周令

摘要：自動(dòng)人臉識(shí)別（AFR）是生物識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，它涉及到圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺等多個(gè)學(xué)科的研究?jī)?nèi)容。人臉識(shí)別技術(shù)因其具有良好的非接觸、非打擾的優(yōu)勢(shì)在身份鑒定、門禁系統(tǒng)、監(jiān)控、法律實(shí)施和人機(jī)交互等方面有著廣泛的應(yīng)用前景。經(jīng)過多年的發(fā)展，研究者已經(jīng)提出了很多性能卓越的人臉識(shí)別算法，也出現(xiàn)了一些成功的商用系統(tǒng)。但是當(dāng)人臉圖像出現(xiàn)光照、姿態(tài)、表情、年齡的變化、遮擋問題或少樣本問題的時(shí)候，識(shí)別率會(huì)急劇下降，特別是光照的變化對(duì)識(shí)別率的影響最大。設(shè)計(jì)出對(duì)光照變化具有高識(shí)別率和高魯棒性的人臉識(shí)別算法是人臉識(shí)別領(lǐng)域中的一個(gè)難點(diǎn)和熱點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別;特征提取;光照模型;雙樹復(fù)小波變換

中圖分類號(hào)：TP391.41?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?文章編號(hào)：1672-9129（2020）08-0046-01

人臉識(shí)別具有主動(dòng)性、非侵犯性和用戶友好的特點(diǎn)，可以在對(duì)方毫無(wú)覺察的情況下進(jìn)行身份的辨識(shí)，非常適合于人流量大的場(chǎng)合和戶外進(jìn)行身份識(shí)別。隨著視頻監(jiān)控的快速普及，迫切需要一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識(shí)別技術(shù)，以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識(shí)別技術(shù)相對(duì)其他生物識(shí)別技術(shù)來(lái)說(shuō)無(wú)疑是最佳的選擇，采用快速人臉檢測(cè)技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖像中實(shí)時(shí)查找人臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)快速身份識(shí)別。對(duì)于銀行取款監(jiān)控，地鐵、飛機(jī)場(chǎng)等人流量大的場(chǎng)合采用人臉識(shí)別技術(shù)可以快速的對(duì)人臉進(jìn)行篩查，找出犯罪分子。這一點(diǎn)是指紋、虹膜等其他生物識(shí)別技術(shù)無(wú)法達(dá)到的。

1?人臉圖像預(yù)處理方法

1.1 圖像劃分。圖像識(shí)別領(lǐng)域中基于圖像分割的識(shí)別方法的識(shí)別率相對(duì)較好，因此采用均勻四分法，將待識(shí)別的人臉圖像劃分為均勻的 4 個(gè)區(qū)域，同時(shí)要對(duì) 4 個(gè)部分給到不一樣的識(shí)別權(quán)值，這里特征顯著的眼部范圍的權(quán)值一定得不小于臉部面積，由于臉部區(qū)域的特點(diǎn)可分性極小，光照直射后不變性不太好。

1.2 區(qū)域光照分類。當(dāng)人面在進(jìn)行面部識(shí)別時(shí)，外部環(huán)境的光源會(huì)影響到識(shí)別結(jié)果，通過外部光源照射的方向分析，可以進(jìn)行針對(duì)性的改進(jìn)，力求將外部的干擾降到最低。人臉正面被光源照射就沒有陰影出現(xiàn)，而側(cè)面被照射就肯定有陰影，不管從哪個(gè)方向被照射都會(huì)出現(xiàn)偏暗部位。背面與正面光源影響人臉識(shí)別的程度較小，然而，側(cè)面的陰影則十分影響識(shí)別率。并且造成的陰影都是呈區(qū)域性，所以使用區(qū)域性的光照處理，能夠降低處理所需時(shí)間，解決全局性的光照處理對(duì)于沒有被影響地方的變化。

2?人臉識(shí)別技術(shù)存在的難點(diǎn)

目前人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入到了一個(gè)全新的階段，識(shí)別性能有了非常大的突破，也出現(xiàn)了一些產(chǎn)品。人臉識(shí)別被認(rèn)為是生物特征識(shí)別領(lǐng)域最困難的研究課題之一，還存在著許多具有挑戰(zhàn)性的問題需要解決。

2.1復(fù)雜條件下的人臉檢測(cè)。人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別系統(tǒng)的前端處理環(huán)節(jié)，能否正確檢測(cè)出人臉，人臉的定位是否準(zhǔn)確影響著系統(tǒng)的識(shí)別性能。在背景復(fù)雜，光照不理想，人臉姿態(tài)變化大的情況下，人臉檢測(cè)率快速下降。因此迫切需要研究出能夠適應(yīng)復(fù)雜條件下的人臉檢測(cè)算法。

