李昆侖 熊婷 張炘 廖頻

關(guān)鍵詞： 級聯(lián)SVM; 人臉檢測; 圖像識別; 質(zhì)量評價系統(tǒng); 分類性能; 噪聲退化

中圖分類號： TN911.73?34; TM76 ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2018）24?0098?03

Non?reference face image quality evaluation system based on cascaded SVM

LI Kunlun1， XIONG Ting1， ZHANG Xin1， LIAO Pin2

（1. School of Science and Technology， Nanchang University， Nanchang 330029， China;

2. School of Information Engineering， Nanchang University， Nanchang 330029， China）

Abstract： In allusion to the problem that the low?quality face image seriously affects face detection and classification accuracy， a non?reference face image quality evaluation system based on cascaded SVM is proposed. The datasets of face images with different degrees of blur， uneven illumination and noise degradation are used to train the cascaded SVM according to the classification performance of face images. The output of the SVM is taken as the evaluation score of the image quality. The simulation test and experimental results show that the proposed system can deal with various degradation situations well， and obtain more accurate evaluation scores in comparison with the traditional image quality evaluation method.

Keywords： cascaded SVM; face detection; image recognition; quality evaluation system; classification performance; noise degradation

0 ?引 ?言

隨著數(shù)字時代的到來和計算機技術(shù)的發(fā)展，人臉檢測與識別技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于各種身份確認場景[1]。然而實際應(yīng)用中，受拍攝、傳輸和保存環(huán)境的影響，難以有效控制人臉圖像的質(zhì)量，大幅降低了人臉識別的精度[2]。國內(nèi)外研究者為了在數(shù)據(jù)源頭上提升人臉檢測與識別系統(tǒng)的性能，通過加入圖像質(zhì)量評估環(huán)節(jié)來摒棄低質(zhì)量的圖像，確保僅有高質(zhì)量的圖像才能進入檢測系統(tǒng)[3?4]。

目前，主要有基于主觀感受和基于客觀標準的圖像質(zhì)量評價方法[5]。其中，主觀質(zhì)量評估方法是通過觀測者直接觀看并對測試圖像進行評判來給出具體分值的方法[6];客觀評估方法通過提取圖像的結(jié)構(gòu)、紋理和細節(jié)等特征，并使用計算機技術(shù)評判圖像質(zhì)量。客觀評價方法根據(jù)對原圖的依賴程度可以分為全參考圖像質(zhì)量評價、半?yún)⒖紙D像質(zhì)量評價和無參考圖像質(zhì)量評價3種類型[7]。全參考圖像質(zhì)量評價方法通過比較退化圖像與原始圖像間的相似程度對退化圖像評分;半?yún)⒖紙D像質(zhì)量評價方法通過模擬圖像的退化模型來評估圖像質(zhì)量，具有較差的通用性;無參考圖像質(zhì)量評價方法在無參考圖像的基礎(chǔ)上，利用圖像的統(tǒng)計信息將圖像的退化過程疊加為一個退化系統(tǒng)來評估退化圖像的質(zhì)量。

本文從人臉圖像分類性能出發(fā)，提出一種基于級聯(lián)SVM[8?10]無參考人臉圖像質(zhì)量評價系統(tǒng)。根據(jù)人臉圖像的分類性能[11?12]對圖像進行評分，并可較好地對不同程度的模糊、光照不均及含噪聲退化的人臉圖像進行評價。

1 ?人臉圖像質(zhì)量評價方法

本文提出的基于級聯(lián)SVM的無參考人臉圖像質(zhì)量評價系統(tǒng)框架如圖1所示。首先從Multi?PIE數(shù)據(jù)庫中挑選出一個噪聲少、光照均勻、姿態(tài)端正和清晰的高質(zhì)量人臉圖像子集Q;然后分別合成模糊、光照不均、姿態(tài)變化和含噪聲的降質(zhì)人臉圖像;最后使用級聯(lián)SVM對人臉圖像進行分類，將分類性能作為人臉圖像質(zhì)量評估值。

