人脸识别过程

图1 人脸识别流程图

1．人脸的检测和定位：检测图中有没有人脸，将人脸从背景中分割出来，获取人脸或人脸上的某些器官在图像上的位置。

2．特征提取：提取特征点，构造特征矢量；多个样本图像的空间序列训练出一个模型，它的参数就是特征值；模版匹配法用相关系数做特征；而大部分神经网络方法则直接使用归一化后的灰度图像作为输入，网络的输出就是识别结果，没有专门的特征提取过程。

3．识别：将带识别的图像或特征与人脸数据库里的特征进行匹配，进而将给出的人脸图像与数据库中的某一个人脸图像及其名字，相关性对应起来。

人脸检测方法

基于知识的方法

a)优点：规则简单。

b)缺点：难以将人类知识转化为明确的规则。

基于特征的方法

c)优点：可以依据面部器官的几何关系进行人脸检测。

d)缺点：光照、噪声和遮挡可能使得人脸的边界特征被弱化，从而使得算法难以使用。

基于模版匹配的方法

e)优点：简单高效。

f)缺点：难以应对各种不同的成像条件；关于人脸模式和非人脸模式不存在一个清晰的、明确的界限。

基于外观的方法

g)优点：通过大量的样本训练使得人脸识别的精确度高。

h)缺点：算法复杂。

基于肤色的系统

i)优点：不受人脸姿态变化的影响。

j)缺点：受光照等外在因素影响较大。

人脸识别方法

基于几何特征的识别方法

a)优点：

i.符合人类识别人脸的机理，易于理解。

ii.对每幅图像只需存储一个特征矢量，存储量小。

iii.对光照变化不太敏感。

b)缺点：

i.从图像中抽取稳定的几何特征比较困难，特别是特征受到遮挡时。

ii.对强烈的表情变化和姿态变化的鲁棒性较差。

iii.一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息丢失，该方法比较适合于人脸图像粗分类。

基于统计的识别方法：隐马尔可夫法

c)优点：人脸识别率高。

d)缺点：算法实现复杂。

基于连接机制的方法

e)优点：

i.能够根据有代表性的样本自我学习，具有鲁棒性和自适应性。

ii.以并行的方式处理信息，配以硬件实现，可以显著地提高速度。

f)缺点：算法实现复杂。

人脸图像预处理与人脸检测

图像的灰度化与色彩空间变换

a)将彩色图像转化为黑白图像，以便后期处理：

Gray=0.229R+0.587G+0.11B

(R为红色分量，G为绿色分量，B为蓝色分量)

b)为了使人脸在LCD实时显示，对于经过视频解码输出的YCrCb 4：2：2格式数字视频数据切换到RGB色彩空间数据格式才能在LCD或者CRT上显示。YCrCh 4：2：2 视频数据到RGB色彩空间的转换公式如下：

R=1.164(Y-16)+1.596(Cr-128)

G=1.164(Y-16)-0.813(Cr-128)-0.392(Cb-128)

B=1.164(Y-16)+2.017(Cb-128)

灰度归一化

由于拍摄条件的不同，图像的亮度会有所不同，为了获取较稳定的标准图像，采用如下公式对图像做灰度归一化：

g(x,y)={[f(x,y)-m]×sv}/v+sm

(m,v是原图像f(x,y)的灰度均值和方差，sm,sv是设定的归一化后的灰度均值和方差，文中可取sm=0,sv=1)

图像去噪增强

c)领域平均法：

i.优点：算法简单，计算速度快。

ii.缺点：容易使图像产生模糊，特别是边缘细节处，邻域越大，模糊的越厉害。

d)中值滤波：

（Med(…)表示取序中值）

优点：克服了线性滤波器带来的图像细节模糊问题，在过滤噪声的同时，还能很好地保护边缘轮廓信息。

图像边缘检测算法

e)Roberts边缘检测算子：利用局部差分算子寻找边缘的算子，由如下公式给出：

i.优点：边缘定位准确。

ii.缺点：对噪声敏感，适用于边缘明显而且噪声较少的图像分割。

f)简化算子：

由于人脸图像是边缘丰富的子区域，所以边缘提取对于人脸图像的从复杂背景分割出来具有重要作用。根据人脸识别的实际情况，我们可以采用如下的简单算子来提取边缘：

H1和H2分别为水平和垂直方向的算子。经过实验发现，使用如上的算子具有运算简单，计算速度快的优点，而且经运算后边缘图像轮廓比较清晰，人脸轮

廓及五官区域可以凸显出来。