人臉識別系統(tǒng)的優(yōu)化研究

段君瑋

摘要：由于基因和后天因素影響，人臉特征具有唯一性，是良好的身份信息認(rèn)證依據(jù)。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，人臉識別技術(shù)在公共安全、刑事偵查、電子商務(wù)等領(lǐng)域應(yīng)用越來越廣泛。為了進(jìn)一步提高人臉識別技術(shù)的泛用性和準(zhǔn)確性，該文主要對人臉識別系統(tǒng)的問題和優(yōu)化方法進(jìn)行淺析。

關(guān)鍵詞：人臉識別；光線因素；人臉庫；聚類算法

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）08-0133-02

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和多媒體網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的加速發(fā)展，我國各個領(lǐng)域逐漸與數(shù)字網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)接軌，身份驗(yàn)證與識別工作更加隱蔽，如何快速、高效地實(shí)現(xiàn)身份識別是保證生產(chǎn)效率、財產(chǎn)安全、智能監(jiān)控的重要技術(shù)因素。相較于其他身份認(rèn)證手段，賬號密碼、身份證等身份等方式容易發(fā)生丟失、盜用、冒用，而人臉識別是基于人的生理特性為基礎(chǔ)的身份驗(yàn)證和識別技術(shù)，具有不易丟失、難以偽造、無須攜帶的優(yōu)勢，其為更有效的實(shí)現(xiàn)數(shù)人身信息認(rèn)證提供了一種較完美的思路。

1人臉識別的概念

人臉識別技術(shù)是基于臉部特征認(rèn)知的身份識別技術(shù)的一種類型，其是一種跨學(xué)科的身份認(rèn)證技術(shù)，涉及計(jì)算機(jī)圖像學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、比對鑒定識別等多學(xué)科技術(shù)，有些時候還需要夜間紅外偵測技術(shù)、自動調(diào)整曝光技術(shù)、影像方法技術(shù)等作支持。

人臉識別技術(shù)是一種生物特征識別技術(shù)，其實(shí)根據(jù)人的面部特征，對輸入的人臉圖像信息進(jìn)行處理和比對后進(jìn)行“是否存在人臉”“人臉大小、特征如何”“是否與比對圖像相符”等判斷和處理。然后提取圖像中有用信息，與已知的人臉信息進(jìn)行比對并做符合度判斷，從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的身份特征認(rèn)定。狹義的人臉識別指的就是將人臉信息與圖像信息進(jìn)行比對，而廣義的人臉識別則包括了人臉采集、人臉檢測、人臉信息預(yù)處理、特征提取與比對的綜合性身份認(rèn)證技術(shù)。

2人臉識別技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用

隨著現(xiàn)代通信技術(shù)的發(fā)展，我國逐漸進(jìn)入“大數(shù)據(jù)時代”，3G、4G以及廣域WIFI的覆蓋，智能設(shè)備的類型的增多、應(yīng)用范圍的普遍，很多設(shè)備都具備搭載攝像、錄像功能的條件，同時移動設(shè)備也是人們保存與自身相關(guān)信息的重要設(shè)備，尤其是在移動支付、網(wǎng)上銀行、電子商務(wù)規(guī)模擴(kuò)大之后，關(guān)于移動設(shè)備身份信息驗(yàn)證的研究成為社會上的熱門。

傳統(tǒng)的身份認(rèn)證多為賬號密碼的形式，但是賬號和密碼很容易被丟失、遺忘或盜用，這就使設(shè)備使用的安全性受到影響，甚至?xí)Ξ?dāng)事人的財產(chǎn)和私人信息安全產(chǎn)生不利影響。如今，大部分電子設(shè)備都搭在了圖像捕捉功能，使得這些設(shè)備具備光線捕捉、圖像追蹤的功能，這就具備了人臉識別的硬件基礎(chǔ)。如果搭載上相應(yīng)的算法或軟件，便可完成基本的人臉識別。

從人臉識別概念的提出到現(xiàn)在，人臉識別技術(shù)的研究已有約五十年的歷史，已相對成熟?，F(xiàn)如今大部分設(shè)備都可進(jìn)行簡單的人臉識別，手機(jī)信息安全、網(wǎng)絡(luò)安全、電子商務(wù)等活動中人臉識別技術(shù)都有良好表現(xiàn)。

