)算量;

    2)DoG保留了各個(gè)高斯尺度空間的圖像,這樣,在生成某一空間尺度的特征時(shí),可以直接采用式 (1)產(chǎn)生的尺度空間圖像;

    3)DoG對(duì)斑點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)穩(wěn)定性更好,抗噪聲的能力更強(qiáng),也具有LoG相同的性質(zhì)。

    圖像金字塔的構(gòu)建:圖像金字塔共O組,每組有S層,下一組的圖像由上一組圖像降采樣得到[6]。圖1由兩組高斯尺度空間圖像示例金字塔的構(gòu)建,第二組是通過(guò)對(duì)第一組高斯尺度空間圖像降2倍分辨率得到,意義與第一組相同。圖2是DoG尺度空間構(gòu)建的灰度圖,是DoG算子的構(gòu)建。

    1.2 關(guān)鍵點(diǎn)的參數(shù)確定

    通過(guò)同一組內(nèi)各DoG相鄰的層之間比較完成關(guān)鍵點(diǎn)的檢測(cè)。為了尋找尺度空間的極值點(diǎn),每個(gè)采樣點(diǎn)都要與它周圍所有的相鄰點(diǎn)進(jìn)行比較,如圖3所示中間檢測(cè)點(diǎn)要與它周圍的8個(gè)點(diǎn)和上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的18個(gè)點(diǎn)共26個(gè)點(diǎn)進(jìn)行比較。

    因?yàn)镈oG算子對(duì)圖像中的邊緣有比較強(qiáng)的響應(yīng)值,為了得到穩(wěn)定的特征點(diǎn),一定要?jiǎng)h除這些響應(yīng)值。DoG響應(yīng)峰值在橫跨邊緣的地方有較大的主曲率,在垂直邊緣的方向有較小的主曲率。主曲率可以通過(guò)2×2的 Hessian矩陣H (x,y)求出:

    式中D值可以通過(guò)求取臨近點(diǎn)像元的差分得到。令α為最大特征值,β為最小特征值,可以通過(guò)H矩陣直接計(jì)算它們的和,通過(guò)H矩陣的行列式計(jì)算它們的乘積:

    若γ為最大特征值與最小特征值的比值,則:

    所以要想檢查主曲率的比值小于某一閾值γ只要檢查下式是否成立:

    Lowe在論文[2]中給出γ=10。如果主曲率的比值>10的特征點(diǎn)被刪除,否則保留。

    1.3 生成特征向量

    為了實(shí)現(xiàn)圖像特征向量旋轉(zhuǎn)的不變性,SIFT算法使用圖像梯度的方法求該局部結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定方向。對(duì)于已經(jīng)檢測(cè)到的特征點(diǎn)使用有限差分,計(jì)算以特征點(diǎn)為中心,以4.5σ為半徑的區(qū)域內(nèi)計(jì)算圖像的梯度的幅角和幅值 (模值),計(jì)算公式如下:

    直方圖統(tǒng)計(jì)出鄰域像素的梯度方向和幅值。梯度直方圖的縱軸是梯度方向角對(duì)應(yīng)的梯度幅值累加值,橫軸是梯度方向角。梯度方向直方圖將0°~360°的范圍分為36個(gè)柱,每10°為一個(gè)柱。直方圖峰值代表該特征點(diǎn)處鄰域內(nèi)圖像梯度的主方向,當(dāng)存在另一個(gè)峰值相當(dāng)于主峰值80%的能量時(shí),則將這個(gè)方向規(guī)定是該特征點(diǎn)的輔助方向。輔助方向的設(shè)定可以增加魯棒性。每個(gè)特征點(diǎn)有3個(gè)信息:位置、尺度、方向。

    實(shí)際計(jì)算過(guò)程中,為了增強(qiáng)匹配的穩(wěn)定性,對(duì)每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)使用4×4共16個(gè)種子點(diǎn)來(lái)描述,這樣對(duì)于1個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)就可以產(chǎn)生128個(gè)數(shù)據(jù),即最終形成128維的SIFT特征向量,見(jiàn)圖4。SIFT特征向量已經(jīng)去除了尺度變化、旋轉(zhuǎn)等幾何變形因素的影響,再繼續(xù)將特征向量的長(zhǎng)度歸一化,則可以進(jìn)一步去除光照變化的影響[8]。

    1.4 特征向量匹配

    當(dāng)兩幅圖像的SIFT特征向量生成后采用關(guān)鍵

    圖4 特征向量生成Fig.4 Generate eigenvector

    2 基于SIFT算法的ATM取款視頻的算法流程

    首先給出本文算法的實(shí)現(xiàn)流程圖,見(jiàn)圖5。

    下面詳細(xì)介紹本文算法流程:

    1)視頻輸入:通過(guò)ATM取款機(jī)攝像頭獲取存在人取款視頻;

    2)視頻處理:對(duì)視頻進(jìn)行處理,將視頻分解成單幀圖像,并對(duì)圖像進(jìn)行亮度補(bǔ)償處理;

    3)檢測(cè)人臉:對(duì)每幀圖像運(yùn)用基于膚色的算法對(duì)人臉進(jìn)行檢測(cè);

    4)計(jì)算比例:計(jì)算所求人臉區(qū)域占整幅圖像的比例x,將此比例值保存;

    5)處理數(shù)據(jù):對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序處理,取出前100幀人臉占圖像比例最大的圖像作為關(guān)鍵幀;

    6)處理關(guān)鍵幀:按預(yù)先設(shè)定好的閾值選取10幀關(guān)鍵幀,對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行加權(quán)處理;

    7)特征匹配:對(duì)所選取的10幀關(guān)鍵幀分別匹配處理;

