人臉檢測(cè)與識(shí)別的原理與方法

來(lái)源：《綜合布線系統(tǒng)實(shí)用技術(shù)手冊(cè)》吳達(dá)金 編著-僅供學(xué)習(xí)參考更新時(shí)間：2015-03-27

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       一個(gè)完整的人臉識(shí)別系統(tǒng)通常要包括人臉檢測(cè)、面部特征點(diǎn)定位、人臉建模以及分類判別4個(gè)步驟。其原理圖如圖

人臉檢測(cè)和識(shí)別原理圖

（一）人臉檢測(cè)技術(shù)

由于人臉檢測(cè)技術(shù)是人臉識(shí)別系統(tǒng)的基礎(chǔ)，其包括了圖像預(yù)處理、人臉粗檢、人臉細(xì)檢、歸一化（統(tǒng)一圖像規(guī)格） 、光照補(bǔ)償（以改善圖像質(zhì)量）等過(guò)程。對(duì)于智能數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)而言，與人臉檢測(cè)技術(shù)的結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)如下目標(biāo)：利用人臉檢測(cè)技術(shù)從原始視頻流中檢測(cè)并分離出人臉圖像加以保存，可以獲得無(wú)損的清晰人臉照片，同時(shí)為事后通過(guò)人臉照片檢索視頻奠定基礎(chǔ)；針對(duì)人臉區(qū)域進(jìn)行光照補(bǔ)償，改善圖像關(guān)注區(qū)域的視覺(jué)效果；人臉檢測(cè)結(jié)果可作為音視頻壓縮卡編碼狀態(tài)轉(zhuǎn)換的觸發(fā)信號(hào)，可有效改善編碼質(zhì)量、提升編碼效率。

1.人臉檢測(cè)的方法

1）基于知識(shí)的方法。它對(duì)典型的人臉規(guī)則所包含的知識(shí)進(jìn)行編碼。這一方法通常通過(guò)捕捉面部特征之間的相互關(guān)系進(jìn)行檢測(cè)，主要用來(lái)進(jìn)行人臉定位。

2）特征不變的方法。該方法著眼于當(dāng)姿態(tài)、視角或者光照條件改變的情況下，找到人臉存在的結(jié)構(gòu)特征，然后使用這些特征定位人臉。

3）模板匹配的方法。該方法存儲(chǔ)幾種標(biāo)準(zhǔn)的人臉模式，這些模式分別描述了整個(gè)人臉或若干臉部特征。通過(guò)計(jì)算輸入圖像與存儲(chǔ)的人臉模式間的相互關(guān)系來(lái)進(jìn)行人臉檢測(cè)。這一方法在人臉檢測(cè)和人臉定位中都有應(yīng)用。

4）基于外觀的方法。與模塊匹配方法相反，該方法的人臉模型是從訓(xùn)練圖像集的學(xué)習(xí)中獲得的，其中訓(xùn)練的圖像集應(yīng)當(dāng)具備各種臉部特征中有代表性的變化。學(xué)習(xí)得出的模型用于人臉檢測(cè)。

2.PC型數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)中人臉檢測(cè)方法

對(duì)于PC型數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)而言，其音視頻采集、編碼過(guò)程一般由音視頻壓縮卡上板載的DSP完成；應(yīng)用系統(tǒng)則一般運(yùn)行與操作系統(tǒng)平臺(tái)之上，完成錄像（存儲(chǔ)）、視頻預(yù)覽及回放、視頻傳輸、系統(tǒng)配置等任務(wù)。在PC型數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)上要實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)功能有以下三種途徑：

1）在音視頻壓縮卡板載的DSP上完成人臉檢測(cè)。

優(yōu)點(diǎn)；無(wú)需通過(guò)PCI總線傳輸未經(jīng)編碼的原始視頻流到監(jiān)控主機(jī)，減輕了對(duì)PCI總線的傳輸壓力。

缺點(diǎn)：對(duì)DSP的音視頻編碼過(guò)程造成一定的性能下降，對(duì)于負(fù)荷飽和的DSP而言，需要減少音視頻編碼的路數(shù)（如四路變?yōu)閮陕罚┮酝瓿扇四槞z測(cè)。

2）基于監(jiān)控主機(jī)的CPU完成人臉檢測(cè)。

優(yōu)點(diǎn)：是不影響音視頻壓縮卡的編碼，不會(huì)給板載DSP帶來(lái)新的負(fù)荷，同時(shí)由于目前監(jiān)控主機(jī)一般采用P4以上的高性能PC，與基于DSP的人臉檢測(cè)相比具有一定的效率優(yōu)勢(shì)。

缺點(diǎn)：則是需通過(guò)PCI總線傳輸未經(jīng)編碼的原始視頻流到監(jiān)控主機(jī)，加重了對(duì)PCI總線的壓力。同時(shí)，一定程度上也提升了CPU的占用率（一般會(huì)達(dá)到60%~70%）。

