人臉識(shí)別研究及在通信行業(yè)的應(yīng)用前景分析

張千鑫

[摘? ? 要]近幾年，國(guó)內(nèi)的科技技術(shù)飛速發(fā)展，人機(jī)交互成為了人們生活中的重要技術(shù)之一，機(jī)器人的出現(xiàn)，方便人們生活。機(jī)器人對(duì)人們情感的理解就決定了智能機(jī)器人能否被大幅度普及推廣和應(yīng)用。隨著當(dāng)前計(jì)算機(jī)硬件快速的發(fā)展，科學(xué)家對(duì)情感的研究已經(jīng)取得了一定的成績(jī)。人臉識(shí)別就作為新型的生物智能科技技術(shù)，被廣泛地應(yīng)用到支付領(lǐng)域。在人臉識(shí)別技術(shù)研發(fā)中，要建立人們的表情庫(kù)，并對(duì)表情庫(kù)做出詳細(xì)的說(shuō)明來(lái)，分別通信行業(yè)選擇。

[關(guān)鍵詞]人臉識(shí)別;表情庫(kù);表情識(shí)別流程

[中圖分類號(hào)]TP391.41 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A [文章編號(hào)]2095–6487（2021）01–0–02

About Face Recognition Research and Application Prospect

Analysis in Communication Industry

Zhang Qian-xin

[Abstract]In recent years， domestic science and technology have developed rapidly. Human-computer interaction has become one of the important technologies in people's lives. People communicate with robots to facilitate people's lives. The robot's understanding of people's emotions determines whether intelligent robots can be widely popularized and applied. With the current rapid development of computer hardware， scientists have made certain achievements in the study of emotions. As a new type of bio-intelligence technology， face recognition is widely used in the payment field. In the research and development of face recognition technology， it is necessary to establish a library of people's expressions， and make a detailed description of the expression database， and choose the communication industry separately.

[Keywords]face recognition; expression library; expression recognition process

隨著人們物質(zhì)生活水平的提升，人們對(duì)科技技術(shù)也提出了新要求。科技企業(yè)通過(guò)研制智能機(jī)器人來(lái)服務(wù)于社會(huì)公眾，機(jī)器人可以幫助人們改善生活品質(zhì)，替代人們的部分勞動(dòng)工作。因而，社會(huì)公眾對(duì)機(jī)器人的數(shù)量也要求日益增多，以服務(wù)機(jī)器人為代表，成為了當(dāng)前個(gè)人計(jì)算機(jī)的一個(gè)新應(yīng)用領(lǐng)域。智能機(jī)器人會(huì)采集人們的命令而去執(zhí)行，人們與機(jī)器設(shè)備實(shí)現(xiàn)信息交互，機(jī)器可以了解人們的想法，機(jī)器人通過(guò)了解人們想法，去執(zhí)行各類操作工作任務(wù)。

1 情感類別和表情數(shù)據(jù)庫(kù)

在上個(gè)世紀(jì)90年代，就有很多的專家學(xué)者、科研機(jī)構(gòu)和高校對(duì)人臉的表情識(shí)別做出了很多的研究。近年，國(guó)內(nèi)也有很多的學(xué)者對(duì)表情的研究種類作出了清晰的劃分，在研究表情和識(shí)別表情時(shí)，可以選擇用表情庫(kù)。軟銀公司研制的機(jī)器人是世界上最具有想象力的機(jī)器人，它也是世界上第1款可以讀取人類感情的機(jī)器人，其會(huì)考慮外界的環(huán)境而做出快速的反應(yīng)，機(jī)器人可以識(shí)別人們的生氣、驚訝、悲傷、幸福等各類情感，而且做出不同的應(yīng)對(duì)。國(guó)內(nèi)高校也在人臉識(shí)別方面做出了大量的研究，合肥的物質(zhì)科研院通過(guò)使用高端制造技術(shù)，研制出了服務(wù)于老年人的機(jī)器人，該機(jī)器人可以為老年人提供基本的照看監(jiān)護(hù)，還可以照看小孩。中科院的機(jī)器人佳佳的出現(xiàn)也吸引了社會(huì)公眾的關(guān)注，具有更逼真細(xì)膩的外表，能夠?qū)δ繕?biāo)用戶進(jìn)行跟蹤，而且也可以回答人們提出的問題，這種技術(shù)創(chuàng)新有效地改善了人交互的效果，進(jìn)一步增強(qiáng)了人機(jī)交互的針對(duì)性。移動(dòng)機(jī)器人相比過(guò)去傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人具有更強(qiáng)的人性化、智能化，它在人們的日常生活中發(fā)揮著穩(wěn)定的作用，需要人們進(jìn)行大量的研究。北京航天大學(xué)也制作了人臉的表情庫(kù)，在這些表情庫(kù)中，增加了驚訝、喜悅、悲傷、生氣等多種混合類型的表情，以及用手遮擋臉時(shí)的微笑，用手遮擋臉、生氣談話等多種面部表情。在表情庫(kù)內(nèi)部圖像，并不是采集人臉，而是采集人的上半身，因此人臉背景環(huán)境就比較復(fù)雜。人機(jī)交互主要是研究給機(jī)器使用人員提供更便捷安全的交互方式，服務(wù)機(jī)器人能夠在某一種程度上理解人們的行為，并與外界環(huán)境進(jìn)行知識(shí)的交換。近期，國(guó)內(nèi)科技企業(yè)通過(guò)使用可見光圖像來(lái)辨別人臉，并基于多種技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。在當(dāng)前技術(shù)快速發(fā)展下，也出現(xiàn)了三維圖像、人類識(shí)別和熱成像人識(shí)別技術(shù)，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)人臉識(shí)別中技術(shù)不足之處。

