王銀花, 王麗萍, 王忠良

(銅陵學(xué)院 電氣工程學(xué)院, 安徽 銅陵 244000； 光電子應(yīng)用安徽省工程技術(shù)研究中心, 安徽 銅陵 244000)

在生物識(shí)別技術(shù)中, 人臉識(shí)別具有無需接觸、 唯一性、 環(huán)境要求低等特點(diǎn), 是一種常用的模式識(shí)別方法, 在視頻監(jiān)測(cè)、 身份認(rèn)證等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛. 在實(shí)際應(yīng)用中, 特征主要用于描述光照人臉的類型, 其結(jié)果直接影響人臉識(shí)別的優(yōu)劣, 因此選擇最優(yōu)人臉特征建立人臉識(shí)別算法, 已成為當(dāng)前人臉識(shí)別研究的重點(diǎn)[1-2]. 人臉特征包括局部特征和全局特征兩種, 其中局部特征主要包括紋理特征、 局部二值模式(LBP)特征、 顏色特征等[3], 用于刻畫人臉的細(xì)節(jié)信息; 全局特征主要用于刻畫人臉的整體信息, 如主成分分析、 核主成分分析等提取的人臉特征. 無論是全局或是局部特征, 得到的都是片段信息, 只能描述人臉的部分信息, 很難對(duì)人臉信息進(jìn)行完整的刻畫[4-6]. 為了解決單一局部特征或全局特征的局限性, 人們又提出了組合特征的人臉識(shí)別算法, 這種算法不僅提取了人臉的局部特征, 同時(shí)也提取了全局特征, 將這些特征組合在一起建立人臉識(shí)別算法, 相對(duì)于單一的局部特征或全局特征, 獲得了更高的人臉識(shí)別率[7]. 但這些算法只是簡(jiǎn)單地將局部或全局特征組合在一起, 導(dǎo)致特征數(shù)量增多, 增加了人臉識(shí)別的計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度, 影響了人臉識(shí)別的實(shí)時(shí)性； 同時(shí)由于多種特征組合在一起, 特征之間存在干擾, 特征冗余信息隨之增加, 有時(shí)反而使人臉識(shí)別的正確率下降. 因此, 文獻(xiàn)[8-9]提出了采用魯棒主成分分析對(duì)局部特征和全局特征進(jìn)行融合, 以減少人臉識(shí)別特征的數(shù)量, 但該方法易破壞特征之間的聯(lián)系, 且提取的特征可解釋性較差. 低秩投影算法(low rank projection, LRP)可用于對(duì)人臉特征進(jìn)行融合和提取, 選擇對(duì)人臉識(shí)別較重要的特征, 同時(shí)去除一些無用、 或?qū)θ四樧R(shí)別結(jié)果不重要的特征, 改善人臉識(shí)別的效果[10]. 在人臉識(shí)別建模過程中, 人臉分類器可對(duì)人臉識(shí)別正確率產(chǎn)生重要影響. 目前最常用的人臉識(shí)別分類算法為支持向量機(jī), 但其訓(xùn)練時(shí)間較長, 影響人臉識(shí)別的效率, 而最小二乘支持向量機(jī)(least square support vector machine, LSSVM)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)進(jìn)行了改進(jìn), 簡(jiǎn)化了訓(xùn)練過程, 加快了訓(xùn)練速度[11]. 為解決目前人臉識(shí)別算法的缺陷, 以獲得更優(yōu)的人臉識(shí)別結(jié)果, 本文設(shè)計(jì)一種基于最優(yōu)特征選擇的人臉識(shí)別算法(LRP-LSSVM), 并采用標(biāo)準(zhǔn)人臉庫進(jìn)行仿真測(cè)試, 測(cè)試結(jié)果驗(yàn)證了LRP-LSSVM算法的有效性和優(yōu)越性.

1 基于LRP-LSSVM的人臉識(shí)別算法框架

基于LRP-LSSVM的人臉識(shí)別算法工作思想為： 首先對(duì)人臉圖像進(jìn)行消噪處理, 消除噪聲對(duì)后續(xù)特征提取的干擾; 然后分別提取人臉的局部特征和全局特征, 通過低秩投影算法選擇對(duì)人臉識(shí)別結(jié)果貢獻(xiàn)最大的特征, 組成相應(yīng)的特征向量; 最后采用最小二乘支持向量機(jī)根據(jù)“一對(duì)多”的原則建立人臉識(shí)別的多分類器, 如圖1所示.

