基于几何特征的人脸识别

基于几何特征的人脸识别学号：姓名：(上海大学机电工程与自动化学院，200072)摘要：人脸识别技术作为多学科领域的、具有挑战性的课题，它覆盖了数字图像处理、模式识别、神经网络、数学等诸多学科的内容，同时也具有十分广泛的应用价值。在人脸识别领域，基于几何特征的人脸识别算法因其计算简单、使用有效等特性，引起了人们的广泛注意，并已成为人脸图像特征提取和识别的主流方法之一。本文定位人脸器官，通过人脸面部拓扑结构几何关系的先验知识，利用基于灰度投影的方法在知识的层次上提取人脸面部主要器官特征，将人脸特征用一组几何特征向量表示，识别归结为特征向量之间的匹配。本文工作包括：(1)对灰度积分投影理论进行了详细的介绍和分析。这种方法是目前定位人脸轮廓的主要方法。在此基础上对一种新的在竖直方向上定位人脸左右轮廓的灰度差投影法进行了改进。投影法本质上是一种基于统计的方法，在具体应用时又结合了人脸特征分布的先验知识。这种方法不需要对积分投影图做任何平滑处理等操作，因而算法简单，准确率高，速度很快。(2)提出了一种精确定位眼睛的方法，该算法将眼区灰度总体分布特点与眼部灰度变化特点相结合，将传统的积分投影法与灰度差累加值投影法相结合，通过大量试验选取合适的参数。试验结果表明，该算法对光照变化不敏感，定位准确率高。运用灰度积分投影结合人脸特征的先验知识定位鼻子，这种定位方法得到的准确率也是比较高的。嘴巴的定位则利用投影法求得。(3)本文根据定位出来的人脸器官选出七个特征点，即四个眼角点、鼻尖点和两个嘴角点。利用它们构造了十个特征向量，并对其进行归一化运算。图像识别的最后一个过程就是分类，本文采取根据模式相似性的最近距离分类器进行分类。用加权比值函数来计算特征相似度，更适用于人脸图像的识别和计算。如何选择出合适的识别门限是个很复杂的问题，还有待于进一步研究。关键词：人脸识别；灰度投影；几何特征；特征提取TheResearchofFaceRecognitionAlgorithmBasedonGeometricFeaturesStudentnumber:15721637Name:ZhaoPei-pei(Instituteofelectricalandmechanicalengineeringandautomation,ShanghaiUniversity,Shanghai200072,China)Abstract:thetechnologyofhumanfacerecognitionasamulti-disciplinaryfieldandchallengingpsubjectwhichcontainsdigitalimageprocessing，patternrecognition，computervision，neuralnetwork，psychology，physiology，mathematicsandagoodmanysubjects．Inthemeantime，italsohaswidelyused．Inthefieldoffacerecognition，themethodofhumanfacerecognitionbasedongeometricfeatureshasbeenpaidgreatattentionforitssimplecalculationandavailability．Atpresent，ithasbecomeoneofthedominantmethodsasthefeatureextractionandrecognition．TMsarticlelocateshumanfaceorgans，throughaprioriknowledgeofhumanfacetopologicalstructuregeometricalrelationship，makinguseofmethodbasedonconstructtoextractthefeaturesofhumanfaceorgans，expressinghumanfacethroughasetofgeometricfeaturevectors．Therecognitionputtinginsummaryismatchedwithfeaturevector．Thispaperincludesthefollowingparts：(1)Haveadetailedintroductionandanalysisaboutthetheoryofgreyscaleintegratedprojection．Thismethodisnowthemainmethodoflocatinghumanface．Weputforwardanewmethodcalledgreyscaledifferentialprojectionwhichisbasedonthepreviousmethodandlocatingthecontourofhumanfaceverticaldirectly．Projectionmethodisessentiallybasedonstatistics．Itcombinestheaprioriknowledgeofhumanfacefeaturedistributionintheapplication．Thismethodneedn’ttodoanypretreatmenttotheimageandanysmoothingtreatmenttotheintegratedprojectionimage．Sothisalgorithmissimple；theaccuracyishigh;thespeedisquick．(2)Giveanintroductionaboutthemethodoflocatingeyesprecisely．Thisalgorithmcombinesthecharacteroftheeyeareagreyscaletotallydistributionandgreyscaletransformation；combinesthemethodsoftraditionalintegratedprojectionanddifferentialprojection．