2 面部表情的識(shí)別技術(shù)

當(dāng)前面部表情的識(shí)別是使用機(jī)器人學(xué)習(xí)模式的識(shí)別方法，來(lái)體現(xiàn)人們面部的表情特征信息。面部表情識(shí)別在第1階段，計(jì)算機(jī)要識(shí)別和采集設(shè)置圖像區(qū)域內(nèi)部的面部表情信息，提取出關(guān)鍵的面目表情數(shù)據(jù)點(diǎn)。并通過(guò)應(yīng)用圖像縮放、擴(kuò)大、平滑、濾波的各類算法降低噪聲;在第2階段就可以提取面部的各類信息，以及提取面部表情和局部的變化信息;在第3階段就需要將面部表情的信息進(jìn)行特征向量的輸入，輸入到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)里。

2.1 特征的提取

在基于人臉外部特征的信息體系方法，來(lái)獲得人臉圖像內(nèi)各部位之間的梯度相關(guān)性和識(shí)別信息，比較常用的外貌特征提取方法就是KNN法，該方法是通過(guò)不同類型的面部和高階局部的自相關(guān)及局部的二元模式來(lái)識(shí)別表情信息。面部表情信息也是非語(yǔ)言交流的重要方式，主要是觀察人員的情緒狀態(tài)，就可以通過(guò)面部表情來(lái)傳遞給觀察者。因此在臉部選取關(guān)鍵點(diǎn)的物質(zhì)信息作為幾何特征，來(lái)識(shí)別面部表情，判斷人們的情緒。FACS就是結(jié)合這樣的設(shè)計(jì)思想理念來(lái)研制出來(lái)的新型面部表情的識(shí)別技術(shù)，F(xiàn)ACS系統(tǒng)可以對(duì)不同表情及人們臉部各肌肉變化運(yùn)動(dòng)作出了定義。面部表情系統(tǒng)就可以在行為科學(xué)中，測(cè)量臉部密度的表現(xiàn)，并將多種方法結(jié)合，該方法也比較簡(jiǎn)潔明了地表現(xiàn)出人臉特征信息。外部特征就能夠反映出肌肉的細(xì)微變化，不同的特征提取的方法更優(yōu)勢(shì)更明顯一些，研究人員對(duì)其進(jìn)行多種融合，并形成融合的特征，該融合的方法就是將人臉的整體特征和局部特征相融合，幾何特征與外貌特征相融合。如有關(guān)研究學(xué)者就將人臉、眼睛、鼻子、臉頰、嘴巴等多個(gè)部分進(jìn)行組合，來(lái)獲取面部表情信息，通過(guò)整體臉部與局部臉部的特征進(jìn)行深精度的識(shí)別。

2.2 特征選擇

特征選擇是從眾多的特征中尋找最具有代表性，最容易正確辨別的特征。選擇結(jié)果會(huì)應(yīng)用特征集的子集或者臉部特征信息采集的變化，這也就實(shí)現(xiàn)了特征的降維，這也是當(dāng)前人臉模式識(shí)別的最大難點(diǎn)之一。