    圖5 算法流程圖Fig.5 Flow chat of the arithmetic

    8)處理誤匹配:運(yùn)用隨機(jī)抽樣一致性RANSAC (Random Sample Consensus)迭代算法去除誤匹配點(diǎn),從而得到正確匹配點(diǎn)數(shù)N;

    9)匹配加權(quán):對(duì)消除完誤匹配的關(guān)鍵幀按照大量樣本訓(xùn)練好的閾值分別進(jìn)行加權(quán)處理,如果正確匹配點(diǎn)數(shù)N與總匹配點(diǎn)數(shù)N總的比值R>0.5并且計(jì)算匹配點(diǎn)數(shù)N>45,則認(rèn)為識(shí)別成功。

    本文分別選取不同時(shí)間在不同地點(diǎn)取款的兩個(gè)視頻,錄取格式是352×288的avi視頻,幀速率為15幀/s。其中視頻1為正常取款視頻,視頻2則為了說(shuō)明算法的魯棒性錄制的具有不同表情的視頻。

    視頻1在弱光下拍攝共548幀。表1是按照上述規(guī)則提取出的關(guān)鍵幀信息,表2是關(guān)鍵幀匹配信息。圖6(a)是按照關(guān)鍵幀順序的10幅初始圖像匹配圖,圖6(b)是相應(yīng)關(guān)鍵幀消除誤匹配圖。

    表1 視頻1關(guān)鍵幀信息Table 1 Message of key frame with video 1

    表2 視頻1關(guān)鍵幀匹配信息Table 2 Message of key frame matching with video 1

    在關(guān)鍵幀提取中根據(jù)ATM取款機(jī)視頻自身的特點(diǎn),本文提出的算法相對(duì)傳統(tǒng)的K-means關(guān)鍵幀提取算法克服了需要預(yù)先對(duì)N個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象設(shè)定任意K個(gè)初始聚類中心的缺點(diǎn),同時(shí)也省去了多次迭代聚類的復(fù)雜算法。

    依次選取人臉占整幅圖像比例最大的5幀圖像作為前5幀關(guān)鍵幀,將548幀圖像掐去初始視頻前100幀圖像按求出比例值x從大到小排列,每5幀圖像為一組,分別計(jì)算其對(duì)應(yīng)的索引位置序號(hào)和比例值的方差和,求出與之和最小的5幀圖像作為其余的5幀關(guān)鍵幀。歸一化關(guān)鍵幀的比例值見(jiàn)表3。

    根據(jù)訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)分別對(duì)每幀關(guān)鍵幀以歸一化比例值的第一非零位加權(quán)求和則有:

    計(jì)算結(jié)果則有N=62.7,R=0.614 7>0.5且N>45;識(shí)別成功。

    視頻2在正常日光下拍攝并且為了滿足實(shí)際需要拍攝視頻時(shí)變換不同表情,下面給出視頻2的詳細(xì)匹配信息。視頻2在正常日光下拍攝,圖片格式為320×240,共613幀。表4是按照上述規(guī)則提取出的關(guān)鍵幀信息;表5是關(guān)鍵幀匹配信息;表6是歸一化關(guān)鍵幀比例值。圖7(a)是按照關(guān)鍵幀順序的10幅初始圖像匹配圖,圖7(b)是相應(yīng)關(guān)鍵幀消除誤匹配圖。

    表3 視頻1歸一化關(guān)鍵幀比例值Table 3 Normalized the proportion value of key frame with video 1

    表4 視頻2關(guān)鍵幀信息Table 4 Message of key frame with video 2

    表5 視頻2關(guān)鍵幀匹配信息Table 5 Message of key frame matching with video 2

    根據(jù)訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)分別對(duì)每幀關(guān)鍵幀以歸一化比例值 (表6)的第一非零位加權(quán)求和則有:

    計(jì)算結(jié)果則有 N=121.6,R=0.643 4>0.5且N>45;識(shí)別成功。

    表6 視頻2歸一化關(guān)鍵幀比例值Table 6 Normalized the proportion value of key frame with video 2

    3 結(jié) 論

    本文開(kāi)發(fā)了基于SIFT算法的ATM取款機(jī)視頻的人臉識(shí)別方法。它首先對(duì)采樣到的視頻進(jìn)行分解,然后將分解出來(lái)的單幀圖像進(jìn)行人臉識(shí)別,計(jì)算出人臉在整幅圖像的比例,最后通過(guò)計(jì)算得到的比例確定出關(guān)鍵幀匹配關(guān)鍵幀和標(biāo)準(zhǔn)人臉庫(kù)圖像,輸出匹配結(jié)果。本實(shí)驗(yàn)克服了傳統(tǒng)基于子空間人臉識(shí)別方法需要大量樣本訓(xùn)練的缺點(diǎn)。

    本實(shí)驗(yàn)以MATLAB為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),在操作系統(tǒng)WIN7,處理器E7400,內(nèi)存2.0GB的電腦上實(shí)驗(yàn)。通過(guò)大量視頻訓(xùn)練、測(cè)試,根據(jù)上述訓(xùn)練閾值,在150個(gè)訓(xùn)練視頻中,錯(cuò)誤識(shí)別8個(gè)視頻,識(shí)別正確率為94.5%,下面給出小部分測(cè)試樣本結(jié)果 (表7、表8)。

    表7 非目標(biāo)識(shí)別Table 7 Identify the wrong object

    表8 目標(biāo)識(shí)別Table 8 Identify the object

    本文為今后人臉識(shí)別系統(tǒng)在ATM取款機(jī)上應(yīng)用提供了理論化的依據(jù),進(jìn)一步用硬件實(shí)現(xiàn)并縮短處理時(shí)間是今后研究的重點(diǎn)。

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