Theexperimentledtothefactthatthisalgorithmisnotsensitivetotheilluminationtransformationandhasahighaccuracy．Usinggreyscaleintegratedprojectioncombinestheaprioriknowledgeofhumanfacecharactertolocatenose．Thislocationmethodalsohashighaccuracy．Thelocationofmouthisabtainedthroughprojectionmethod．(3)Thechoiceofcharacteristicpointsneedsenoughinformationandcan’tgosofarastoincreasecalculationquantity．Thisarticlechoosessevencharacteristicpoints，namely，fourcanthuspoints，tipofnoseandtwocornersofmouthpoints．Constructteneigenvectorsusingthemandcarriesonthenormalizationcalculationtothem．Thelastprocessofimagerecognitionisclassification．Afteradoptingsomestandardstoextractfeatureofhumanimages，weconstructcategoryseparabilitydecisionruleaccordingtothesecharactersanddesignclassifier．Thisarticletakesuseofminimumdistanceclassificationtoclassify．ItiSmoresuitableforhumanfacerecognitionandcalculationusingweighingratiotocalculatesimilarity．Howtochooseasuitablerecognitionthresholdisadifficultproblemandneedfurtherresearch．Thisarticleascertainsitthroughagoodmanyexperiments．KeyWords：FaceRecognition；GreyscaleProjection；GeometricCharacters；FeatureExtraction1.引言1.1人脸识别技术：人脸识别是一个活跃的研究领域，是人类视觉最杰出的能力之一。虽然人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别，但由于它的无侵害性和对用户最自然、最直观的方式，使人脸识别成为最容易被接受的生物特征识别方式。应用领域：人脸识别系统在金融、证券、社保、公安、军队及其他需要安全认证的行业和部门有着广泛的应用。典型应用:1）罪犯调查3）重用门票2）访问控制4）信用卡1.2人体生物认证技术人脸识别是人体生物认证技术的一种，人体生物的生物特征包括生理特征和行为特征两大类。⑴人体的生理特征主要包括人脸、指纹、掌纹、掌形、虹膜、视网膜、静脉、DNA、颅骨等，这些特征是与生俱来的，是先天形成的；⑵而行为特征包括声纹、签名、步态、耳形、按键节奏、身体气味等，这些特征是由后天的生活环境和生活习惯决定的。这些生物特征本身固有的特点决定了其在生物认证中所起的作用是不同的。生物特征识别:人脸脸部热量图指纹签名FaceFaceheatfigureFingerprintSignature图1Fig.1常用生物特征的比较:2.人脸识别的过程人脸识别过程主要通过三个步骤完成，即人脸检测、图像的预处理、面部特征提取和人脸对比识别确认及分类器的设计，典型的人脸识别流程图如下：图2人脸识别过程图Fig.2Facerecognitionprocess图像的获取该模块从外界获取图像作为人脸识别系统的输入，通常人脸信息的来源有以下几种方式：1）通过扫描仪对照片的扫描；2）通过数码相机对人脸的拍摄；3）Internet上提供的免费数据库。生物特征普遍性独特性稳定性可采集性性能接受程度防欺骗性人脸高低中高低高低指纹中高高中高中高手形中中中高中中中虹膜高高高中高低高视网膜高高中低高低高签名低低低高低高低声音中低低低低高低人脸定位输出结果比对识别特征提取预处理图像获取人脸检测人脸特征人脸库人脸的检测与定位处理分析从图像获取模块输入的图像。判断是否存在人脸，如果存在人脸则找到人脸在图像中的位置，并且将人脸从背景中分离出来。获取的图像可以是静态的，也可以是动态的，可以是彩色的，可以是黑白的，该模块功能十分重要。图像预处理预处理主要作用在于尽可能的去除或减少光照、成像系统、外部环境等对图像处理的干扰，为后续提供高质量的图像，这部分对图像进行图像增强、二值化处理，边缘检测，几何归一化，为后续特征提取做好准备。特征提取该部分完成从经过预处理模块处理的图像提取可以用来识别的特征，将原始图像中的数据映射到特征空间中，如何提取有效的特征是该系统的关键。识别完成人脸的判别工作，给出最后的识别结果。3.人脸器官的定位人脸由眼睛、鼻子、嘴巴和下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得每个人的脸千差万别，因此这些形状和结构的几何描述可以作为人脸描述的重要特征。采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼口鼻的等重要特征点的位置和几何形状作为分类特征。人脸轮廓的确定利用灰度差投影法确定人脸轮