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    人臉識(shí)別中特征提取和匹配算法研究

    2019-05-10 09:52:36李天向丁瀟瀟西安電子科技大學(xué)
    數(shù)碼世界 2019年4期
    關(guān)鍵詞:尺度空間關(guān)鍵點(diǎn)像素點(diǎn)

    李天向 丁瀟瀟 西安電子科技大學(xué)

    引言

    隨著人臉識(shí)別技術(shù)的出現(xiàn)以及應(yīng)用,不僅提高了工作效率和質(zhì)量,而且節(jié)約了更多的資源成本,深受很多用戶的信賴。然而在人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用中,還需要攻克特征提取和匹配算法的兩大難題,消除各種影響因素,促使人臉識(shí)別技術(shù)更加高效準(zhǔn)確。

    一、人臉識(shí)別的基本內(nèi)容

    影響人臉識(shí)別系統(tǒng)的因素分為個(gè)人用戶需求和匹配算法,因此要構(gòu)成一個(gè)比較完整、準(zhǔn)確的人臉識(shí)別系統(tǒng),就必須高度重視圖像預(yù)處理、人臉檢測(cè)、面部特征提取、分類識(shí)別這四個(gè)環(huán)節(jié),要將每一個(gè)子系統(tǒng)的價(jià)值與優(yōu)勢(shì)都充分發(fā)揮出來(lái),才能促進(jìn)人臉識(shí)別研究的高速發(fā)展,進(jìn)而為社會(huì)做出更大的貢獻(xiàn),實(shí)現(xiàn)雙贏的局面。

    圖像預(yù)處理是指人臉圖像的采集以及簡(jiǎn)單處理,要確保圖像具有高效率和質(zhì)量的識(shí)別力度。由于每一個(gè)人的臉部特征都有所差異,因此在圖像采集時(shí)就會(huì)受到各種因素的影響,進(jìn)而導(dǎo)致圖像分辨率低下。

    人臉檢測(cè)是指判斷圖像中是否存在人臉,并且判斷其所在的位置。人臉檢測(cè)算法還可以進(jìn)一步判斷出人臉在圖像中所占的比例,推測(cè)出人臉五官的具體位置。

    面部特征提取屬于人臉識(shí)別過(guò)程中的重要環(huán)節(jié),特征提取的質(zhì)量好壞將直接影響到人臉識(shí)別的質(zhì)量好壞。特征提取的主要目的是為了尋找出人臉圖像上像素點(diǎn)之間的差異,利用像素點(diǎn)之間的差異性來(lái)建立特征向量,為以后的識(shí)別奠定基礎(chǔ)。

    分類識(shí)別是指在特征提取完之后,通過(guò)特征提取到的算法進(jìn)行特征的組合,進(jìn)而尋找合適的分類器進(jìn)行人臉識(shí)別。

    二、人臉識(shí)別中的特征提取方法

    (一)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則方法

    經(jīng)驗(yàn)規(guī)則方式是指研究人員在拿到人臉圖像時(shí),先根據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行基本信息的提取和理解,進(jìn)而根據(jù)自身的理解程度制定合適的分類規(guī)則。人臉識(shí)別主要是根據(jù)人面部的五官特征,如眼睛、鼻子、耳朵、嘴。每一個(gè)人的五官在面部上的分布規(guī)律都會(huì)有所不同,因此根據(jù)分布規(guī)律即可制定合適的特征標(biāo)準(zhǔn)。例如:每一個(gè)人的正臉圖像,眼睛呈對(duì)稱形分布,眼睛下方、鼻翼兩側(cè)都會(huì)有一定比例的陰影存在,因此就會(huì)產(chǎn)生灰度差異。這時(shí)研究人員可以根據(jù)這些分類規(guī)則,提前制定出一套關(guān)于特征提取方法。

    采用這種特征提取的方法,操作比較簡(jiǎn)單快捷,但是對(duì)于研究人員的自身經(jīng)驗(yàn)與圖像預(yù)處理能力有一定的要求,因此就會(huì)受到很多因素的限制。這種特征提取方法只能當(dāng)做人臉識(shí)別中的初步特征提取,如要獲得更加精準(zhǔn)的特征,還需要進(jìn)行不斷的深入研究。

    (二)色彩特征提取方法

    人臉圖像上的色彩分為三種主要基色分別為灰、黑、白,因此在特征提取時(shí),也可以根據(jù)圖像中的色彩分布來(lái)提取人臉特征。這種特征提取方法需要對(duì)人臉圖像上的色彩信息有一個(gè)全面的了解,進(jìn)而通過(guò)整理、歸納,建立基本模型,通過(guò)色彩比例與模型進(jìn)行對(duì)比,進(jìn)而提取特征。例如在人臉圖像中,眼睛下方、鼻翼兩側(cè)顏色為灰,眼睛會(huì)有一定的黑白比例,膚色也有所不同。

    (三)幾何形狀方法

    幾何形狀方法主要是借助模型的構(gòu)建,將人臉圖像中所包含的幾何形狀與模型進(jìn)行對(duì)比分析,進(jìn)而進(jìn)行特征的整理歸納,進(jìn)而找到相似目標(biāo)。幾何形狀方法充分利用了圖像色彩特征信息的波峰波谷、邊緣特征和灰度分布,只要找出這些信息的相關(guān)聯(lián)系,就可以構(gòu)建合理的模型圖。這種方法能夠快速檢測(cè)出人臉圖像中色彩信息和全局邊緣特征,在目標(biāo)尋找中更加精確化。

