基于特征融合的人耳識(shí)別

陳春蘭 許立志

摘 要:分析Zernike矩人耳特征提取和非負(fù)矩陣分解(NMF)人耳特征提取的利弊。將線性判別分析的思想融入到NMF算法中,對(duì)傳統(tǒng)的NMF方法進(jìn)行改進(jìn)。介紹一種融合特征人耳識(shí)別方法:將Zernike矩和傳統(tǒng)非負(fù)矩陣分解融合提取人耳特征,得到一個(gè)分類能力更強(qiáng)的人耳特征矩陣,并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類識(shí)別,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,應(yīng)用融合特征方法提取人耳圖像特征,可以提高識(shí)別效果。

關(guān)鍵詞:人耳識(shí)別;特征融合;Zernike矩;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);非負(fù)矩陣分解

中圖分類號(hào):TP391

隨著科技的發(fā)展,社會(huì)的進(jìn)步,身份驗(yàn)證的要求也日益迫切,包括指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等。人臉識(shí)別已經(jīng)取得了可喜的研究成果,但在實(shí)際應(yīng)用中存在很多的困難:人臉是非剛體,存在表情變化會(huì)對(duì)人臉識(shí)別造成影響。

[JP2]人耳特征與其他的生物特征一樣是每個(gè)人與生俱來(lái)的,為人的內(nèi)在屬性,具有較高的穩(wěn)定性及個(gè)體差異性。而人耳特征與其他生物特征不同的是,他具有普遍性、可采集性和不可偽造性等特點(diǎn)。人耳有著可靠、穩(wěn)定和豐富的生理特征,并且人耳作為一種生物特征,具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn):人耳不受表情、化妝的影響;不易受傷,不受耳環(huán)、眼鏡架等的影響;比人臉具有更一致的顏色分布;人耳表面更小,信息存儲(chǔ)和處理量更少[1,2]。人耳識(shí)別作為一種新的人體特征識(shí)別技術(shù)正引起人們的關(guān)注。[JP]

Zernike矩方法提取具有旋轉(zhuǎn)不變性的人耳幾何特征,具有穩(wěn)定性強(qiáng),有利于分類識(shí)別,但是當(dāng)人耳圖像受到其他因素如光照的影響時(shí),這種識(shí)別率就會(huì)降低。改進(jìn)的非負(fù)矩陣分解是將線性判別融入到傳統(tǒng)的非負(fù)矩陣分解方法中,通過(guò)最大化樣本類間差異,最小化樣本類內(nèi)差異,提取具有判別能力的低維人耳特征。在此將這兩種具有互補(bǔ)性的特征串行融合,得到一個(gè)分類能力更強(qiáng)的特征。

1 Zernike矩方法特征提取

Zernike矩是一種正交復(fù)數(shù)矩,它利用的正交集是一個(gè)在單位圓內(nèi)的正交集

設(shè)二維離散圖像函數(shù)用f(x,y)表示,n+mЫ譠ernike不變矩表示為:

實(shí)質(zhì)上,它是一種映射,將圖像函數(shù)變換到一組正交基函數(shù)上。圖像f(x,y)的玓ernike矩是該圖像在一組正交多項(xiàng)式V﹏m(x,y)上的投影。所謂的正交是指V﹏m(x,y)在單位圓內(nèi)x2+y2≤1滿足下列條件:

離散形式為:

由于Zermike矩的定義中引入了完全正交基的基函數(shù)集,取代了原點(diǎn)矩定義中的非正交基函數(shù)集,因此在理論上Zermike矩比原點(diǎn)矩具有更好的數(shù)學(xué)性質(zhì)[3,4]。

對(duì)人耳圖像進(jìn)行大小調(diào)整后,求取Zermike矩的幅值作為特征,具有穩(wěn)定性強(qiáng),有利于分類識(shí)別。但是當(dāng)人耳圖像受到其他因素,如光照的影響時(shí),這種識(shí)別能力就會(huì)大大降低。對(duì)Carreira[CD*2]Perpinan建立的人耳圖像庫(kù)進(jìn)行人耳Zernike矩特征提取:

(1) 讀入人耳圖像,將圖像坐標(biāo)原點(diǎn)移至圖像中心;

(2) 將圖像像素的坐標(biāo)映射到單位圓內(nèi),落于單位圓外的像素不予考慮;

(3) 調(diào)用zernlpol函數(shù),計(jì)算Zernike矩值;

