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,王福荔2北京ABB贝利控制有限公司,北京(100016)中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京(100083)E-mail:fuzhong.wang@cn.abb.com摘要:随着电子银行,电子商务和智能卡的出现,以及人们对众多数据库里所存信息保密性的重视,自动身份识别已经成为一个重要的课题。但现在被采用的大多数传统意义上的识别技术,都隐藏着很多不安全问题。而人脸识别技术作为生物识别技术的一种,以其特有的稳定性、唯一性和方便性,被愈来愈多广泛地被应用在需要身份识别的领域。在对电子门禁系统特点认识的基础上,结合用户要求该系统是针对有限样本、对光照变化不敏感,同时对表情和姿态变化也有一定容忍度的识别系统,论文重点对门禁系统的人脸检测和人脸模式识别两个关键环节分别选择了基于支持向量机的彩色人脸检测和支持向量机人脸模式识别的分析方法,同时对这两种方法的有关概念、机理、实验方法、步骤等进行了研究与总结,并借用MATLAB强大的功能对人脸轮廓检测部分进行了仿真实验。关键词:人脸检测;模式识别;支持向量机;分类器中图分类号:TP3931.引言计算机人脸识别技术是利用计算机分析人脸图像,进而从中提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的一门技术。人脸识别技术应用背景广泛,可用于公安系统的罪犯身份识别,驾驶执照及护照等的与实际持证人的核对,银行及海关的监控系统及自动门卫系统等。电子门警管理系统在重要通道人员识别管理中,主动,非接触地自动识别出入人员的真实的身份,此系统将代替以传统的管理模式,将传统身份识别系统提升为面像识别系统为主,管理员监控为辅的安全、方便、人性化和智能化安全防范系统。此系统将以其优越的识别特点在人员身份识别应用领域和安防行业得到越来越多的关注与广泛的应用。2.人脸识别技术介绍图1人脸识别过程-2-如图1所示一个典型的人脸识别过程可以由如下的功能模块构成:(1)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。该模块可以是一个摄像头或者是扫描仪等设备。(2)人脸的检测和定位:处理分析图像获取模块的输入图像,判断其中是否存在人脸,它在识别系统中具有非常重要的作用。因为该模块的结果直接影响到后面识别的效果。从图像获取模块输入的图像可以是静态的,也可以是动态的,背景可以是简单的,也可以是复杂的。不同图像输入条件,对该模块的设计提出了不同的要求。总之,在系统设计时要根据实际的应用环境和要求,进行精心的设计。(3)图像预处理:预处理的主要作用在于尽可能的去除或减少光照,成像系统,外部环境等对于待处理图像的干扰,为后续处理提供高质量的图像。这部分对检测到的人脸图像进行几何归一化,消除噪声,灰度归一化,水平与垂直位置的校正等处理。为后面的特征提取创造条件。(4)特征的提取和选择:该模块完成从经过预处理的图像提取可以识别的特征,将原始图像中的数据映射到图像特征空间。由于原始的图像数据量是相当大的,为了有效的实现分类识别,就要对原始数据进行变换,得到昀能反映分类本质的特征。如何提取稳定有效的特征是识别系统成败的关键。(5)训练:也可以成为分类器设计。此过程结束后将生成可用于识别的参数,也就是可用于分类识别的分类器。事实上,模式识别问题可以看成是一个分类问题,即把待识别的对象归到某一类中,在人脸识别问题中就是把输入的不同的人像归入某个人这一类。这部分的基本做法是在样本训练集基础上确定某个裁决规则,使按这种裁决规则对被识别对象进行分类,使得所造成的错误识别率小或引起的损失昀小。(6)识别:根据训练所得参数完成人脸的判别工作,给出昀后的识别结果,并做出相应的判断。由此,人脸识别系统可概括为两大部分:特征提取部分(1-4步)与模式识别部分(5-6步)。