3）結(jié)合使用音視頻壓縮卡的DSP及監(jiān)控主機(jī)的CPU。由板載DSP完成圖像預(yù)處理及人臉粗檢，粗檢結(jié)果由DSP通過(guò)PCI總線傳至主機(jī)（數(shù)據(jù)量比未編碼的原始視頻流少1或2個(gè)數(shù)量級(jí)），最終由CPU完成人臉檢測(cè)。這種方式綜合了前面兩種方式的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)又避免了二者的不足，因此在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中得到了普遍的應(yīng)用。

完成人臉檢測(cè)過(guò)程后，檢測(cè)到的人臉圖像由數(shù)字監(jiān)控應(yīng)用系統(tǒng)調(diào)用人臉檢測(cè)軟件開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)包實(shí)現(xiàn)壓縮、關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)、檢索。這里所稱“關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)”是指通過(guò)視頻通道ID、時(shí)間將人臉圖像與視頻進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

（二）人臉識(shí)別技術(shù)

人臉識(shí)別主要依據(jù)那些在不同個(gè)體之間存在較大差異而對(duì)于一個(gè)人則比較穩(wěn)定的特征。具體的特征形式隨識(shí)別方法的不同而不同。

人臉識(shí)別包括了人臉圖像預(yù)處理、人臉特征表征和識(shí)別三部分。

1.人臉圖像預(yù)處理

人臉圖像預(yù)處理主要是去除光明、圖像旋轉(zhuǎn)，以及人臉尺寸等方面的影響，將圖像規(guī)范成統(tǒng)一的模塊，方便識(shí)別。

去除光照：拍攝時(shí)由于各種環(huán)境、時(shí)間照度不同，致使獲得的視頻中的人臉圖像有明暗差異，或本身圖片亮度不均勻，在識(shí)別是均會(huì)影響識(shí)別效果，可通過(guò)采用直方圖均衡等方法去除光照的影響。

圖像旋轉(zhuǎn)：拍攝時(shí)不同動(dòng)作-圖像時(shí)，人臉的位置會(huì)不同程度的偏移，可通過(guò)將人眼旋轉(zhuǎn)至同一水平面解決。

人臉尺寸：拍攝時(shí)距離的遠(yuǎn)近，得到的人臉圖像大小不一，可通過(guò)人臉的剪裁去掉多余的背景圖像，然后統(tǒng)一尺寸，通常是依據(jù)人兩眼距離為基礎(chǔ)依據(jù)進(jìn)行剪裁。

2.人臉特征表征

人臉有以下特征：

1）膚色特征。當(dāng)光照條件不變時(shí)，膚色對(duì)于旋轉(zhuǎn)、表情等變化不敏感，具有相當(dāng)好的魯棒性。

2）灰度特征。由于人臉的輪廓近似橢圓形，人臉的五官分布具有對(duì)稱性，空間位置相當(dāng)固定，個(gè)體五官的外形大致相同，從而表現(xiàn)為灰度分布呈一定規(guī)律性，這種規(guī)律反映了人臉的內(nèi)在特征?；叶忍卣魍ǔ２捎媒y(tǒng)計(jì)的方法或特征空間變換的方法進(jìn)行提取。

3.人臉識(shí)別的方法

目前常見(jiàn)的人臉識(shí)別基本方法可分為這幾類：基于幾何特征的人臉識(shí)別、基于子空間分析的人臉識(shí)別、基于模板匹配的人臉識(shí)別、基于隱馬爾可夫模型的人臉識(shí)別、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別和基于3D的人臉識(shí)別等。

1）基于幾何特征的人臉識(shí)別。這類識(shí)別方法首先將人臉用一個(gè)幾何特征矢量表示，進(jìn)而用模式識(shí)別中的層次聚類思想設(shè)計(jì)分類器對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別。在這種基于幾何特征的識(shí)別中，識(shí)別總歸為特征矢量之間的匹配，基于歐氏距離的判決是最常用的識(shí)別方法。

優(yōu)點(diǎn)：符合人類識(shí)別人臉的機(jī)理，易于理解；對(duì)每幅圖像只需存儲(chǔ)一個(gè)特征矢量，存儲(chǔ)量小；對(duì)光照變化不太敏感。

缺點(diǎn)：從圖像中抽取穩(wěn)定的特征比較困難，特別是當(dāng)特征受到遮擋時(shí)；對(duì)強(qiáng)烈的表情變化和姿態(tài)變化的魯棒性較差；一般幾何特征只描述了部件的基本形狀與結(jié)構(gòu)關(guān)系，忽略了局部細(xì)微特征，造成部分信息丟失。

2）基于子空間分析的人臉識(shí)別。子空間方法的基本思路是將高維的人臉圖像特征通過(guò)空間變換（線性或非線性）壓縮到一個(gè)低維的子空間進(jìn)行識(shí)別。

3）基于模塊匹配的人臉識(shí)別。這類方法的基本思路是將人臉灰度圖像當(dāng)做數(shù)據(jù)庫(kù)中的模板。然后通過(guò)計(jì)算未知樣本和已知模板間的歸一化相關(guān)來(lái)進(jìn)行人臉識(shí)別，對(duì)全局模板整個(gè)人臉或局部模板眼睛、鼻子和嘴巴都進(jìn)行了嘗試。

