復(fù)雜條件下的人臉檢測(cè)與識(shí)別應(yīng)用研究

葉海燕

摘 要：現(xiàn)今社會(huì)隨著法律與管理的不斷健全與改善，人臉檢測(cè)與人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用越來(lái)越多地走進(jìn)人們的生活。人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)不同于其他生物識(shí)別技術(shù)，其安全可靠、操作便捷，符合人們的生活需求。闡述人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷程及現(xiàn)今技術(shù)難題在于復(fù)雜條件下人臉檢測(cè)與識(shí)別，并分類總結(jié)了復(fù)雜條件下的人臉檢測(cè)方法與人臉識(shí)別方法。

關(guān)鍵詞：人臉檢測(cè);人臉識(shí)別;現(xiàn)狀

一、人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀

目前，人臉的檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的熱門研究項(xiàng)目之一，其是指應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)與數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)人臉有一個(gè)簡(jiǎn)單高效而又精準(zhǔn)的識(shí)別。現(xiàn)今社會(huì)中人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)使用廣泛，相比于DNA識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù)及瞳孔識(shí)別技術(shù)等，其成本價(jià)格低、操作簡(jiǎn)便，在海關(guān)、銀行、網(wǎng)絡(luò)上具有極高的實(shí)用性。人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)起源于20世紀(jì)中葉，其早期主要以尋找對(duì)比人臉的特征部位，計(jì)算特征部位之間的大小、間距等，對(duì)人臉進(jìn)行簡(jiǎn)單的檢測(cè)識(shí)別。直到20世紀(jì)末期，人臉的檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠整體對(duì)人臉的各部位各器官特征進(jìn)行對(duì)比并提取信息，多方位提取人臉面部信息。

由于現(xiàn)今社會(huì)發(fā)展，人臉的檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)的使用不僅僅拘泥于政治軍事中，其逐漸步入商業(yè)市場(chǎng)，因此人臉的檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)自2000年后有了很大的提高。其能夠多角度動(dòng)態(tài)識(shí)別人臉，在檢測(cè)識(shí)別的精準(zhǔn)度上更加準(zhǔn)確。

二、復(fù)雜條件下的人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)

1.人臉檢測(cè)技術(shù)

人臉檢測(cè)是對(duì)人臉信息進(jìn)行處理的第一步，其是為判斷研究圖像中是否都有人臉存在，并將其從復(fù)雜的背景中分割拼接出來(lái)。在人臉檢測(cè)技術(shù)中，通常要跟人臉定位技術(shù)一同使用?，F(xiàn)今社會(huì)中應(yīng)用于復(fù)雜條件下的人臉檢測(cè)技術(shù)方法主要有以下幾種：

（1）基于特征的人臉檢測(cè)方法

基于特征的人臉檢測(cè)方法是根據(jù)人臉的面部特征，驗(yàn)證人臉的存在。人臉的面部特征一般包括面部器官特征、面部紋理特征與面部膚色特征。面部器官特征是指眉毛、眼睛、嘴唇、鼻子等部位，對(duì)比模型確定人臉存在。其不足是容易受到表情與光照的影響，扭曲或虛化器官特征輪廓。面部紋理特征是指皮膚紋理與毛發(fā)紋理。如，利用空間人臉紋理呈現(xiàn)出的灰度共生矩陣紋理圖中根據(jù)分辨率的不同可判斷是否有人臉存在，且不受到表情、眼鏡等因素的影響。在面部膚色特征的研究中，研究人員發(fā)現(xiàn)，面部膚色去除亮度后所得到的圖像信息具有聚類性，可以通過(guò)顏色的不同對(duì)人臉進(jìn)行檢測(cè)分割，且操作簡(jiǎn)便。