2.2光照變化對(duì)識(shí)別性能的影響光照問題是人臉識(shí)別中存在已久的問題，也是影響人臉識(shí)別系統(tǒng)性能最重要的因素之一?？煽丨h(huán)境下，靜態(tài)人臉和三維人臉識(shí)別技術(shù)的性能跟虹膜識(shí)別技術(shù)是相當(dāng)?shù)模軌蜻_(dá)到非常高的水平。雖然 FRVT2006 表明不同光照條件下人臉識(shí)別性能比 FRVT2002 有顯著提高，但是還沒有根本上克服光照的影響。目前光照處理的方法還沒有達(dá)到實(shí)用的程度，需要進(jìn)一步研究。

2.3表情變化對(duì)識(shí)別性能的影響。在非控條件下，人臉的表情隨時(shí)都可能發(fā)生變化。表情是一種復(fù)雜的肌肉運(yùn)動(dòng)，表情的變化會(huì)引起面部輪廓、紋理的變化，同時(shí)會(huì)改變面部特征點(diǎn)的位置。不同的表情引起面部不同的變化;不同的人的相同表情影響也不相同。因此很難用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)精確劃分各種表情對(duì)不同人的影響。如何魯棒地識(shí)別帶有不同表情的人臉圖像是人類識(shí)別技術(shù)中一項(xiàng)重要內(nèi)容。

2.4姿態(tài)變化對(duì)識(shí)別性能的影響。姿態(tài)變化主要是指人臉圖像的旋轉(zhuǎn)，包括平面旋轉(zhuǎn)（In-Plane Rotation）和深度旋轉(zhuǎn)（In-Depth Rotation）。對(duì)于平面旋轉(zhuǎn)可以在人臉檢測(cè)階段通過人眼水平定位進(jìn)行校準(zhǔn)，很多算法具有旋轉(zhuǎn)不變性，可以提取出具有平面旋轉(zhuǎn)不變的特征，如 LBP、偽 Zernik 矩等。對(duì)于深度旋轉(zhuǎn)，當(dāng)俯仰或左右側(cè)面角度太大（遮住半邊臉）時(shí)使用傳統(tǒng)的二維人臉識(shí)別技術(shù)識(shí)別率急劇下降。如何提高人臉識(shí)別系統(tǒng)對(duì)姿態(tài)變化的魯棒性是極具挑戰(zhàn)的問題。目前主要采用三維人臉識(shí)別技術(shù)來(lái)來(lái)補(bǔ)償部分丟失的信息。

3?光照模型簡(jiǎn)述

非受控條件下獲取到的人臉圖像一般都存在光照不均的問題，光照條件的變化一般會(huì)直接表現(xiàn)為圖像中人臉表面的明暗變化，如存在陰影區(qū)域、有的部分非常亮、有點(diǎn)部分過于暗淡，如果不通過預(yù)先處理來(lái)消除這些因素的影響，將會(huì)導(dǎo)致人臉識(shí)別算法識(shí)別率的急劇下降。因此為了確保識(shí)別的健壯性，一個(gè)通用的人臉識(shí)別系統(tǒng)需要預(yù)先對(duì)人臉圖像進(jìn)行的光照補(bǔ)償或光照歸一化。為了進(jìn)一步地研究光照帶來(lái)的影響，研究者建立一些理論模型來(lái)模擬光照與物體表面的相互作用，這就是光照模型（Illumination Model）。目前使用較多的光照模型大致可分為局部光照模型和全局光照模型，它們分別以朗伯光照模型和輻照度模型的應(yīng)用最為廣泛。

結(jié)語(yǔ)：針對(duì)傳統(tǒng)Retinex算法在光照變化強(qiáng)烈條件下出現(xiàn)的“光暈”難題，首先對(duì)人臉圖像的對(duì)比度進(jìn)行局部非線性增強(qiáng)，使算法對(duì)各種光照條件下的人臉圖像能夠得到較好增強(qiáng)效果，然后利用 Mean- Shift平滑濾波對(duì)光照進(jìn)行估計(jì)，消除了傳統(tǒng)Retinex算法中出現(xiàn)“光暈”現(xiàn)象，仿真對(duì)比結(jié)果表明，改進(jìn)SSR算法有效地提高了在光照變換條件下的人臉識(shí)別效果。

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