    (四)統(tǒng)計(jì)方法

    統(tǒng)計(jì)方法的本質(zhì)就是利用模式識(shí)別的思想,將人臉圖像當(dāng)中所包含的所有信息,都當(dāng)做有效信息,通過(guò)相應(yīng)的整理與歸納,將這些信息劃分為特征信息與非特征信息,進(jìn)而提取有效信息。常見(jiàn)的算法有結(jié)合PCA的特征提取、結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取、結(jié)合支持向量機(jī)的特征提取等。

    三、尺度不變特征變換算法的特征提取

    尺度不變特征變換算法也分為四個(gè)環(huán)節(jié),分別為構(gòu)建尺度空間、檢測(cè)搜索極值點(diǎn)、尋找最佳極值點(diǎn)、生成特征向量。

    在應(yīng)用尺度不變特征變換算法的特征提取時(shí),需要對(duì)人臉圖像的尺度空間相關(guān)內(nèi)容有一個(gè)全面的了解,接下來(lái)根據(jù)尺度空間來(lái)尋找出關(guān)鍵點(diǎn)。在極值點(diǎn)的尋找過(guò)程中,需要根據(jù)尺度空間圖像的坐標(biāo)(f(x,y))與高斯參數(shù)(z)來(lái)建立以下搜索公式:

    在上述公式中,字母a代表圖像中相鄰兩個(gè)尺度之間的比例關(guān)系,是常數(shù)值。

    在關(guān)鍵點(diǎn)找到之后,接下來(lái)就需要確定關(guān)鍵點(diǎn)所發(fā)展的方向。確定方向時(shí)需要通過(guò)像素點(diǎn)的構(gòu)建,然后根據(jù)特征向量,這樣才能在尺度不變特征變化的算法下提取特征。根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)以及發(fā)展方向,用字母a來(lái)表示相鄰兩個(gè)空間尺度之間的比例關(guān)系,然后用關(guān)鍵點(diǎn)作為圓心,用1.5a和3倍的1.5a作為半徑,進(jìn)行圓的勾勒,其計(jì)算公式就如下所示:

    在發(fā)展方向確定之后,然后采用統(tǒng)計(jì)方法,進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)的提取,并且進(jìn)行規(guī)律統(tǒng)計(jì)。其分布示意圖如下:

    最后一步就是特征的生成。先要將坐標(biāo)軸按照特征點(diǎn)的分布方向進(jìn)行依次旋轉(zhuǎn),每一個(gè)方塊內(nèi)的箭頭朝向,就是該區(qū)域的梯度方向,當(dāng)特征點(diǎn)接近梯度向量時(shí),表面關(guān)鍵點(diǎn)的信息就越多,特征提取的精準(zhǔn)度就越高。

    四、SURF算法的特征提取

    SURF與尺度不變特征變換的提取流程有著很大的差異,然而這種算法的提取速度非???。SURF算法選用了海塞矩陣行列式特征值的近似值來(lái)生成尺度空間,其公式如下:

    將計(jì)算得到的特征值,根據(jù)特征值的正負(fù)判斷,進(jìn)而整合劃分為關(guān)鍵點(diǎn),根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)來(lái)進(jìn)行像素點(diǎn)的對(duì)比。

    接下來(lái)就需要進(jìn)行特征點(diǎn)的候選,特征點(diǎn)的候選也就是上述算法當(dāng)中的極值點(diǎn)確定,將同一尺度空間內(nèi)的像素點(diǎn)值進(jìn)行對(duì)比分析,進(jìn)而篩選出最大值與最小值中的關(guān)鍵點(diǎn),進(jìn)而作為候選特征點(diǎn)。

    最后一個(gè)環(huán)節(jié)就是特征點(diǎn)的發(fā)展方向計(jì)算,需要根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)所在圓形區(qū)域的haar小波進(jìn)行特征分析,然后采用加權(quán)法計(jì)算出綜合,再將haar小波的長(zhǎng)度拉伸為4s,在每一個(gè)圓弧區(qū)域內(nèi)分別計(jì)算出各自相對(duì)應(yīng)的方向。然后再將提取的扇形按照一定區(qū)間進(jìn)行旋轉(zhuǎn),選出該區(qū)域內(nèi)所有方向一致的關(guān)鍵點(diǎn)所指方向。其過(guò)程如下圖所示:

    五、結(jié)語(yǔ)

    綜上所述,人臉識(shí)別技術(shù)涉及到了很多學(xué)科領(lǐng)域,更是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域最為熱門的研究技術(shù)之一。人臉識(shí)別技術(shù)相比于傳統(tǒng)的生物特征識(shí)別技術(shù),不僅具有著識(shí)別精準(zhǔn)、速度迅速、操作簡(jiǎn)單快捷的優(yōu)點(diǎn),而且耗費(fèi)的成本費(fèi)用較少,深受很多用戶的青睞。因此在今后的發(fā)展中,就可以大力推廣和應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù),進(jìn)而提高精準(zhǔn)度。

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