4）基于隱馬爾可夫模型的人臉識(shí)別。在人臉識(shí)別中識(shí)別的對(duì)象應(yīng)該包括人臉各個(gè)器官數(shù)值特征及各個(gè)器官聯(lián)系特征信息。而隱馬爾可夫模型（HMM）提供了解決這一問(wèn)題的方法。按照這種模型，把測(cè)到的特征看成是另一組不可觀測(cè)“狀態(tài)”產(chǎn)生的一列實(shí)現(xiàn)。因而可以將不同的人用不同的HMM參數(shù)來(lái)表征，而同一個(gè)人由于姿態(tài)和表情變化產(chǎn)生的多個(gè)觀測(cè)序可以通過(guò)同一個(gè)HMM模型來(lái)表征。

5）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征的分布式并進(jìn)行信息處理算法結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)模型。將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于人臉識(shí)別，一個(gè)直觀的想法是建立一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中每個(gè)神經(jīng)元對(duì)應(yīng)圖像中的一個(gè)像素。

6）基于3D的人臉識(shí)別。目前的人臉識(shí)別主要還是針對(duì)二維圖像或二維動(dòng)態(tài)視頻序列進(jìn)行研究，二維圖像識(shí)別技術(shù)在其他領(lǐng)域已有很多的應(yīng)用，但是由于人臉是個(gè)塑變體，使得通過(guò)二維圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)人臉識(shí)別存在困難。另外，基于二維圖像的人臉識(shí)別，不可避免受到環(huán)境光線、背景、視角等和人臉的姿態(tài)、表情、遮擋等不利影響，因而其識(shí)別精度很難有進(jìn)一步的提高。3D人臉識(shí)別允許與面部表情有關(guān)的變形，把3D人臉數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成“特征形式”，使它成為模型的形狀變化的不變量。

（三）影響人臉檢測(cè)和識(shí)別性能的因素

影響人臉識(shí)別性能的主要因素有：

1）光線。光線是人臉識(shí)別中非常重要的因素，如果光線達(dá)不到要求，采集到的圖像很難達(dá)到識(shí)別的要求。而視頻監(jiān)控現(xiàn)場(chǎng)通常受各種條件的限制，增加光線補(bǔ)償有一定的難度，所有應(yīng)根據(jù)實(shí)際的現(xiàn)場(chǎng)情況選擇采集設(shè)備。

2）角度。大角度的人臉圖像對(duì)識(shí)別會(huì)有影響。

3）人臉大小。人臉大小對(duì)識(shí)別性能有一定的影響，人臉圖像大小時(shí)，無(wú)法滿足識(shí)別的需要。隨著人臉圖像在一定范圍內(nèi)增大，人臉識(shí)別性能會(huì)有所提高。

4）飾物。普通飾物不遮擋臉部特征的時(shí)候，對(duì)人臉識(shí)別的性能影響不大，但是黑邊框眼鏡和墨鏡對(duì)識(shí)別性能影響較大。

5）配合程度。當(dāng)受監(jiān)視人群不配合時(shí)，如低頭、遮擋人臉、快速奔跑，會(huì)造成人臉識(shí)別性能的急劇下降。

6）監(jiān)控列表庫(kù)中的照片質(zhì)量。使用高質(zhì)量的圖像入庫(kù)，可以大大減少誤報(bào)和漏報(bào)，可以提高人臉識(shí)別的性能。

（四）人臉檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用

（1）企業(yè)、住宅安全和管理。如人臉識(shí)別門禁考勤系統(tǒng)，人臉識(shí)別防盜門等。

（2）電子護(hù)照及身份證。這或許是未來(lái)規(guī)模最大的應(yīng)用，在國(guó)際民航組織（ICAO）已確定，從2010年4月1日起，其118個(gè)成員國(guó)家和地區(qū)，必須使用機(jī)讀護(hù)照，人臉識(shí)別技術(shù)是首推識(shí)別模式，該規(guī)定已經(jīng)成為國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。中國(guó)的電子護(hù)照計(jì)劃公安部一所正在加緊規(guī)劃和實(shí)施。

（3）公安、司法和刑偵。如利用人臉識(shí)別系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)，在全國(guó)范圍內(nèi)搜捕逃犯。

（4）自助服務(wù)。如銀行的自動(dòng)提款機(jī)，如果用戶卡片和密碼被盜，就會(huì)被他人冒取現(xiàn)金。如果同時(shí)應(yīng)用人臉識(shí)別就會(huì)避免這種情況的發(fā)生。

（5）信息安全。如計(jì)算機(jī)登錄、電子政務(wù)和電子商務(wù)。在電子商務(wù)中交易全部在網(wǎng)上完成，電子政務(wù)中的很多審批流程也都搬到了網(wǎng)上。而當(dāng)前，交易或者審批的授權(quán)都是靠密碼來(lái)實(shí)現(xiàn)，如果密碼被盜，就無(wú)法保證安全。但是使用生物特征，就可以做到當(dāng)事人在網(wǎng)上的數(shù)字身份和真實(shí)身份統(tǒng)一，從而大大增加電子商務(wù)和電子政務(wù)系統(tǒng)的可靠性。

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