基于人臉識別的連連看游戲開發(fā)

扈樂華 顧思思 李 文

（1.湖南科技學院 電子與信息工程學院，湖南永州 425199；2.湖南科技學院 教務處，湖南永州 425199）

1 系統(tǒng)要解決的關鍵問題

開發(fā)小游戲程序關鍵在于解決兩個問題，第一個是連接判斷算法，另一個是人臉識別算法。

1.1 連接判斷算法

連接判斷的方法有很多，常用的有分類判斷算法、A-Star 算法和廣度優(yōu)先算法[1]。其中分類判斷算法是根據(jù)具體連線的次數(shù)來進行分類判斷 的，存在三種情況：有0 個折線，1 個折線，2 個折線，不能超過三個折線；A-Star 算法是在靜態(tài)條件下求最短路徑使用的最有效的一種直接搜尋方法，也是一種非常有效的解決搜索問題的算法，算法的效率與所采用的預估值差值相關聯(lián)，預估值越接近真實值，算法的速度越快；廣度優(yōu)先算法將所有滿足條件的塊存放在同一個集合里，只需要簡單判斷另一個點是否也在此集合當中即可。

1.2 人臉識別算法

判斷人臉識別是圖像處理中一個非常重要的課題，可以包括四個步驟：人臉圖像數(shù)據(jù)采集、人臉圖像數(shù)據(jù)預處理、人臉特征提取和人臉的識別[2]。本系統(tǒng)對算法要求不高，需要在靜態(tài)圖片下識別特征比較明顯的人臉圖片，采用常用的 AdaBoost 算法檢測出人臉[3]，并將人臉范圍標注出來。然后按照一定比例進行裁剪縮放形成所需要的圖像資源。

2 系統(tǒng)設計

系統(tǒng)主要包括四個大的模塊實現(xiàn)，圖像塊模塊、圖像獲取模塊、界面設置模塊、參數(shù)配置模塊。如圖2 所示：

圖1 系統(tǒng)模塊圖

圖像塊模塊：主要包括圖像塊類、圖像塊編號類、圖像塊列表類。

圖像獲取模塊：主要包括圖像獲取、人臉識別、縮放、剪切處理類。

界面設置模塊：主要包括游戲首界面、文件瀏覽界面、游戲主界面。

參數(shù)配置模塊：主要包括游戲時間、游戲連線、游戲音樂、游戲總體設置。

3 關鍵算法的實現(xiàn)

3.1 連接判斷算法

系統(tǒng)采用分類判斷算法，具體劃分為如下3 種情況來分析。

⑴0 折線（一條直線連接）

將連接的方式分為水平和垂直兩個方向，如圖2 所示，只需要簡單判斷兩個點之間有沒有其他障礙物。

圖2 0 折線

⑵1 個折線（兩條直線）

此連接方式也具有兩種方式，水平方向檢測以及垂直方向檢測，如圖3 所示只要做兩個方向的檢測，檢測一條路徑上是否存在障礙物，最終來判斷是否可連接。

圖3 1 折線

⑶2 個折線

2 個折線可以分解為1 個折線再加上一個水平方向檢測或垂直方向檢測，如圖4 所示。垂直和水平方向分別穿過紅點的直線由四條，遍歷四條直線上兩個紅點之間的所有點，只要存在點滿足存在一個點至一個紅點通過水平或垂直檢測，同時到另一個紅點可通過一個拐角連接檢測。

圖4 2 折線

3.2 人臉識別算法

系統(tǒng)主要采用 AdaBoost 算法實現(xiàn)，AdaBoost算法重點在于弱分類器和強分類器。重點介紹弱分類器選取和訓練。

首先選取弱分類器，基本的算法公式如下。

期中參數(shù)f 是特征，θ 是閾值，p 指的是不等號方向，x 表示檢測子窗口。針對每一個特征f，訓練對應的弱分類器 h(x,f,p,θ)。

最后訓練弱分類器主要可以分文以下四個步驟：

⑴針對每一個特征f，計算所有對應的特征值；

⑵排序特征值；

⑶對排序好的特征值的計算；

⑷閾值分類誤差值的計算，公式如下：

4 系統(tǒng)實現(xiàn)

系統(tǒng)實現(xiàn)主要采用 Java 開發(fā)語言，Android Studio 集成開發(fā)工具進行程序開發(fā)，PC 端的模擬器采用開源的夜神模擬器。按照模塊劃分依次實現(xiàn)，并經(jīng)過多種方式的測試，游戲運行流暢。本游戲主要可以在Android 智能終端以及PC 端Android 模擬器運行。最終游戲實現(xiàn)的主界面效果如圖5 所示。

圖5 游戲主界面

結 語

基于人臉識別的連連看游戲軟件，實現(xiàn)了四大功能模塊，即圖像塊模塊、圖像獲取模塊、界面模塊、參數(shù)配置模塊。其中要解決的關鍵問題是實現(xiàn)人臉識別算法以及連接判斷算法。游戲程序界面美觀，趣味性強，也具備較強的可玩性。該款游戲與同類游戲相比，客戶可以根據(jù)需求上傳自己的個性照片。但是，采用的人臉識別算法也存在完善空間，對像素差或者人臉模糊圖片識別并沒有達到理想效果，在后期工作中，需要更加進一步對人臉識別算法進行研究，達到更加高的識別效率。