2.3 分類器

提取臉部表情通要使用向量數(shù)據(jù)，將這些銷量數(shù)據(jù)信息輸入到預(yù)先設(shè)置好分類器內(nèi)，用分類器對(duì)這些表情作出識(shí)別，測(cè)試提取的各類特征向量。典型的分類器有多種，KAN的分類器也是最常用、最基本的分類器之一，它可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算樣本間的相似性，也可以結(jié)合各面部表情樣本采集數(shù)據(jù)點(diǎn)，再進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)的分析和圖畫相似性的度量方法。往往是以計(jì)算樣本之間的距離，在距離空間上，如果一個(gè)樣本最相鄰的K點(diǎn)大多數(shù)屬于某一類，那樣就可以判斷出該樣本是否屬于該類，主要方法有距離度量方法、歐式距離法、馬氏距離，也可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是來(lái)源于生物的神經(jīng)模擬形成方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要通過(guò)使用計(jì)算機(jī)軟件來(lái)模擬訓(xùn)練，在訓(xùn)練之后，對(duì)一些數(shù)據(jù)作出調(diào)整，這樣才能夠逐步而去降低數(shù)據(jù)輸入和期望目標(biāo)之間所產(chǎn)生的差值。以網(wǎng)絡(luò)類結(jié)構(gòu)，也有許多的簡(jiǎn)單或者相互連接的神經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元上都會(huì)對(duì)上一層輸入進(jìn)行加權(quán)求和，如果數(shù)值大于閥值，就輸出結(jié)果。

3 人臉識(shí)別的技術(shù)流程

3.1 人臉圖像的采集和檢測(cè)

通過(guò)使用攝像鏡頭來(lái)采集人臉在靜態(tài)動(dòng)態(tài)的圖像，及在不同位置、不同表情的信息。在采集用戶臉部表情信息時(shí)，要使用戶能夠處于拍攝的范圍內(nèi)，而且采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)進(jìn)行搜索，并拍攝用戶的臉部表情，之后再進(jìn)行人臉數(shù)據(jù)的檢測(cè)。在檢測(cè)人臉時(shí)，要實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉部分?jǐn)?shù)據(jù)合理處理，確定好人臉部分眼睛、鼻子、嘴巴等位置及大小，在熱量圖像中，信息較多有直方圖的特征信息、顏色特征信息和模板特征信息。人臉檢測(cè)技術(shù)就是將那些關(guān)鍵有用的技術(shù)挑選出來(lái)，并實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)鍵信息的獲取。比較主流的人臉檢測(cè)技術(shù)就是應(yīng)用adaboost的學(xué)習(xí)方法，該算法是將一些比較弱的識(shí)別方法整合起來(lái)，而形成新型的人臉識(shí)別的識(shí)別方法。在人臉識(shí)別時(shí)，該方法就能夠挑選出只能夠代表人類臉部特征信息，使用加權(quán)投票方式，來(lái)將若干分類器，構(gòu)造成一個(gè)強(qiáng)的分類器，這樣才能夠通過(guò)訓(xùn)練整合各個(gè)分類器，并實(shí)現(xiàn)分類器的串聯(lián)組合，有效地提高分類器的檢測(cè)速度。

3.2 人臉圖像的預(yù)處理技術(shù)

對(duì)于人臉圖像預(yù)處理主要是基于人臉檢測(cè)的結(jié)果，對(duì)圖片進(jìn)行處理，提取人臉特征信息的過(guò)程。在系統(tǒng)內(nèi)獲取原始的圖像，會(huì)受到各類條件的干擾和限制，直接使用人臉信息，要在前期，對(duì)圖像作出早期的預(yù)處理，對(duì)圖像的灰度矯正、過(guò)濾。預(yù)處理要給人臉圖像光線的補(bǔ)償、灰度的變化，以及人臉內(nèi)直方圖數(shù)據(jù)的均衡，幾何糾正、濾波等各類處理。

3.3 人臉圖像特征的提取

人臉圖像的數(shù)據(jù)提取通常包含了人臉視覺特征信息提取，像素統(tǒng)計(jì)特征信息提取，人臉圖像變化的系數(shù)特征信息提取，人臉圖像代數(shù)特征提取等。對(duì)于人臉內(nèi)部特征信息的提取，主要是對(duì)于局部臉部表情肌肉變化的信息提取，對(duì)人臉主要特征的建模。知識(shí)的特征方法主要是根據(jù)人臉類器官形狀描述，及人臉臉部器官之間的距離特征來(lái)進(jìn)行特性的數(shù)據(jù)獲取，才能夠有助于人類不表情的分類。人臉特征向量也包含了各個(gè)特征點(diǎn)之間的歐式距離、曲率，在人的臉部有眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等多個(gè)部位，這些部位之間的關(guān)聯(lián)連接的關(guān)系可以用幾何數(shù)據(jù)來(lái)表述，并形成每個(gè)人臉部的獨(dú)特面部特征，這個(gè)特征也被稱為幾何的特征，是基于知識(shí)人臉特征來(lái)表達(dá)出來(lái)。