3現(xiàn)階段人臉識別技術(shù)的不足

3.1光照環(huán)境對識別率的影響

當(dāng)前人臉識別技術(shù)能夠發(fā)揮其作用需要在特定的環(huán)境、地點(diǎn)以特定設(shè)備進(jìn)行人臉圖像采集。在特定條件下，光照條件較良好，采集到的人臉圖像較清晰，面部特征較明確，因此可以有效識別和認(rèn)定。但是隨著移動設(shè)備的普及，移動設(shè)備的使用并不局限于特定條件下，根據(jù)實(shí)際外部環(huán)境的改變，人臉圖像的采集條件也會發(fā)生改變，如果光線條件較惡劣，則可能出現(xiàn)曝光不足或過度曝光的情況，這時人臉識別的性能將急劇下降。

3.2人臉識別算法問題

現(xiàn)今是全網(wǎng)聯(lián)通的大數(shù)據(jù)時代，在網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)有大量的人臉信息庫，而較常用的人臉識別算法是最近鄰檢索發(fā)，通過順序比較或窮盡式比對采集到的人臉和人臉庫中人臉的相似度，由于數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的存在，人臉庫的規(guī)模也因此擴(kuò)大，人臉識別傳統(tǒng)算法的效率也因此降低。

3.3存儲問題

人臉識別的泛用性受到人臉庫容量的限制，只有當(dāng)人臉庫規(guī)模足夠大時，人臉識別才具有安全意義、社會效益，但是上面提到了，當(dāng)人臉庫過于龐大時，人臉識別的效率就會降低，同時設(shè)備可能會面臨處理信息量超過荷載而崩潰的問題。

4人臉識別系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)

4.1光線預(yù)處理方法

光線是人臉識別的必要條件，也是對人臉識別影響最顯著的環(huán)境條件，如果無法保證每次捕捉人臉圖像時都具備相同的光照條件，那么就需要通過系統(tǒng)優(yōu)化盡可能地降低光線對人臉識別的影響，那么就需要對人臉識別的光線進(jìn)行預(yù)處理。根據(jù)相關(guān)光學(xué)理論，可以采用三種方法對人臉識別光線進(jìn)行預(yù)處理。

第一種法就是利用直方圖均衡化來加強(qiáng)圖像全局上的對比度，也可利用對數(shù)變換進(jìn)行處理。將圖像中人臉部分密度值較大的部門進(jìn)行壓縮，密度值較小的部分進(jìn)行擴(kuò)展，使整個圖像的密度值達(dá)到相對均衡的狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對比度的均衡化。當(dāng)然也可以采用較煩瑣的流程將圖像全局對比度均衡化，通過灰度矯正、高斯差分、對比度均衡等一系列處理。通過改變對比的方法雖然可以在一定程度上克服光照影響，但在實(shí)際復(fù)雜的光照條件下能夠發(fā)揮的效用仍較為有限。

第二種方法則是通過構(gòu)建光照模型來模擬不同光線條件下的人臉圖像，這種方法是基于表象的人臉識別模型，利用光照凸錐代表人臉圖像，然后在低維空間內(nèi)再構(gòu)建出人臉模型，這種方法基本上可以避免光線強(qiáng)弱對人臉特征的定位和捕捉的影響，但是需要大量的計(jì)算量，對設(shè)備的要求較高，操作成本也較高，因此并非所有場合都可適用。

另外一種方法則是根據(jù)郎伯反射模型的光線預(yù)處理方法，通過擴(kuò)展SSR輸出為MSR。MSR對灰度人臉圖的處理效果較好，因此可以弱化光線因素影響，但是經(jīng)MSR處理后，圖像顏色可能失真，不能準(zhǔn)確呈現(xiàn)人臉圖像的原本顏色效果。但是如果僅僅作為身份信息驗(yàn)證，這種光線預(yù)處理方法的效果則較為可靠。

4.2云數(shù)據(jù)時代人臉庫的利用

大數(shù)據(jù)時代，由于廣域萬維網(wǎng)絡(luò)的普及，各地區(qū)人臉庫實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上的聯(lián)通，這就使得人臉識別的比對人臉庫的規(guī)模爆炸性增加，但是傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)算法是基于小容量人臉庫的窮盡式或相鄰式比對規(guī)則。如果無法在短時間內(nèi)將人臉特征與人臉庫內(nèi)圖像比對完畢，那么就會導(dǎo)致人臉比對的準(zhǔn)確性和識別效率降低。

通過系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)可以大大提高人臉識別效率，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模人臉庫的比對。比如可以通過基于Intel的多媒體拓展技術(shù)來實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展基本的加速，從而提高人臉識別速度，有學(xué)者進(jìn)行過相關(guān)實(shí)驗(yàn)研究，該種方法可將人臉識別速率提高14倍左右，但該法需要專用設(shè)備進(jìn)行Intel多媒體擴(kuò)展，因此居于較大的局限性，不能廣泛應(yīng)用在工作和生活中。

