人臉檢測與識別的原理與方法

來源：《綜合布線系統(tǒng)實用技術(shù)手冊》吳達金 編著-僅供學習參考更新時間：2015-03-27

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

人臉檢測和識別原理圖

（一）人臉檢測技術(shù)

由于人臉檢測技術(shù)是人臉識別系統(tǒng)的基礎(chǔ)，其包括了圖像預處理、人臉粗檢、人臉細檢、歸一化（統(tǒng)一圖像規(guī)格） 、光照補償（以改善圖像質(zhì)量）等過程。對于智能數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)而言，與人臉檢測技術(shù)的結(jié)合可以實現(xiàn)如下目標：利用人臉檢測技術(shù)從原始視頻流中檢測并分離出人臉圖像加以保存，可以獲得無損的清晰人臉照片，同時為事后通過人臉照片檢索視頻奠定基礎(chǔ)；針對人臉區(qū)域進行光照補償，改善圖像關(guān)注區(qū)域的視覺效果；人臉檢測結(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，可有效改善編碼質(zhì)量、提升編碼效率。

1.人臉檢測的方法

1）基于知識的方法。它對典型的人臉規(guī)則所包含的知識進行編碼。這一方法通常通過捕捉面部特征之間的相互關(guān)系進行檢測，主要用來進行人臉定位。

2）特征不變的方法。該方法著眼于當姿態(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。該方法存儲幾種標準的人臉模式，這些模式分別描述了整個人臉或若干臉部特征。通過計算輸入圖像與存儲的人臉模式間的相互關(guān)系來進行人臉檢測。這一方法在人臉檢測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練圖像集的學習中獲得的，其中訓練的圖像集應(yīng)當具備各種臉部特征中有代表性的變化。學習得出的模型用于人臉檢測。

2.PC型數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)中人臉檢測方法

對于PC型數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)而言，其音視頻采集、編碼過程一般由音視頻壓縮卡上板載的DSP完成；應(yīng)用系統(tǒng)則一般運行與操作系統(tǒng)平臺之上，完成錄像（存儲）、視頻預覽及回放、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)上要實現(xiàn)人臉檢測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。

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

缺點：對DSP的音視頻編碼過程造成一定的性能下降，對于負荷飽和的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。

2）基于監(jiān)控主機的CPU完成人臉檢測。

優(yōu)點：是不影響音視頻壓縮卡的編碼，不會給板載DSP帶來新的負荷，同時由于目前監(jiān)控主機一般采用P4以上的高性能PC，與基于DSP的人臉檢測相比具有一定的效率優(yōu)勢。

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

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

完成人臉檢測過程后，檢測到的人臉圖像由數(shù)字監(jiān)控應(yīng)用系統(tǒng)調(diào)用人臉檢測軟件開發(fā)數(shù)據(jù)包實現(xiàn)壓縮、關(guān)聯(lián)存儲、檢索。這里所稱“關(guān)聯(lián)存儲”是指通過視頻通道ID、時間將人臉圖像與視頻進行關(guān)聯(lián)。

（二）人臉識別技術(shù)

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

人臉識別包括了人臉圖像預處理、人臉特征表征和識別三部分。

1.人臉圖像預處理

人臉圖像預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，方便識別。

去除光照：拍攝時由于各種環(huán)境、時間照度不同，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，在識別是均會影響識別效果，可通過采用直方圖均衡等方法去除光照的影響。

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

人臉尺寸：拍攝時距離的遠近，得到的人臉圖像大小不一，可通過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)進行剪裁。

2.人臉特征表征

人臉有以下特征：

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

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稱性，空間位置相當固定，個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)計的方法或特征空間變換的方法進行提取。

3.人臉識別的方法

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

1）基于幾何特征的人臉識別。這類識別方法首先將人臉用一個幾何特征矢量表示，進而用模式識別中的層次聚類思想設(shè)計分類器對人臉進行識別。在這種基于幾何特征的識別中，識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別方法。

優(yōu)點：符合人類識別人臉的機理，易于理解；對每幅圖像只需存儲一個特征矢量，存儲量??；對光照變化不太敏感。

缺點：從圖像中抽取穩(wěn)定的特征比較困難，特別是當特征受到遮擋時；對強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，忽略了局部細微特征，造成部分信息丟失。

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

3）基于模塊匹配的人臉識別。這類方法的基本思路是將人臉灰度圖像當做數(shù)據(jù)庫中的模板。然后通過計算未知樣本和已知模板間的歸一化相關(guān)來進行人臉識別，對全局模板整個人臉或局部模板眼睛、鼻子和嘴巴都進行了嘗試。

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

5）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別。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行信息處理算法結(jié)構(gòu)的動力學模型。將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于人臉識別，一個直觀的想法是建立一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中每個神經(jīng)元對應(yīng)圖像中的一個像素。

6）基于3D的人臉識別。目前的人臉識別主要還是針對二維圖像或二維動態(tài)視頻序列進行研究，二維圖像識別技術(shù)在其他領(lǐng)域已有很多的應(yīng)用，但是由于人臉是個塑變體，使得通過二維圖像識別技術(shù)對人臉識別存在困難。另外，基于二維圖像的人臉識別，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，因而其識別精度很難有進一步的提高。3D人臉識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）影響人臉檢測和識別性能的因素

影響人臉識別性能的主要因素有：

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

2）角度。大角度的人臉圖像對識別會有影響。

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

4）飾物。普通飾物不遮擋臉部特征的時候，對人臉識別的性能影響不大，但是黑邊框眼鏡和墨鏡對識別性能影響較大。

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

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

（四）人臉檢測和識別技術(shù)的應(yīng)用

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

（2）電子護照及身份證。這或許是未來規(guī)模最大的應(yīng)用，在國際民航組織（ICAO）已確定，從2010年4月1日起，其118個成員國家和地區(qū)，必須使用機讀護照，人臉識別技術(shù)是首推識別模式，該規(guī)定已經(jīng)成為國際標準。中國的電子護照計劃公安部一所正在加緊規(guī)劃和實施。

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

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

（5）信息安全。如計算機登錄、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。而當前，交易或者審批的授權(quán)都是靠密碼來實現(xiàn)，如果密碼被盜，就無法保證安全。但是使用生物特征，就可以做到當事人在網(wǎng)上的數(shù)字身份和真實身份統(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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