人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)方法的研究

賀成彥 姚志剛

（中國鐵路呼和浩特局集團(tuán)有限公司，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010050）

一、概述

人臉識(shí)別既是一項(xiàng)起源較早的技術(shù)，又是一門煥發(fā)著強(qiáng)大吸引力、充滿著學(xué)術(shù)研究趣味的新興技術(shù)領(lǐng)域。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，技術(shù)更迭速度的加快，人臉識(shí)別作為人工智能的一項(xiàng)重要應(yīng)用，也隨之迅速發(fā)展壯大，基于人臉識(shí)別技術(shù)的一系列產(chǎn)品也逐漸問世。

人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的唯一性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。將人臉識(shí)別技術(shù)，應(yīng)用在既有信息系統(tǒng)的研發(fā)中，實(shí)現(xiàn)非強(qiáng)制性（用戶不需要專門配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像）、非接觸性（用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像）和用戶舒適的身份驗(yàn)證功能，將有利于提高各行業(yè)信息系統(tǒng)的智能化、人性化和現(xiàn)代化。

二、基本原理和理論

人臉識(shí)別技術(shù)是利用圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)鑒別或驗(yàn)證身份的一種熱門的計(jì)算機(jī)安全技術(shù)?，F(xiàn)已在國家安全、軍事安全和公共安全等方面實(shí)現(xiàn)了初步的應(yīng)用。本課題主要研究如下內(nèi)容：

（一）人臉識(shí)別的概念

人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。

（二）人臉幾何特征

人臉幾何特征包括臉型特征和五官在臉上分布的幾何特征。提取特征時(shí)往往要用到人臉結(jié)構(gòu)的一些先驗(yàn)知識(shí)。識(shí)別所采用的幾何特征是以人臉器官的形狀和幾何關(guān)系為基礎(chǔ)的特征矢量，本質(zhì)上是特征矢量之間的匹配，其分量通常包括人瞼指定兩點(diǎn)間的歐式距離、曲率、角度等?；趲缀翁卣鞯淖R(shí)別方法比較簡單、容易理解，但沒有形成統(tǒng)一的特征提取標(biāo)準(zhǔn)。從圖像中抽取穩(wěn)定的特征較困難，特別是特征受到遮擋時(shí)，對(duì)較大的表情變化或姿態(tài)變化的魯棒性較差。

（三）關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)原理

1.人臉圖像采集及檢測：研究基于人臉圖像的采集方法和手段，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。

2.人臉圖像預(yù)處理：人臉圖像預(yù)處理是對(duì)人臉圖像做出進(jìn)一步的處理以利于人臉圖像的特征提取。人臉圖像的預(yù)處理具體而言是指對(duì)系統(tǒng)采集到的人臉圖像進(jìn)行光線、旋轉(zhuǎn)、切割、過濾、降噪、放大縮小等一系列的復(fù)雜處理過程來使得該人臉圖像無論是從光線、角度、距離、大小等任何方面來看均能夠符合人臉圖像的特征提取的標(biāo)準(zhǔn)要求。

3.人臉圖像特征提取：根據(jù)人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)。

4.結(jié)構(gòu)光雙目深度攝像頭的應(yīng)用：結(jié)構(gòu)光雙目深度攝像頭是普遍被應(yīng)用在人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域，結(jié)合AI專用計(jì)算設(shè)備實(shí)現(xiàn)面部識(shí)別的智能化。

5.人臉認(rèn)別。結(jié)合數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、模式識(shí)別、可視化技術(shù)、人體生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和心理學(xué)等硏究領(lǐng)域,對(duì)采集到的人臉圖像進(jìn)行分析,確定人臉的位置、大小和姿勢等信息并提取有效的識(shí)別信息進(jìn)行人臉特征比對(duì),從而實(shí)現(xiàn)身份辨認(rèn)。

6.人臉比對(duì)。在得出特征臉數(shù)據(jù)庫結(jié)果后,再利用模板匹配方法進(jìn)行識(shí)別比對(duì)。人臉比對(duì)的結(jié)果關(guān)系到人臉識(shí)別的準(zhǔn)確程度，人臉比對(duì)的速度與計(jì)算機(jī)的性能和容量有關(guān),同時(shí)也直接影響到系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間的長短,應(yīng)用人臉識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)具有較高的人臉比對(duì)速度。人臉比對(duì)分為一對(duì)一比對(duì)和一對(duì)多比對(duì),本課題主要應(yīng)用于對(duì)一比對(duì)。

三、軟件研發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)

（一）采用面向?qū)ο蟮膶?shí)現(xiàn)方法

面向?qū)ο蟮姆椒ㄊ怯擅嫦驅(qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)方法OOP（Object Oriented Programming）發(fā)展而來。它以類、對(duì)象、繼承、消息傳遞等概念描述客觀事物及其聯(lián)系，與傳統(tǒng)的面向數(shù)據(jù)的思路完全不同，為管理信息開發(fā)提供了全新的思維。

面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)是一種提供符號(hào)設(shè)計(jì)系統(tǒng)的面向?qū)ο蟮膶?shí)現(xiàn)過程，它用非常接近實(shí)際領(lǐng)域術(shù)語的方法把系統(tǒng)構(gòu)造成對(duì)象。面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)可以看作一種在程序中包含各種獨(dú)立而又互相調(diào)用的對(duì)象的思想，這與傳統(tǒng)的思想剛好相反。

（二）圖像處理技術(shù)

圖像處理技術(shù)是用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像信息進(jìn)行處理的技術(shù)。主要包括圖像數(shù)字化、圖像增強(qiáng)和復(fù)原、圖像數(shù)據(jù)編碼、圖像分割和圖像識(shí)別等。其中，圖像識(shí)別也稱模式識(shí)別，就是對(duì)圖像進(jìn)行特征抽取，然后根據(jù)圖形的幾何及紋理特征對(duì)圖像進(jìn)行分類，并對(duì)整個(gè)圖像作結(jié)構(gòu)上的分析。

（三）人臉識(shí)別經(jīng)典算法：特征臉法（Eigenface）

使用特征臉進(jìn)行人臉識(shí)別的方法首先由 Sirovich 和 Kirby提出（《Lowdimensional procedure for the characterization of human faces》）。首先把一批人臉圖像轉(zhuǎn)換成一個(gè)特征向量集，稱為“Eigenfaces”，即“特征臉”，它們是最初訓(xùn)練圖像集的基本組件。識(shí)別的過程是把一副新的圖像投影到特征臉子空間，并通過它的投影點(diǎn)在子空間的位置以及投影線的長度來進(jìn)行判定和識(shí)別。

四、展望

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，以及人臉的檢測與識(shí)別技術(shù)的不斷完善，我們相信在不遠(yuǎn)的將來，通用、準(zhǔn)確和高效的人臉檢測與識(shí)別體系與標(biāo)準(zhǔn)就會(huì)問世。