(4) 根據(jù)步驟(3)提取人耳特征。

其中,玭的變化計(jì)算出圖像不同階的Zernike矩,在玭確定的情況下,玬的變化計(jì)算出玬階的各個(gè)Zernike矩值。本實(shí)驗(yàn)中取玭=6,不考慮玬<0的情況。這些矩值可以看成是具體圖像的Zernike矩特征,把計(jì)算出的Zernike矩的各階矩值按玭遞增的次序并且在玭確定的情況下按玬遞增的次序排列:Z=(z1,z2,…,z璱,…)。求取Zernike矩幅值作為特征,得到一個(gè)15維的人耳矩特征向量。

2 改進(jìn)的NMF特征提取

2.1 改進(jìn)的NMF方法

利用傳統(tǒng)的方法可以得到好的識(shí)別效果,但是當(dāng)圖像受外在因素的影響時(shí),NMF的識(shí)別率會(huì)降低。線性判別分析是一種常用的子空間分析方法,通過(guò)最大化樣本類間差異,最小化樣本類內(nèi)差異,提取最具有判別能力的低維特征,對(duì)光照等都不太敏感。本文介紹了一種改進(jìn)的NNF算法:將線性判別分析的思想融入到NMF算法中,對(duì)NMF進(jìn)行改進(jìn)。根據(jù)NMF算法計(jì)算基圖像;將原始的人耳圖像向NMF基圖像做投影,在投影子空間上進(jìn)行線性判別分析[5]。

設(shè)矩陣[WTHX]V[WTBX]是由n幅人耳圖像V1,V1,…,V璶構(gòu)成的訓(xùn)練集,對(duì)其進(jìn)行玁MF分解,得到由r個(gè)基圖像構(gòu)成的子空間[WTHX]W[WTBX]=[W1,W2,…,W璻]。為了提高分類精度,從﹔個(gè)Щ圖像中選擇主要反映類間差異的基圖像來(lái)構(gòu)造新的子空間:

令c為所有樣本可分的類數(shù);c璳為屬于第k類的樣本數(shù);[WTHX]μ[WTBX]璳為第k類樣本的平均向量;[WTHX]μ[WTBX]為所有樣本的平均向量;[WTHX][WTBX]璚為第i個(gè)基圖像的一維投影子空間所對(duì)應(yīng)的類內(nèi)散布矩陣;[WTHX][WTBX]瑽為第i個(gè)基圖像的一維投影子空間所對(duì)應(yīng)的類間散布矩陣。式(6)中的玍ar﹊nter([WTHX]W[WTBX]璱)為第i個(gè)基圖像[WTHX]W[WTBX]璱所代表的類間差異:

根據(jù)式(8)進(jìn)行基圖像選擇時(shí),保留了主要反映類間差異的基圖像來(lái)構(gòu)造子空間,從而能夠壓制圖像之間的與識(shí)別信息無(wú)關(guān)的差異,能夠得到具有判別力的局部特征。

改進(jìn)的NMF特征提取的算法如下:

(1) 對(duì)矩陣玔WTHX]V[WTBX]進(jìn)行NMF分解,得到玶個(gè)基圖像。

(2) 根據(jù)式(7)和式(8)計(jì)算Var﹊nter([WTHX]W[WTBX]璱)和￢ar﹊ntra([WTHX]W[WTBX]璱);

(3) 根據(jù)式(6)從玶個(gè)基圖像中選取玴個(gè)主要反映類間差異的基圖像來(lái)構(gòu)造子空間[WTHX]W[WTBZ];

(4) 將測(cè)試圖像向子空間[WTHX]W[WTBZ]投影進(jìn)行特征提取。

2.2 改進(jìn)的NMF方法進(jìn)行人耳特征提取

改進(jìn)的NMF算法對(duì)人耳進(jìn)行特征提取:

(1) 隨機(jī)初始化非負(fù)矩陣矩陣[WTHX]W[WTBX],[WTHX]H[WTBX];

(2) 更新[WTHX]W[WTBX]和[WTHX]H[WTBX]直到收斂:

(3) 計(jì)算人耳子空間玶個(gè)基向量:

(4) 根據(jù)式(7)和式(8)計(jì)算

(5) 根據(jù)式(6)從計(jì)算r個(gè)基圖像選取p個(gè)主要反應(yīng)類間差異的基圖像來(lái)構(gòu)造子空間[WTHX]W[WTBX];