圖1 人臉識(shí)別算法的工作框架Fig.1 Working framework of face recognition algorithm

2 人臉識(shí)別算法的設(shè)計(jì)

2.1 消除人臉噪聲

在收集人臉圖像時(shí), 由于光照、 操作人員技術(shù)、 采集設(shè)備等影響, 得到的原始人臉圖像存在噪聲干擾, 因此在提取人臉特征時(shí), 最好消除這些干擾, 即進(jìn)行人臉去噪處理, 本文選擇Gabor濾波器對(duì)人臉圖像消噪. 一個(gè)方向?yàn)棣獭?尺度為v的Gabor濾波器可描述為

(1)

其中：z=(x,y)表示人臉的像素位置；kmax表示Gabor濾波器的最大工作頻率；δ表示Gabor濾波的帶寬. 通過串聯(lián)方式將許多Gabor濾波器組合在一起, 進(jìn)行人臉圖像去噪操作, 則這些濾波系數(shù)可表示為

(2)

2.2 提取人臉特征

圖2 人臉局部特征提取原理Fig.2 Principle of local feature extraction of face

2.2.1 局部特征 在人臉識(shí)別過程中, 局部特征主要用于描述人臉的鼻子、 眼睛等信息. 設(shè)有M類人臉, 共有N幅人臉圖像, 每幅人臉圖像的像素為W1×W2, 其構(gòu)成的人臉圖像集合為Train=(x1,x2,…,xN)W1W2×N, 則人臉局部特征的提取步驟如下：

1) 對(duì)每幅人臉圖像進(jìn)行均勻劃分, 得到L個(gè)子圖像;

2) 提取每個(gè)子塊的特征, 子塊相同位置特征組成一個(gè)新的特征子集, 則可建立L個(gè)特征子集train1,train2,…,trainL, 其原理如圖2所示.

2.2.2 全局特征 在人臉識(shí)別過程中， 全局特征主要用于描述人的面部器官分布、 膚色和輪廓等信息. 設(shè)人臉圖像樣本集為X={x1,x2,…,xm}, 可建立如下協(xié)方差矩陣：

(3)

λ(φ(xk),vr)=〈φ(xk),Cvr〉,k=1,2,…,M.

(4)

由于vr是φ(x)的線性組合, 因此可表示為

(5)

設(shè)kij=〈φ(xi),φ(xj)〉, 綜合上述公式可得：

Mλrcr=Kcr.

(6)

設(shè)值大于零的特征向量表示為cp,cp+1,…,cM, 對(duì)cr進(jìn)行歸一化處理, 產(chǎn)生Mλ〈cr,cr〉=1,φ(x)在cr上的投影可描述為

(7)

φ(x)的主元分量投影后產(chǎn)生一個(gè)新的特征向量g(x)=(g1(x),g2(x),…,gl(x))T, 采用K1(xi,x)=〈φ(xi),φ(x)〉實(shí)現(xiàn)點(diǎn)積操作, 有

(8)

人臉全局特征提取步驟如下：

1) 采用判別分析法提取人臉樣本集特征, 產(chǎn)生投影矩陣Wpca;

2) 對(duì)于全部人臉, 基于Wpca投影得到人臉識(shí)別的全局特征向量集合trainx=(x1,x2,…,xN)k2×N.

2.3 低秩投影算法選擇最優(yōu)特征

1) 設(shè)人臉特征集組成序列為Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(n)),i=1,2,…,m;

4) 根據(jù)

(9)

計(jì)算特征之間的系數(shù)ri(k), 其中：ξ為分辨系數(shù);k=1,2,…,n;i=1,2,…,m；

5) 根據(jù)系數(shù)和權(quán)重, 得到低秩投影算法的關(guān)聯(lián)度為

(10)

其中wi表示權(quán)重. 最后通過低秩投影算法選擇特征, 消除冗余特征, 得到最優(yōu)特征子集.

2.4 建立人臉分類器

設(shè)人臉識(shí)別的樣本集合為(xi,yi)(i=1,2,…,n), 其中:xi表示人臉特征;yi表示人臉類別. 則可得

f(x)=wTφ(x)+b,

(11)

根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理可得

(12)

其中γ表示LSSVM的正則化參數(shù).

