人臉特征提取的快速算法實(shí)現(xiàn)

臺(tái)州職業(yè)技術(shù)學(xué)院 蔣開(kāi)偉 蔣玲玲 孫凌杰

1.引言

最近幾年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人臉識(shí)別研究引起了學(xué)術(shù)界越來(lái)越多的關(guān)注。而在眾多研究方向中，研究最多的是關(guān)于人臉正面模式的研究，主要可以分為三個(gè)發(fā)展階段：

第一階段是對(duì)人臉識(shí)別所需要的面部特征進(jìn)行研究。這個(gè)階段主要是將一個(gè)簡(jiǎn)單命令語(yǔ)句與數(shù)據(jù)庫(kù)中某一張臉聯(lián)系在一起，并采用與指紋分析技術(shù)相結(jié)合的方法，由被測(cè)實(shí)驗(yàn)來(lái)看取得了較好的識(shí)別效果。但是為了提高臉部識(shí)別率，操作人員的操作貫穿于整個(gè)識(shí)別過(guò)程，而并未采用自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行操作。

第二階段是人機(jī)交互式識(shí)別階段?？蒲腥藛T在這一階段對(duì)人臉正面圖像主要采用幾何特征參數(shù)來(lái)表示，并且將人臉面部特征采用特征矢量來(lái)表示，而且針對(duì)這種特征表示方法，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的識(shí)別系統(tǒng)。不過(guò)這個(gè)階段仍然需要利用操作員的某些經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，還是需要工作人員的參與。

第三階段是自動(dòng)識(shí)別階段，近幾年的人臉模式識(shí)別方法，隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算速度的加快，有了較大的突破，幾種全自動(dòng)機(jī)器識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)被應(yīng)用。根據(jù)人臉表征方式的不同，可以分為三種人臉自動(dòng)識(shí)別方法，即基于連接機(jī)制的識(shí)別方法、基于幾何特征的識(shí)別方法和基于代數(shù)特征的識(shí)別方法。

本文將著重介紹一種算法，能夠快速、簡(jiǎn)便的方式提識(shí)別出人臉的器官特征。

2.人臉特征及邊緣檢測(cè)技術(shù)

2.1 人臉特征

（1）膚色特征

膚色不依賴于面部的細(xì)節(jié)特征，它是人臉的重要信息，并且不會(huì)由于表情的變化而產(chǎn)生變化，具有相對(duì)的穩(wěn)定性。所以人臉檢測(cè)中通常采用膚色特征進(jìn)行檢驗(yàn)。一般情況下，主要由膚色特征來(lái)對(duì)膚色模型進(jìn)行描述，而膚色模型的選擇又需要依據(jù)色度空間變化。我們通?？梢詮纳瓤臻g中的“膚色”與“非膚色”區(qū)域重疊的多少、描述“膚色”區(qū)域的分布兩個(gè)方面來(lái)選擇色度空間。而混合高斯模型、高斯模型和直方圖模型是我們通常采用的膚色模型。

（2）灰度特征

人臉模式的特征包括灰度特征和膚色特征。輪廓是人頭部的重要特征，而人臉區(qū)域內(nèi)的各個(gè)器官(如雙眼、鼻子、嘴等)具有自己獨(dú)特的灰度分布特征。我們可以將人臉區(qū)域的灰度本身作為特征模板，選取僅包含鼻子、雙眼和嘴的面部中心區(qū)域的某些特性參數(shù)，作為人臉特征模板的共性特征，并且忽略頭發(fā)、臉頰等會(huì)產(chǎn)生很大變化的部分?；诮y(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)方法會(huì)經(jīng)常用到這種方法。

2.2 邊緣檢測(cè)技術(shù)

邊緣是圖像最基本的特征，具有灰度值不連續(xù)的性質(zhì)，存在于圖像中的物體與背景、物體與物體之間，即不同灰度值的相鄰區(qū)域之間，包含了目標(biāo)物體邊界的三個(gè)主要信息（邊緣法線方向、邊緣方向、邊緣強(qiáng)度）。

邊緣檢測(cè)是基于圖像中的目標(biāo)或物體邊界的，它通過(guò)對(duì)圖像中的所有像素點(diǎn)計(jì)算一階或二階的數(shù)字導(dǎo)數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，圖像中物體的邊緣通常是像素灰度值急劇變化之處，這種變化可以抽象為階躍信號(hào)。利用一階導(dǎo)數(shù)的最大值能夠檢測(cè)出圖像中邊緣像素點(diǎn)。