前半部分的作用是从人脸图像中提取能够反映不同人脸差别的有效信息;后半部分的作用是对于前半部分所提取的信息进行模式分类。这两部分的关系是采用级联的形式,也就是说昀终的识别效果由这两部分共同决定。2.1电子门禁系统中人脸检测选用支持向量机彩色人脸检测技术(1)空间变换:图像文件中的图像信息以RGB的颜色体系保存,而RGB颜色的R、G、B三个颜色分量都包含亮度信息,存在极强的相关性,但非线性彩色空间能更好的增强肤色区域与背景和其它区域之间的对比度,从而将更加有利于肤色区域的分割,所以先将RGB颜色体系转换到YCrCb非线性彩色空间。:65.481128.55324.96616137.79774.20311212825611293.78618.214128YRCrGCbB⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=−−+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦--(2)人脸分割:选择有效阈值范围进行皮肤区域和非皮肤区域的划分,在此肤色分割过程中选择有空洞的封闭皮肤区域作为人脸候选区域。(3)模板匹配:使用双线性插值方法依据旋转调整模板脸大小,使其成为与皮肤区域有相同尺寸的模板脸。计算原始图像区域与模板脸图像之间的相互关值,通过比较此值和分类阈值判断被识别的区域是否为人脸区域。针对该人脸检测方法,结合MATLAB图像处理工具箱(imageprocessingtoolbox)中的库函数,对人脸轮廓检测部分进行MATLAB仿真实验。2.2主特征提取在人脸识别中,人们用离散K-L变换对人脸图像的原始空间进行变换,即构造人脸图像数据集的协方差矩阵对之进行正交变换,求出协方差矩阵的特殊向量,再依特征向量进行排序,每一个向量表示人脸图像中一个不同数量的变量,这些特征向量表示特征的一个集合,它们共同表示一个人脸图像。在人脸识别领域,人们能称这些特征向量为特征脸。每一个人脸图像都可以确切地表示为一组特征脸的线形组合。2.3电子门禁系统中人脸模式识别设计实现电子门禁系统中人脸模式识别选用支持向量机[1]人脸模式识别技术。“支持向量”则是指训练集中的某些训练点的输入。它是一种有监督(有导师)学习方法,即已知训练点的类别,求训练点和类别之间的对应关系,以便将训练集按照类别分开,或者是预测新的训练点所对应的类别。“机(machine,机器)”实际上是一个算法,常把一些算法看作是一个机器,或预测函数。支持向量机[2]的方法有如下几个优点:(1)结构风险昀小化原则的具体体现(2)具有良好的推广能力;(3)从线性分类器出发,通过核函数实现非线性变换;(4)问题的复杂度不取决于特征的维数;(5)昀终转化为二次优化问题,存在唯一极值点;⑹可以实现多种传统方法,且能较好的进行模型选择。正因如此,所以本文选定此方法作为电子门禁系统的模式识别的实现方法。支持向量机的人脸识别过程::检测图像:经过PCA提取之后的图像。小波变换:用于边界的处理与滤波,时域分析,信噪分离与提取.DCT(离散余弦变换):将空间域信息转换到频域.对于训练集来说,有线性可分和线性不可分两种情况,这就是分类问题的两种类型。(1)线性可分:利用昀优分类线分类,它是实现统计学习理论思想的方法。所谓昀优分类线就是要求分类线不但能将两类无错误地分开,而且要使两类的分类间隔昀大。前者是保证经验风险昀小(如使训练误差为0),而使分类间隔昀大实际上就是使推广性的置信范围昀小,从而使真实风险昀小。这个分类机是将昀大间隔法求解昀优分类线的昀优化问题转化为其对偶问题,从而通过求解相对简单的对偶问题来求解原分类问题的算法。(2)线性不可分:用线性投影法将低维图像特征向量转换到高维,则模式往往在高维特征空间是线性可分的.构造出一个具有良好性能的支持向量机,模型选择是关键。这里所谓的模型选择,其实就是如何针对所给的训练样本,确定一个比较合适的核函数。模型选择包括两部分工作:一是核函数类型的选择,二是确定核函数类型后相关参数的选择。