引入Lagrange乘子αi變?yōu)?/p>

(13)

基于KKT(Karush-Kuhn-Tucker)理論有

(14)

且

(15)

根據(jù)徑向基函數(shù)建立LSSVM的分類函數(shù)：

(16)

其中σ為徑向基函數(shù)的寬度.

由于人臉識(shí)別為一個(gè)多分類問題, 而LSSVM針對(duì)兩分類問題, 因此通過“一對(duì)多”形式建立人臉分類器, 如圖3所示.

圖3 人臉分類器的結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of face classifier

3 仿真測(cè)試

3.1 測(cè)試對(duì)象

為了分析LRP-LSSVM算法的人臉識(shí)別效果, 選擇MATLAB2014A作為測(cè)試環(huán)境, 選擇目前4個(gè)經(jīng)典人臉庫作為測(cè)試對(duì)象： 1) ORL數(shù)據(jù)庫包含40個(gè)人的人臉, 每個(gè)人取10張人臉圖像, 人臉圖像采集環(huán)境較理想, 部分人臉圖像如圖4(A)所示； 2) FERET數(shù)據(jù)庫包含200個(gè)人的人臉, 每個(gè)人取7張人臉圖像, 其采集受姿態(tài)、 表情、 光照等因素影響, 隨機(jī)選擇人臉圖像如圖4(B)所示； 3) Yale B數(shù)據(jù)庫包含38個(gè)人的人臉, 每張人臉包含64張人臉圖像, 采集光照條件不同, 部分人臉圖像如圖4(C)所示； 4) PIE人臉數(shù)據(jù)庫包含65個(gè)人的人臉, 每張人臉包含21張人臉圖像, 有光照和表情變化, 部分人臉圖像如圖4(D)所示. 對(duì)所有人臉圖像進(jìn)行歸一化操作, 其大小變?yōu)?92×l68, 訓(xùn)練和測(cè)試樣本比例約為3∶1, 人臉識(shí)別率為

(17)

其中：Nright表示正確識(shí)別的人臉數(shù)目;Ntest表示人臉總數(shù).

圖4 部分人臉數(shù)據(jù)庫圖像Fig.4 Partial face database images

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

選擇局部特征和LSSVM的人臉識(shí)別算法(LSSVM1)、 全局特征和LSSVM的人臉識(shí)別算法(LSSVM2)、 簡(jiǎn)單組合特征和LSSVM的人臉識(shí)別算法(LSSVM3)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn), 人臉平均識(shí)別率(R)和識(shí)別時(shí)間列于表1.

表1 不同算法的人臉識(shí)別結(jié)果對(duì)比

由表1可見：

1) 單一的局部特征或全局特征的人臉識(shí)別率最低, 表示人臉的錯(cuò)誤識(shí)別率較高, 無法準(zhǔn)確對(duì)所有人臉進(jìn)行有效識(shí)別, 這是由于單一特征僅能提取人臉的部分特征, 難以準(zhǔn)確刻畫人臉類別, 雖然單一特征人臉識(shí)別平均時(shí)間短, 但由于識(shí)別正確率低, 無法應(yīng)用于實(shí)際;

2) 相對(duì)于單一的局部特征或全局特征的人臉識(shí)別算法, LSSVM3的人臉識(shí)別結(jié)果得到了改善, 降低了人臉錯(cuò)誤識(shí)別率, 這主要是因?yàn)楹?jiǎn)單組合特征可從多方面和角度描述人臉類別, 建立更優(yōu)的人臉識(shí)別模型, 提高了人臉識(shí)別的正確率, 但人臉識(shí)別的時(shí)間大幅度增加, 人臉的識(shí)別效率低, 無法滿足人臉識(shí)別的實(shí)時(shí)性要求;

3) 與其他人臉識(shí)別算法相比, LRP-LSSVM算法的人臉識(shí)別率得到了大幅度提升, 人臉識(shí)別的平均時(shí)間明顯少于簡(jiǎn)單的組合識(shí)別算法, 人臉識(shí)別效率得到了改善, 這是因?yàn)橥ㄟ^低秩投影算法對(duì)人臉特征進(jìn)行有效融合, 提取更優(yōu)的人臉特征, 且無用、 冗余的特征被有效去除, 建立了性能更優(yōu)的人臉分類器, 實(shí)際應(yīng)用價(jià)值更高.