(6) 將測(cè)試圖像向子空間[WTHX]W[WTBX]ё鐾隊(duì),計(jì)算人耳特征。

訓(xùn)練圖像和訓(xùn)練子集如圖1,圖2所示。從表1可以看出,當(dāng)訓(xùn)練和測(cè)試人耳圖像的角度差別不大時(shí)(子集2),這兩種方法均取得了較高的識(shí)別率,都達(dá)到80%以上;當(dāng)訓(xùn)練圖像和測(cè)試圖像的角度差別較大時(shí)(子┘1),識(shí)別率最高的是改進(jìn)的NMF算法,雖然這兩種方法的識(shí)別率都有降低,可是改進(jìn)的NMF算法降低4.8%,傳統(tǒng)NMF降低30%。改進(jìn)的NMF對(duì)角度的改變有較好的魯棒性。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)采用了Carreira[CD*2]Perpinan建立的人耳圖像庫(kù)(如圖3所示的部分人耳圖像),該圖像包括17人,每人6幅,共102幅人耳圖像,由于該人耳圖像庫(kù)中的所有圖像已經(jīng)經(jīng)過(guò)剪裁和旋轉(zhuǎn),長(zhǎng)寬比例為1∶6(這是由人耳的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)決定的,人耳長(zhǎng)寬比例均值大致在1∶6附近),[LL]并進(jìn)行了亮化處理,因此圖像較理想,在此不在進(jìn)行圖像的預(yù)處理。該實(shí)驗(yàn)在Matlab 7.1環(huán)境下進(jìn)行。

將Zernike矩提取具有旋轉(zhuǎn)不變性的人耳幾何特征和改進(jìn)的非負(fù)矩陣分解提取具有判別能力的低維人耳特征串性融合,得到一個(gè)分類能力更強(qiáng)的特征。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行分類,結(jié)果如表2所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明利用融合特征方法可以提高人耳識(shí)別率。[HJ1][HJ]

4 結(jié) 語(yǔ)

本文介紹了一種融合特征方法用于人耳識(shí)別,該方法結(jié)合Zernike矩和NMF的優(yōu)缺點(diǎn),得到一個(gè)分類能力更強(qiáng)的人耳特征,提高了分類識(shí)別率。

參 考 文 獻(xiàn)

[JP2][1]Hanna[CD*2]Kaisa Lammi.Ear Biometrics[EB/OL].http://www.it.lut.fi/kurssit/03[CD*2]04/010970000/seminars/Lammi.pdf.

[2]Burge M J,Burger W.Using Ear Biometrics for Passive ㊣dentification猍A].Proceedings of 14th,International Information Security Conference[C].Vienna,Austria:Kluwer Academic,1998:139[CD*2]148.[JP]

[3]Khotanzad A,Yaw HH.Invariant Image by Zernike Moments[J].IEEE Trans.on PAMI,1990,12(5):489[CD*2]497.

[4]劉茂福,胡慧君,何炎祥.主成分分析在圖像Zernike矩特征降維中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2007,27(3):696[CD*2]700.

[5]張志偉,夏克文,楊帆,等.一種改進(jìn)NMF算法及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用[J].光電工程,2007,34(8):121[CD*2]126.

[6]魏海坤.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的理論與方法[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2005.

[7]曾黃麟.智能計(jì)算[M].重慶:重慶大學(xué)出版社,2004.

[8][JP2]Paatero P,Tapper U.Positive Matrix Factorization:A Non[CD*2]negative Factor Model with Optimal Utilization of Error Estimates of Data Values[J].Environmetrics,1994(5):111[CD*2]126.[JP]

[9]Lee D D,Seung H S.Learning the Parts of Objects by Non[CD*2]negative Matrix Factorization[J].Nature,1999,401(6 755):788[CD*2]791.

[10]張兆禮,趙春暉,梅曉丹.現(xiàn)代圖像處理技術(shù)及Matlab實(shí)現(xiàn)[M].北京:人民郵電出版社,2001.

[11]張偉偉,夏利民.基于多特征融合和Bagging神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人耳識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,207,26(8):1 870[CD*2]1 872.[HJ0][HJ]

作者簡(jiǎn)介

陳春蘭 女,1983年出生,碩士研究生。主要研究方向?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別。

許立志 男,1980年出生,碩士研究生。主要研究方向?yàn)榇旨碚?、智能信息處理。[LM]

科學(xué)計(jì)算與信息處理趙 杰等:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩種巖性識(shí)別方法的研究