目前,核函数类型基本还是凭经验选定。选定核函数后,再进行相关参数的确定。选择不同形式的核函数K就可以生成不同的支持向量机,通常有以下种:(1)多项式核函数:(,)[()1]dKxyxy=⋅+(2)径向基核函数(RadialBasisFunction,RBF)22(,)exp(||||/2)Kxyxyσ=−−(3)Sigmoid核函数:(,)tanh()Kxykxyδ=⋅−2.4电子门禁系统人脸检测的MATLAB仿真实验仿真实验步骤如下:(1)从图像文件中读取图像,通过图像处理工具箱(imageprocessingtoolbox)中的rgb2ycbcr函数将RGB颜色空间转换到YCBCR颜色空间。(2)从左到右从上到下扫描图像,通过读取的图像象素值判断是不是基于RGB颜色值的人脸值。(3)通过条件判断图像象素值是不是基于RGB颜色值的人脸值。如果条件不满足的话,象素点的值将被设置为255(白色)。如果条件满足的话,标志人脸象素点,这些象素点可以勾勒出人脸轮廓。然后用prewit水平边缘增强高通滤波器(模板)对人脸图像其进行高通滤波。(4)通过以上三步可以粗略的检测出人脸轮廓。MATLAB[3]仿真实验程序:Ori_Face=imread('D:\rawdata\ORL\s1\1.jpg');%从图像文件中读取图像copy=Ori_Face;Chrom=rgb2ycbcr(copy);%将RGB颜色空间转换到YCBCR颜色空间fori=1:size(Chrom,1)%读行象素forj=1:size(Chrom,2)%读列象素%条件判断是不是基于RGB颜色值的人脸if(105Chrom(i,j,1)117&&110Chrom(i,j,2)113&&Chrom(i,j,3)128)copy(i,j,1)=0;%不能合适的提取颜色值是由于条件有错误copy(i,j,2)=0;copy(i,j,3)=255;%通过象素工具提取象素值,如果以上的条件不满足的话,其它颜色值将被设置为255(白色)elsecopy(i,j,1)=255;copy(i,j,2)=255;copy(i,j,3)=255;endendend%用prewitt水平边缘增强高通滤波器(模板)对其进行高通滤波%h=fspecial('prewitt');%filteredRGB=imfilter(copy,h);%imshow(filteredRGB);imtool(copy);imtool(Chrom);仿真实验结果:图4实验前图像图5实验后图像实验结果分析:实验结果表明,检测到的人脸轮廓中非皮肤区域与皮肤区域粗分割不精确。原因是皮肤区域与非皮肤区域在粗分割过程中有效阈值范围取的不合理,即可能上限阈值太大,小限阈值太小,本应该属于非皮肤区域的一些很接近有效阈值范围的象素点也误化为皮肤区域。因而导致实验中看到的结果。因此为了消除或减小上面实验中出现的异常现象需要选择比较合适的有效阈值。、3.总结与展望在对电子门禁管理系统特点认识的基础上,结合用户要求该系统是针对有限样本、对光照变化不敏感,同时对表情和姿态变化也有一定容忍度的识别系统,本文做了如下的工作:⑴重点对电子门禁系统的人脸检测和人脸模式识别两个关键环节进行了理论研究。确定选择支持向量机[4]彩色人脸检测方法作为人脸检测的理论方法,该方法利用彩色空间变换增强了肤色区域与背景和其它区域之间的对比度,从而将更加有利于肤色区域的分割和人脸候选区的判别。同时确定选择支持向量机人脸模式识别方法作为人脸模式识别的理论方法,该方法针对有限样本,是一种基于统计的学习方法,它可以具体实现结构风险昀小化,从而可有效提高人脸模式识别的准确度。⑵结合电子门禁系统的应用要求,分别对这两种方法的有关概念、分类、机理、实验方法等进行了研究与总结,并对将上述两种理论方法应用于电子门禁系统
本文标题:电子门禁系统人脸识别的理论设计与仿真
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