（2）基于模型的人臉檢測(cè)方法

基于模型的人臉檢測(cè)方法是指利用人的五官進(jìn)行定位，然后按照事先規(guī)定好的人臉標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行人臉檢測(cè)，其模板又可以分為預(yù)定義模板、變形模板與動(dòng)態(tài)模板。預(yù)定義模板指預(yù)先設(shè)定需要確認(rèn)的人臉輪廓及面部各器官模板，選出大致區(qū)域后進(jìn)一步檢測(cè)是否有人臉存在。變形模板指設(shè)定一個(gè)變形參數(shù)及能量函數(shù)，分析圖像數(shù)據(jù)，檢測(cè)是否有人臉存在，其優(yōu)勢(shì)在于光照表情等環(huán)境因素對(duì)其影響小，但計(jì)算操作較復(fù)雜。動(dòng)態(tài)模板就是現(xiàn)今應(yīng)用較為廣泛的Snakes模型，其是用連續(xù)閉合曲線來(lái)計(jì)算出各階段的能量函數(shù)，進(jìn)行比對(duì)后是用微積分進(jìn)行計(jì)算，檢測(cè)是否有人臉存在。動(dòng)態(tài)模板能較高地排除噪音對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響。

（3）基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測(cè)方法

基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測(cè)方法使用得非常廣泛，該方法通過(guò)檢測(cè)大量的圖像，判斷是否有人臉存在，并設(shè)置分類器，將檢測(cè)的圖像所應(yīng)用的方法進(jìn)行保存，并在新的圖像中分區(qū)分析，尋找其相適應(yīng)的檢測(cè)方法。

2.人臉識(shí)別技術(shù)

人臉識(shí)別技術(shù)是一種通過(guò)人面部特征進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù)，其安全可靠在社會(huì)上得到了廣泛應(yīng)用?，F(xiàn)今復(fù)雜條件下的人臉識(shí)別技術(shù)包括以下幾種：

（1）基于模型的人臉識(shí)別方法

基于模型的人臉識(shí)別方法是一種較為常用、較為典型的方法，其與基于模型的人臉檢測(cè)方法有相同之處，是通過(guò)對(duì)比面部各器官間距離與大小來(lái)進(jìn)行識(shí)別的。目前，該人臉識(shí)別方法為半自主系統(tǒng)，系統(tǒng)只能大體定出面部器官位置，需要人手動(dòng)精準(zhǔn)。該方法對(duì)光照、方位的抗干擾能力較差。

（2）基于線性子空間的人臉識(shí)別方法

在對(duì)能量消耗分析的研究中，人們發(fā)現(xiàn)減少通信耗能可以從能量與功率兩方面進(jìn)行控制。據(jù)此為保證傳輸可以適當(dāng)降低節(jié)點(diǎn)功率，減少其能量消耗。PCA是線性子空間人臉識(shí)別方法的代表方法，其尋找到圖像的主成分并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重建復(fù)原，減少數(shù)據(jù)誤差，尋找到識(shí)別所需的數(shù)據(jù)。ICA是PCA的一個(gè)推廣的人臉識(shí)別方法，其將主成分?jǐn)?shù)據(jù)線性變換，形成獨(dú)立的線性組合，減小了數(shù)據(jù)之間彼此的依賴關(guān)系。

（3）基于稀疏表示的人臉識(shí)別方法

基于稀疏表示的人臉識(shí)別方式是利用多元線性回歸模型與稀疏信號(hào)進(jìn)行計(jì)算識(shí)別的，其抗光照、噪音、遮擋物等復(fù)雜條件能力較好，具有較高的識(shí)別能力與魯棒性。

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注：本文系2014年度巢湖學(xué)院院級(jí)科研項(xiàng)目一般項(xiàng)目（項(xiàng)目號(hào)XLY—201411）成果之一。

本文系安徽省高等學(xué)校省級(jí)自然科學(xué)研究項(xiàng)目：無(wú)線多跳協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中跨層路由關(guān)鍵問(wèn)題研究項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：KJ2014A172）成果之一。

編輯 薄躍華