人臉識(shí)別人眼區(qū)域提取鑒別

蔡宗吟 羅國平

【摘 要】人臉識(shí)別技術(shù)在人工智能、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。人臉識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)是人臉區(qū)域的識(shí)別和提取，難點(diǎn)在于人眼區(qū)域提取及鑒別，本文重點(diǎn)介紹人眼區(qū)域提取及鑒別程序?qū)崿F(xiàn)。

【關(guān)鍵詞】人臉識(shí)別；感知識(shí)別技術(shù)；人眼區(qū)域

計(jì)算機(jī)識(shí)別是目前人工智能領(lǐng)域研究的重點(diǎn)，人臉識(shí)別是計(jì)算識(shí)別的重要內(nèi)容之一，而人眼區(qū)域提取及鑒別人臉識(shí)別的難點(diǎn)，本文重點(diǎn)探討如何實(shí)現(xiàn)人眼區(qū)域提取及鑒別。

1.采用VC++設(shè)計(jì)人臉識(shí)別程序基本組成

人臉識(shí)別系統(tǒng)通過圖像采集系統(tǒng)捕捉圖像，然后通過計(jì)算相似度、二值化處理、垂直直方圖、水平直方圖、然后標(biāo)記人臉區(qū)域，邊緣提取等步驟，才能實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，過程是比較復(fù)雜的。因此，能否正確標(biāo)記出人眼睛區(qū)域是人臉識(shí)別的難點(diǎn)。

2.人臉識(shí)別人眼睛區(qū)域提取

人眼睛區(qū)域提取具體算法比較復(fù)雜，需要確定人臉面部區(qū)后，才能正確提取。在人臉區(qū)域確定后，先進(jìn)行邊緣檢測，確定左右兩個(gè)眼睛的水平區(qū)域，并統(tǒng)計(jì)計(jì)算眼睛區(qū)域個(gè)數(shù)。然后進(jìn)行眼睛區(qū)域鑒別。眼睛區(qū)域鑒別算法是人眼區(qū)域提取的關(guān)鍵，具體程序算法如下：

//眼睛區(qū)域鑒別的關(guān)鍵算法VC程序。

CList myList1（sizeof（CPoint））；

CList myList2（sizeof（CPoint））；

int flag = 0；

CPoint tPoint（-1，-1）；

for（i = 0； i

{

if（tempArray[i] > 0 && flag ==0）

{

tPoint.x = i；

flag = 1；

}

if（tempArray[i] == 0 && flag ==1）

{

tPoint.y = i；

myList1.AddTail（tPoint）；

flag = 0；

}

}

delete tempArray；

//去掉長度太小的候選者

for（i=0； i

{

CPoint temp（-1，-1）；

temp = myList1.GetAt（myList1.FindIndex（i））；

int minVal = （m_rFaceRegion.right - m_rFaceRegion.left）/20；

if（（temp.y-temp.x）>=minVal）

myList2.AddTail（temp）；

}

myList1.RemoveAll（）；

//合并相鄰很緊的區(qū)域

bool quit = 1；

while（quit）

{

bool doJoin = false；

for（int i=0； i

{

CPoint temp1（-1，-1），temp2（-1，-1）；

temp1 = myList2.GetAt（myList2.FindIndex（i））；

temp2 = myList2.GetAt（myList2.FindIndex（i+1））；

if（（temp2.x-temp1.y）<=（m_rFaceRegion.right - m_rFaceRegion.left）/40）

{

temp1.y = temp2.y；

myList2.RemoveAt（myList2.FindIndex（i））；

myList2.RemoveAt（myList2.FindIndex（i））；

if（i == 0） yList2.AddHead（temp1）；

else myList2.InsertAfter（myList2.FindIndex（i-1），temp1）；

doJoin = true；

break；

}

}

if（！doJoin） quit = 0；

}

通過人眼區(qū)域鑒別后，可能會(huì)出現(xiàn)沒有找到眼睛區(qū)域，或只捕捉到一只眼睛，或兩只眼睛捕捉完整，然后根據(jù)這三種情況分別處理，確認(rèn)出兩個(gè)眼睛的水平區(qū)域。關(guān)于人眼垂直區(qū)域的確定，還有比較復(fù)雜的算法程序才能實(shí)現(xiàn)，限于篇幅，不再贅述。

3.實(shí)現(xiàn)測試

通過存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中實(shí)際的圖片測試，人臉區(qū)域確定后，經(jīng)過實(shí)際測試，能夠正確識(shí)別出人眼睛區(qū)域，如圖1所示，實(shí)驗(yàn)證明，此種算法非常有效。

4.結(jié)論

通過多次試驗(yàn)，該算法完全能夠正確提取出人眼睛區(qū)域，為人臉進(jìn)一步識(shí)別做好準(zhǔn)備。這種算法測試成功，由于C語言具有很好的可移植性，因此這種算法很容易移植到其它嵌入式設(shè)備中。

【參考文獻(xiàn)】

[1]、Visual C++ 6.0數(shù)字圖像處理 何斌、馬天予、王運(yùn)堅(jiān)、朱紅蓮. 2002。

[2]、Visual C++ 數(shù)字圖像與圖形處理，向世明 電子工業(yè)出版社 2002。