4 人臉識(shí)別在通信行業(yè)的應(yīng)用前景研究

近年，隨著國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)光學(xué)成像技術(shù)飛速的發(fā)展，人臉識(shí)別在各行各業(yè)也有更大的應(yīng)用，而且市場(chǎng)規(guī)模也持續(xù)上升。通過(guò)對(duì)人臉統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，在我國(guó)近三年人臉識(shí)別的產(chǎn)業(yè)規(guī)模較大，有千億市場(chǎng)。目前人臉技術(shù)應(yīng)用比較廣泛，集中金融和政府部門，在通信行業(yè)該技術(shù)也得到了進(jìn)一步的發(fā)展推廣。

4.1 人臉識(shí)別有助于手機(jī)實(shí)現(xiàn)實(shí)名制

廣東省移動(dòng)公司為了響應(yīng)國(guó)家電話號(hào)碼實(shí)名制登記的要求，在原有的業(yè)務(wù)辦理中加入了人臉識(shí)別，這項(xiàng)技術(shù)在實(shí)名登記業(yè)務(wù)辦理過(guò)程中，規(guī)避了各類主觀客觀因素帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。電話實(shí)名登記的業(yè)務(wù)推進(jìn)提供了更多的新方法、新思路。移動(dòng)通信通過(guò)推動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用可以輔助手機(jī)實(shí)名制登記，而且人臉技術(shù)也是人工智能技術(shù)的一個(gè)重要體現(xiàn)。如將人臉信息輸入到身份證中，進(jìn)行判斷用戶上傳的圖像和實(shí)際生活中的人臉以及證件中的信息是否屬于同一個(gè)人。人臉識(shí)別技術(shù)也是一個(gè)新技術(shù)，在基礎(chǔ)的電信運(yùn)營(yíng)行業(yè)，要做出大量的推廣和普及，隨著人臉技術(shù)逐步成熟，會(huì)加快推動(dòng)手機(jī)號(hào)的實(shí)名制管理。

4.2 人臉識(shí)別通過(guò)硬件配套和加速通信領(lǐng)域的應(yīng)用

在手機(jī)上會(huì)類似3D的傳感器組件，而且手機(jī)還有用戶的面部識(shí)別、虹膜識(shí)別。當(dāng)前人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在手機(jī)行業(yè)得到大范圍的普及推廣應(yīng)用，手機(jī)制造商物分別將人類識(shí)別作為手機(jī)加密的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)技術(shù)之一，而且通過(guò)面部識(shí)別來(lái)設(shè)計(jì)手機(jī)內(nèi)的安全系統(tǒng)。通過(guò)面部識(shí)別來(lái)驗(yàn)證、登錄手機(jī)，使用各類軟件，手機(jī)在短短幾毫秒那就可以解鎖。通信行業(yè)的終端公司通過(guò)加快推動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù)的研究，來(lái)提高自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，提高人臉識(shí)別技術(shù)水平獲得更大的競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)。通信行業(yè)的終端公司大量地使用人臉識(shí)別技術(shù)，來(lái)普及技術(shù)并獲得更大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

5 結(jié)語(yǔ)

人臉識(shí)別是目前研究比較廣泛的技術(shù)之一，人臉識(shí)別可以用計(jì)算機(jī)來(lái)分析人臉圖像，通過(guò)檢測(cè)對(duì)比人臉識(shí)別庫(kù)中已形成的原有人臉圖像，來(lái)達(dá)到別人身份的目的。隨著當(dāng)前科技技術(shù)飛速的發(fā)展，使用云計(jì)算云存儲(chǔ)。在通訊行業(yè)中，為人臉識(shí)別提供的技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景，也而提供技術(shù)支持。隨著人臉技術(shù)的成熟，在城市的交通、金融、電信、智慧城市等領(lǐng)域，都有更大范圍的普及應(yīng)用和推廣，也帶來(lái)了通信行業(yè)變革發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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