近期有學(xué)者提出可以根據(jù)主量分析的多模式局部人臉識別的算法，通過壓縮感知技術(shù)來降低大規(guī)模人臉庫中人臉特征的維度，來降低計(jì)算量，從而在不調(diào)整設(shè)備的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)識別效率的提高。但是該法的準(zhǔn)確率相對較低，準(zhǔn)確率在40%左右。

在前述兩種方法的基礎(chǔ)上提出了一種分級檢索識別方法，以人臉某一特征的相關(guān)數(shù)值參數(shù)為關(guān)鍵詞進(jìn)行初步檢索，然后在對應(yīng)子集中將圖像進(jìn)行編號和排序，然后在進(jìn)行深度比對實(shí)現(xiàn)身份信息認(rèn)證。這種檢索比對方法實(shí)際上經(jīng)過了兩個算法，分別是人臉特征提取和子集尋找，然后是子集內(nèi)人臉圖像和獲得人臉比對。但是當(dāng)人臉庫規(guī)模極為龐大時，該法的檢索識別時間仍較長。

4.3聚類算法

聚類算法是專門針對大規(guī)模人臉庫提出的一種檢索比對方法，整體思路上是將數(shù)據(jù)對象的集合分為若干個子集，其中每一個子集代表一個類別。比如人臉上有基本的五官特征，那么可將人臉的構(gòu)成分為“眼睛”“耳朵”“鼻子”“嘴巴”等多個集合，識別時先進(jìn)行初始劃分，然后利用迭代技術(shù)，通過移動不同聚類中的對象來改變劃分依據(jù)，從某一劃分標(biāo)準(zhǔn)中找到相似度較高的樣本，再進(jìn)行基本的人臉識別。但是該算法只是一種思路，對其進(jìn)一步優(yōu)化和設(shè)計(jì)可以進(jìn)一步提高人臉比對的準(zhǔn)確率和效率。

在聚類算法的基礎(chǔ)之上，可以結(jié)合光線預(yù)處理的思路進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化上的疊加，比如聚類算法與模型方法結(jié)合，聚類算法和層次方法結(jié)合，聚類算法與圖像密度法結(jié)合等。這樣可以同時發(fā)揮聚類算法效率性和圖像預(yù)處理法的準(zhǔn)確性。

5面向移動設(shè)備的人臉識別系統(tǒng)構(gòu)建

5.1注冊模塊設(shè)計(jì)

首先要明白注冊模塊在人臉識別系統(tǒng)中的意義，其是用戶將自身身份信息與人臉信息進(jìn)行綁定的主要操作，因此就意味著注冊模塊必然包含兩部分功能，人身信息的錄入和人臉圖像的錄入，那么就需要配備相應(yīng)的軟體。

具體工作流程大體如下：1）用戶輸入姓名等一般人身信息后，獲得獨(dú)立的ID和登錄密碼，用戶可通過賬號、密碼的形式登入系統(tǒng)。2）用戶通過設(shè)備搭載的攝像設(shè)備，將個人面部信息錄入。3）用戶確認(rèn)面部信息和身份信息無誤后，同意相關(guān)條款，將身份信息和人臉信息綁定。4）用戶注冊完成，以后可通過人臉識別登入系統(tǒng)，同時保留賬號密碼登錄通道，當(dāng)人臉識別無效時作為應(yīng)急登錄手段使用。

5.2人臉識別流程的

人臉識別的本質(zhì)是驗(yàn)證人臉信息與已保存人臉信息是否相符的核查過程。這個環(huán)節(jié)中主要有兩個環(huán)節(jié)，人臉圖像或信息的獲取、信息是否相符的比對。那么移動設(shè)備待在的人臉識別軟體應(yīng)當(dāng)具備這兩項(xiàng)功能，錄入和識別確認(rèn)。

錄入可以通過獲取攝像設(shè)備權(quán)限來實(shí)現(xiàn)。為了方便人臉圖像的獲取，可以在程式中搭載輔助系統(tǒng)，比如在啟動攝像后，窗口內(nèi)以綠色或紅色標(biāo)記取景范圍，用戶自覺調(diào)整焦距或取景距離，盡可能保證人臉圖像獲取的分辨率和精細(xì)度，以促進(jìn)識別效率。在獲取人臉圖像后，軟體根據(jù)固有算法在WIFI、3G、4G等通訊網(wǎng)絡(luò)的支持下連接人臉庫實(shí)現(xiàn)比對工作，和對無誤后，用戶登入系統(tǒng)，獲取相應(yīng)權(quán)限并進(jìn)行財產(chǎn)處分、安全管理等操作。

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