綜上所述, 為了獲得更優(yōu)的人臉識(shí)別效果, 針對(duì)人臉識(shí)別過程的特征選擇問題, 本文提出了一種基于LRP-LSSVM的人臉識(shí)別算法. 首先對(duì)人臉進(jìn)行去噪處理, 并提取人臉的局部和全局特征; 然后采用低秩投影算法選擇最優(yōu)特征, 降低人臉計(jì)算時(shí)間的復(fù)雜度； 最后采用LSSVM構(gòu)建人臉識(shí)別的多分類器, 并通過多個(gè)人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn). 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, LRP-LSSVM算法的人臉識(shí)別率得到了明顯提升.

[1] Zhao W, Chellappa R, Phillips P J, et al. Face Recognition a Literature Survey [J]. ACM Computing Surveys, 2009, 35(4): 399-458.

[2] Adana Y, Moses Y, Ullman S. Face Recognition: The Problem of Compensating for Changes in Illumination Direction [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2011, 19(7): 721-732.

[3] XIE Zhihua, LIU Guodong, FANG Zhijun. Face Recognition Based on Combination of Human Perception and Local Binary Pattern [C]//Proceeding of the Second Sino-Foreign-Interchange Conference on Intelligent Science and Intelligent Data Engineering. Berlin: Springer-Verlag, 2011: 365-373.

[4] 江明陽, 封舉富. 基于魯棒主成分分析的人臉子空間重構(gòu)方法 [J]. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào), 2012, 24(6): 761-766. (JIANG Mingyang, FENG Jufu. Robust Principal Component Analysis for Face Subspace Recovery [J]. Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, 2012, 24(6): 761-766.)

[5] 胡正平, 彭燕, 趙淑歡. 非最小平方誤差局部-全局加權(quán)融合的稀疏表示遮擋人臉識(shí)別 [J]. 模式識(shí)別與人工智能學(xué), 2015, 28(7): 633-640. (HU Zhengping, PENG Yan, ZHAO Shuhuan. Sparse Representation with Weighted Fusion of Local Based Non-minimum Square Error and Global for Face Recognition under Occlusion Condition [J]. PR & AI, 2015, 28(7): 633-640.)

[6] XU Yong, ZHONG Aini, YANG Jian, et al. LPP Solution Schemes for Use with Face Recognition [J]. Pattern Recognition, 2011, 43(12): 4165-4176.

[7] 楊國亮, 豐義琴, 魯海榮. 基于低秩表示中稀疏誤差的可變光照和局部遮擋人臉識(shí)別 [J]. 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué), 2015, 37(9): 1742-1749. (YANG Guoliang, FENG Yiqin, LU Hairong. Face Recognition with Varying Illumination and Occlusion Based on Sparse Error of Low Rank Representation [J]. Computer Engineering & Science, 2015, 37(9): 1742-1749.)

[8] Pingcheng H, Picheng T. A Novel Hybrid Approach Based on Sub-pattern Technique and Whitened PCA for Face Recognition [J]. Pattern Recognition, 2009, 42(5): 978-984.

[9] 李根, 李文輝. 基于思維進(jìn)化的機(jī)器學(xué)習(xí)的遮擋人臉識(shí)別 [J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版), 2014, 44(5): 1410-1416. (LI Gen, LI Wenhui. Face Occlusion Recognition Based on MEBML [J]. Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition), 2014, 44(5): 1410-1416.)

[10] 彭亮清, 陳君, 伍雁鵬. 基于最佳鑒別特征和相關(guān)向量機(jī)的人臉識(shí)別算法 [J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版), 2017, 55(5): 1227-1233. (PENG Liangqing, CHEN Jun, WU Yanpeng. Face Recognition Based on Optimal Discriminant Features and Relevance Vector Machine [J]. Journal of Jilin University (Science Edition), 2017, 55(5): 1227-1233.)

[11] 劉其琛, 施榮華, 王國才, 等. 基于粗糙集與改進(jìn) LSSVM 的入侵檢測(cè)算法研究 [J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2014, 50(2): 99-102. (LIU Qichen, SHI Ronghua, WANG Guocai, et al. Study on Intrusion Detection Algorithm Based on Rough Set Theory and Improved LSSVM [J]. Computer Engineering and Applications, 2014, 50(2): 99-102.)