1.1 ?退化圖像合成

本文通過構(gòu)建不同類型的降質(zhì)圖像模型來獲得各種降質(zhì)程度的模糊、光照不均和含噪聲的人臉圖像數(shù)據(jù)集。下面分別介紹各種降質(zhì)模型及合成的人臉圖像。

1） 模糊降質(zhì)模型。運動模糊的圖像是由單次曝光時間內(nèi)不同位置傳感器在不同時刻的像素混疊形成的，其模糊范圍和領(lǐng)域形狀由運動屬性和曝光時間決定。運動模糊模型可以表示為：

[g（x，y）=0Tf（x-xm（t），y-ym（t））dt]

式中：[xm（t）]為原圖像在x方向上的運動分量;[ym（t）]為原圖像在y方向上的運動分量;T為曝光時間。對于勻速運動的圖像有[xm（t）=vxt]，[ym（t）=vyt]。通過改變x方向和y方向的運動速度[vx，vy]可以得到不同模糊程度的運動模糊圖像。

如圖2所示為本文合成的模糊圖像。其中，圖2a）～圖2c）為原始圖像，圖2d）～圖2f）為對應(yīng)的運動模糊圖像。

2） 光照不均降質(zhì)模型。光照不均即光照角度和光照條件的變化造成的偏光現(xiàn)象。本文通過將圖像的灰度直方圖壓縮到較狹窄的范圍，得到不同亮度的人臉圖像。如圖3所示為本文合成的光照不均圖像。其中，圖3a）～圖3c）為原始圖像，圖3d）～圖3f）為對應(yīng)的光照不均圖像。

3） 噪聲降質(zhì)模型。本文通過在清晰人臉圖像中添加高斯噪聲，來合成噪聲降質(zhì)圖像。高斯噪聲模型如下：

[p（n）=12πσexp-n-μ22σ2]

式中：n為噪聲的幅值;[μ]和[σ]分別為噪聲期望與方差。如圖4所示為添加不同程度噪聲后得到的降質(zhì)圖像。

1.2 ?級聯(lián)SVM分類

級聯(lián)SVM通過重復(fù)訓(xùn)練多個SVM模型來提升目標檢測和分類的性能，本文通過構(gòu)建級聯(lián)SVM對退化的人臉圖像進行分類以獲得圖像的評估分數(shù)。級聯(lián)SVM的訓(xùn)練、構(gòu)造流程如圖5所示。

2 ?測試與實驗結(jié)果

本文首先分別測試了在不同程度模糊（B1～B5），光照不均（L1～L5）和含噪聲（N1～N5）的人臉圖像數(shù)據(jù)集上，人臉圖像的分類性能及圖像質(zhì)量評估值。其結(jié)果如表1所示。

從表1中可以看出，對于各種降質(zhì)圖像本文評估方法得到的評估分數(shù)均較低。為了進一步驗證本文評估方法的有效性，本文使用下式所示的SROCC指標來計算本文算法評估結(jié)果是否與人眼評估結(jié)果一致。SROCC指標定義如下：

[SROCC=1-6i=1Nd2iN（N2-1）]

式中，d表示同一張人臉圖像使用不同評估方法得到的圖像質(zhì)量分數(shù)的排名差。表2所示為使用PSNR，SSIM指標與本文評估指標的比較結(jié)果。從表中可看出，本文評估方法在各種數(shù)據(jù)集中均可獲得較高的評估精度。

3 ?結(jié) ?語

本文提出一種基于級聯(lián)SVM的無參考人臉圖像質(zhì)量評價系統(tǒng)。該系統(tǒng)將級聯(lián)SVM的輸出作為人臉圖像質(zhì)量的評分依據(jù)，對圖像的分類性能進行評價。仿真測試與實驗結(jié)果表明，所提出的系統(tǒng)能較好地處理不同程度的模糊、光照不均和含噪聲退化的人臉圖像，相比于傳統(tǒng)的圖像質(zhì)量評估方式能獲得更準確的評估分數(shù)。

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