基于MATLAB的人臉識別系統(tǒng)研究

劉思佳 華南師范大學(xué)計算機(jī)學(xué)院

引言

本文介紹了人臉圖像識別中所應(yīng)用MATLAB對圖像進(jìn)行預(yù)處理，應(yīng)用該工具箱對圖像進(jìn)行經(jīng)典圖像處理,通過實例來應(yīng)用matlab圖像處理功能，對某一特定的人臉圖像處理，進(jìn)而應(yīng)用到人臉識別系統(tǒng)。本文在總結(jié)分析人臉識別系統(tǒng)中幾種常用的圖像預(yù)處理方法基礎(chǔ)上，利用MATLAB實現(xiàn)了一個集多種預(yù)處理方法一體的通用的人臉圖像預(yù)處理仿真系統(tǒng)，將該系統(tǒng)作為圖像預(yù)處理模塊可嵌入在人臉識別系統(tǒng)中，并利用灰度圖像的直方圖比對來實現(xiàn)人臉圖像的識別判定。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

人臉識別是一個復(fù)雜的過程，一個計算機(jī)人臉識別的流程如圖所示。它包括幾個步驟：首先對圖像進(jìn)行采集，利用采集到的圖像對人臉進(jìn)行檢測，判定圖像中是否出現(xiàn)了人臉，緊接著對人臉進(jìn)行定位，確定人臉的位置并且進(jìn)行提取，如果進(jìn)行定位成功則可以進(jìn)行圖像的處理，處理無誤則可以迅速對人臉進(jìn)行識別，識別成功則顯示識別的結(jié)果，如果在定位、圖像處理或者人臉識別階段有一處出現(xiàn)錯誤則該過程直接結(jié)束。

2 系統(tǒng)算法

在本次系統(tǒng)的設(shè)計中，實現(xiàn)了以上所提的全部預(yù)處理方法，并且對濾波去噪、灰度變換、邊緣檢測這三種常用的預(yù)處理方法進(jìn)行了實現(xiàn)，從而提供多種不同的具體算法讓用戶可以將結(jié)果進(jìn)行比較之后再做選擇。

2.1 濾波去噪

在預(yù)處理過程中為了減少噪聲帶來的降質(zhì)和失真，在人臉識別過程中必須要用濾波的方式進(jìn)行噪聲的去除。常用的濾波的方法很多種，如各種平滑濾波、各種銳化濾波等。在人臉圖像預(yù)處理的過程中，平滑濾波是使用最多的一種方法，而平滑濾波方法可分為以下三類：線性濾波、中值濾波、自適應(yīng)濾波。

2.2 邊緣檢測

對人臉進(jìn)行檢測，如可以在人臉識別系統(tǒng)上對人臉進(jìn)行粗定位，并且對主要器官（鼻子、眼睛、嘴巴）進(jìn)行定位時，可以先對圖像進(jìn)行預(yù)處理，這個時候就用到了邊緣檢測。在該系統(tǒng)上，為滿足用戶的不同需求，我們在不同的灰度閾值、不同方向下canny、sobel、log、prewitt這四張算子的邊沿檢測算法，用戶可以根據(jù)結(jié)果進(jìn)行比較和選擇。在圖像格式轉(zhuǎn)換（TIF、JPG轉(zhuǎn)換為BMP格式）及彩色到灰度圖像轉(zhuǎn)換的實現(xiàn)方面我們采用了MATLAB中提供的各種圖像類型轉(zhuǎn)換函數(shù)。對圖像二值化，采用了graythresh函數(shù)來自動選擇閾值的二值化方法；圖片嗎股股票迪歐尺寸歸一化采用的算法是對人臉圖像進(jìn)行剪裁和尺寸縮放，實現(xiàn)去除大部分頭發(fā)、服飾和背景的干擾并將人臉圖像大小統(tǒng)一。

2.3 識別理論

用灰度直方圖增強(qiáng)圖像對比度是基于圖像灰度值統(tǒng)計的一種重要方法,它以概率論為基礎(chǔ)的,常用的實現(xiàn)算法主要是直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化。

為了增強(qiáng)動態(tài)范圍較小的圖像反差，我們需要把原始圖的直方圖變換成均勻分布，增強(qiáng)整個圖像對比度，這就需要用到直方圖均衡化，從而增強(qiáng)像素灰度值得動態(tài)范圍。雖然直方圖均衡化幫我們解決了圖像對比度的問題，并且是自動實現(xiàn)的，但因為不能控制增強(qiáng)效果，對于局部的均衡化不能很好的平衡。實際中有為了局部平衡化，可以讓我們選擇使圖像灰度值的分布滿足特定要求，并且有選擇地增強(qiáng)某個灰度值范圍內(nèi)的對比度，通常要將直方圖變換成某個需要的形狀。這時可以采用比較靈活的直方圖規(guī)定化方法。

3 系統(tǒng)研究結(jié)果

圖2 識別結(jié)果

4 結(jié)論

在MATLAB的基礎(chǔ)上建立的數(shù)字圖像處理與識別系統(tǒng)的應(yīng)用范圍很大，本文只針對性的研究了幾種自然語言基礎(chǔ)上的研究。對于“人臉識別”來說是通過圖像直方圖差值進(jìn)行實現(xiàn)的，因為相對于其他方法，這種方法的識別率較準(zhǔn)確，但同時對圖像的要求更高。因為目前條件下標(biāo)準(zhǔn)人臉庫比較單一，僅僅采用Orl的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行測試，這就使得識別率較高。真正落實到現(xiàn)實條件下，因為多種因素的影響，人臉識別檢測的識別率會有一定程度的降低。只有進(jìn)一步的綜合其他算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、PCA等才能進(jìn)一步提高使用范圍和識別率。