西藏高校藏族大學(xué)生人臉識(shí)別數(shù)學(xué)模型

摘要：緊緊圍繞年輕和年老的一照片的相似度來(lái)研究，影響兩張照片人臉相似度的因素有很多，我們選擇了眼睛、鼻子、嘴巴、下巴這幾個(gè)因素。首先，我們通過(guò)MFA進(jìn)行判別人臉特征點(diǎn)，再根據(jù)LBP人臉識(shí)別算法求得相似度，通過(guò)幾何結(jié)構(gòu)分析對(duì)多組圖像分析求得相似門(mén)限為80%。則對(duì)以后的相似度對(duì)比時(shí)，大于等于80%可認(rèn)定為同一人。

關(guān)鍵詞 藏族 MFA 人臉相似

對(duì)于同一個(gè)人來(lái)說(shuō)，如果沒(méi)有過(guò)改變?nèi)菝驳募膊?、面部外傷或外科手術(shù)等經(jīng)歷，年輕和年老時(shí)的面容總有很大的相似性。人們?cè)谏钪幸餐軌蚍直娉鰜?lái)兩張不同年齡段的照片是不是同一個(gè)人。當(dāng)然，年齡段相差越大 ，識(shí)別起來(lái)也就越困難。

我們通過(guò)MFA對(duì)人臉整體輪廓進(jìn)行分析，再根據(jù)LBP人臉識(shí)別算法求得相似度，通過(guò)幾何結(jié)構(gòu)分析對(duì)多組圖像分析求得相似門(mén)限為95%。則對(duì)以后的相似度對(duì)比時(shí)，大于等于80%可認(rèn)定為同一人。

如果求得相似度數(shù)值小于相似門(mén)限，我們則可認(rèn)為同一人，否則不是同一人。

歲月匆匆，容顏易變，當(dāng)我們看到兩張不同年齡段的面部照片時(shí)，我們通過(guò)仔細(xì)觀察，很大可能可以辨別出是否為同一人，但是隨著年齡差的增大，我們辨別起來(lái)就會(huì)相應(yīng)的困難起來(lái)。

本文研究的就是給出兩張不同年齡段的照片，是否可以通過(guò)算法來(lái)自動(dòng)識(shí)別是不是同一個(gè)人。因此重點(diǎn)步驟是：文字圖像數(shù)字化、建立數(shù)據(jù)分析模型和設(shè)計(jì)解決圖片匹配把算法。設(shè)樣本集，

由于在同一年齡段各個(gè)人臉圖像中的器官分布大致相同，所以我們從收集到照片中選取了大量人臉（以下只選擇一組展示）特征點(diǎn)來(lái)求取平均，獲取各器官的分布特點(diǎn)，然后通過(guò)特征點(diǎn)變形技術(shù)對(duì)輸入人臉圖像進(jìn)行變形，生成相應(yīng)的各個(gè)年齡段的人臉圖像。人臉圖像上的特征點(diǎn)是用來(lái)表述人臉的重要信息，不同的人臉圖像可以根據(jù)不同的特征點(diǎn)來(lái)確定。在人臉圖像當(dāng)中，比較主要的特征點(diǎn)部位有：眼睛、瞳孔、鼻子、鼻尖、嘴、上下嘴唇、下巴、額頭等位置。盡管對(duì)于人臉的器官定位己取得了一定的研究成果，但是其定位的準(zhǔn)確性遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足圖像變形對(duì)特征點(diǎn)的要求，因此我們選擇了手工標(biāo)定特征點(diǎn)，如圖所示，圖中紅色的點(diǎn)即為相應(yīng)的特征點(diǎn)。

對(duì)于得到的特征，有多種方法可以判別其相似性。從紋理分析的角度來(lái)看，圖像上某個(gè)像素點(diǎn)的紋理特征，大多數(shù)情況下是指這個(gè)點(diǎn)和周?chē)袼攸c(diǎn)的關(guān)系，即這個(gè)點(diǎn)和它的鄰域內(nèi)點(diǎn)的關(guān)系。從哪個(gè)角度對(duì)這種關(guān)系提取特征，就形成了不同種類(lèi)的特征。有了特征，就能根據(jù)紋理進(jìn)行分類(lèi)。LBP構(gòu)造了一種衡量一個(gè)像素點(diǎn)和它周?chē)袼攸c(diǎn)的關(guān)系。

對(duì)LBP特征向量進(jìn)行提取的步驟：

然后便可利用SVM或者其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行人臉的相似度了。

我們采用提取幾何特征點(diǎn)進(jìn)行人臉識(shí)別，對(duì)于被強(qiáng)干擾、變形以及由于底片影像退化所產(chǎn)生的測(cè)試圖像仍能達(dá)到很好的識(shí)別效果，故該方法對(duì)于有尺寸、旋轉(zhuǎn)和位移變化的人臉圖像也具有很高的適應(yīng)性。

結(jié)果表明，我們所采集的圖像不如標(biāo)準(zhǔn)人臉庫(kù)中的圖像識(shí)別效果好，是由于我們假設(shè)圖片的大小規(guī)格相同，以及假設(shè)的圖片是在標(biāo)準(zhǔn)光線和標(biāo)準(zhǔn)位置下拍攝的，這樣就會(huì)增加相似度的識(shí)別率，相似門(mén)限的確切之就會(huì)更高。

又結(jié)合收集到的數(shù)據(jù)，因此，我們可取數(shù)據(jù)的一個(gè)相近最小相似值來(lái)作為識(shí)別門(mén)限，則此門(mén)限為80%。

結(jié)論

我們是通過(guò)對(duì)人臉的整體輪廓特征進(jìn)行判別兩張不同年齡段的照片是否為同個(gè)人。假如我們建立的假設(shè)全部成立，各項(xiàng)算法都做的完美，則當(dāng)相似門(mén)限達(dá)到80%以上是，我們就可以判定為同一個(gè)人。

基金項(xiàng)目：2018年西藏自治區(qū)西藏大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目《西藏高校藏族大學(xué)生人臉識(shí)別數(shù)學(xué)模型研究》成果（項(xiàng)目編號(hào)：2018QCX008）。

作者簡(jiǎn)介：初敬淇（1998年03月）男，漢族，山東煙臺(tái)人，本科，西藏大學(xué)，數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)。

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