邊緣檢測(cè)算子是通過(guò)對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的領(lǐng)域的灰度值變化率的量化來(lái)提取邊界的。它采用基于梯度的3×3卷積模板，將模板在圖像中移動(dòng)，并將圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)與此模板進(jìn)行卷積，得到每個(gè)像素點(diǎn)的響應(yīng)R，用R來(lái)表征每個(gè)像素點(diǎn)的領(lǐng)域灰度值變化率，即灰度梯度值，從而可將灰度圖像轉(zhuǎn)化為梯度圖像。模板系數(shù)wi（i=1，2，…，9）相加的總和必須為零，以確保在灰度級(jí)不變的區(qū)域中，模板的響應(yīng)為零。

設(shè)圖像f（x，y）在像素點(diǎn)（x，y）的梯度向量為：

選取2×2或3×3的兩個(gè)小區(qū)域卷積模板分別近似計(jì)算Gx和Gy。常用的一階導(dǎo)數(shù)算子有羅伯特（Robert）邊緣檢測(cè)算子、普瑞維特（Prewitt）邊緣檢測(cè)算子和索貝爾（Sobel）邊緣檢測(cè)算子。表1、表2及表3分別是相應(yīng)的算子模板。

表1 Robert邊緣檢測(cè)算子模板

表2 Pewitt邊緣檢測(cè)算子模板

表3 Sobel邊緣檢測(cè)算子模板

3.算法思路

算法的思路大致分為兩步，首先根據(jù)膚色和頭發(fā)的特征確定臉部的大致區(qū)域，然后通過(guò)邊緣檢測(cè)算法檢測(cè)出具體的五官位置。

研究表明人臉的膚色在三基色空間中具有如下要求：

(1)T=R+G+B；r=R/T；g=G/T；R，G，B分別是三基色值

(2)0.246g；g>=0.5×(1-r)

頭發(fā)的顏色在三基色空間中通常有如下要求：

(1)gray=R×0.3+G×0.59+B×0.11

(2)gray<45

為了這些算法的準(zhǔn)確性，對(duì)于頭發(fā)和臉部區(qū)域的確定采用統(tǒng)計(jì)的方式，即水平和垂直直方圖方式來(lái)確定。

臉部和五官的輪廓?jiǎng)t通過(guò)Prewitt邊緣檢測(cè)算子來(lái)實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)。同樣對(duì)于邊緣信息也采用直方圖統(tǒng)計(jì)的方式來(lái)確定。

4.實(shí)驗(yàn)及分析

圖1是對(duì)BMP圖片進(jìn)行膚色和頭發(fā)特征算法處理后的結(jié)果。能夠很清晰的提取出頭發(fā)和臉部膚色的區(qū)域。然后通過(guò)水平和垂直直方圖就能夠大致確定出臉部的區(qū)域，如圖2所示，藍(lán)色部分為臉部膚色直方圖，綠色為頭發(fā)直方圖。

圖1 膚色和頭發(fā)特征算法處理結(jié)果

圖2 頭發(fā)和臉部膚色直方圖

圖3是采用Prewitt邊緣檢測(cè)算子得到的梯度圖像，能夠清晰的得到物體的邊緣信息，當(dāng)然，在得到梯度圖之前需要將原始的BMP圖做灰度處理。只要結(jié)合上述確定的臉部區(qū)域，就能排除臉部以外的邊緣信息的干擾。圖4是眼睛、嘴巴以及鼻子邊緣信息的直方圖，我們可以根據(jù)這些直方圖信息確定出這些器官的具體位置，從而就能夠提取出人臉的基本特征。

圖3 梯度圖

圖4 臉部器官邊緣直方圖

5.結(jié)束語(yǔ)

上述算法能夠高效的運(yùn)行在基于Android系統(tǒng)的手機(jī)中，對(duì)于提取正面的臉部器官信息具有很好的精確度?？梢允怪茝V應(yīng)用于人臉相關(guān)的應(yīng)用中去。該算法由于采用人臉膚色特征作為區(qū)域確定前提，因此，要求人臉圖像的背景不能過(guò)于接近膚色，否則影響檢測(cè)精確度。

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