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      不同監(jiān)控視頻條件可識(shí)別人像特征研究

      2016-01-14 01:18:48高一卓
      科教導(dǎo)刊 2015年34期
      關(guān)鍵詞:識(shí)別

      高一卓

      摘 要 不同的視頻條件下,視頻中人像特征會(huì)發(fā)生畸變,本文通過(guò)觀看大量視頻資料,對(duì)這些畸變特征進(jìn)行梳理,分析不同視頻條件下哪些特征可以加以識(shí)別利用,提出視頻資料中人像特征可識(shí)別的參考方向,為公安一線(xiàn)快速分析視頻信息含量提供依據(jù)。

      關(guān)鍵詞 視頻條件 人像特征 識(shí)別

      中圖分類(lèi)號(hào):D918.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A DOI:10.16400/j.cnki.kjdks.2015.12.077

      Research on Portrait Characteristics Be Identified

      in Different Monitoring Video Conditions

      GAO Yizhuo

      (Jilin Police College, Criminal Science and Technology Department, Changchun, Jilin 130117)

      Abstract Under the condition of different video, the video portrait characteristics of distortion will happen. Combing the distortion characteristic by watching a large number of video data, the author analyze features which can be identified and can be used under the different conditions of videos, outline the reference direction on identifiable features in videos in order to provide the basis for the public security to rapid analyze the video information content which can be used.

      Key words video conditions; characteristics; identification

      0 引言

      在不同的視頻條件情況下,人物面部特征會(huì)發(fā)生不同程度的變化,經(jīng)過(guò)觀察,場(chǎng)景、條件的不同,臉部特征變化的趨勢(shì)和效果也有章可循,通過(guò)對(duì)人物面部特征發(fā)生變化情況進(jìn)行總結(jié),進(jìn)而分析視頻資料中人像信息是否可利用,為偵查人員快速直接提取視頻中人物的特征提供可行的參考方向,提高視頻資料信息的利用率。

      1 視頻資料像素?cái)?shù)對(duì)人臉特征識(shí)別的影響

      視頻監(jiān)控頭的設(shè)置條件不同,如清晰度不同,高度、角度不同,均會(huì)不同程度導(dǎo)致人臉的面部特征在視頻資料中發(fā)生扭曲、變形等情況,根據(jù)人臉特征的穩(wěn)定性,在不同的視頻條件下對(duì)扭曲的特征進(jìn)行梳理歸類(lèi)。

      1.1 對(duì)人物臉型特征識(shí)別的影響

      影響視頻人臉清晰度的最直接原因即是監(jiān)控?cái)z像頭的清晰程度。現(xiàn)有的視頻監(jiān)控?cái)z像頭有30萬(wàn)像素、60萬(wàn)像素以及百萬(wàn)像素以上。理論上,攝像頭像素?cái)?shù)越高得到的人像在視頻中越清晰。相關(guān)資料表明,在人類(lèi)正面信息至少需要32?2個(gè)像素時(shí)才能夠識(shí)別人像。統(tǒng)計(jì)信息證明,在60萬(wàn)像素以下攝像頭得到的人臉信息,在人臉達(dá)到32?2像素的臨界條件下,能夠使用的特征信息也相對(duì)較百萬(wàn)像素少,主要體現(xiàn)在面部輪廓、五官線(xiàn)條的連續(xù)性上。在百萬(wàn)像素條件下, 32?2人臉像素能夠識(shí)別人臉的臉型,面部輪廓線(xiàn)相對(duì)較清晰,五官位置結(jié)構(gòu)能夠識(shí)別,進(jìn)而分析得到人物臉型,模糊程度較前者低。人物的身高體態(tài)等特征,60萬(wàn)像素及以下的攝像頭在中遠(yuǎn)距離情況下,一般能得到較多的行走步態(tài)、步法、身材、身高等信息,發(fā)型、服飾等信息一般不完全,存在信息不足的情況。

      在實(shí)際應(yīng)用中,視頻中人像的識(shí)別首先確定人臉臉型。人臉的識(shí)別過(guò)程中,面部的縱向信息對(duì)臉型的確定起主要作用。面部的長(zhǎng)度信息能夠快速的確定人臉的整體形態(tài),面長(zhǎng)在身高中所占的比例,在實(shí)際視頻中人臉的臉型縱向方向至少約為20個(gè)像素以上才能確定人臉的輪廓,如果縱向方向低于20像素,一般情況下,人物不具備可識(shí)別面部特征。圖1(a)為縱向面部信息為22個(gè)像素,圖1(b)為縱向面部信息16個(gè)像素。

      (a) (b)

      圖1 臉部縱向像素對(duì)人臉臉型識(shí)別的影響

      1.2 對(duì)人物鼻子識(shí)別的影響

      人物的鼻子具有立體性,在面部所占的面積也較大。體現(xiàn)在視頻資料中即為鼻部亮度較高,在大部分視頻資料中都能夠的分辨出人物的鼻子形態(tài)以及在面部所占的像素比例。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明,在人物面部輪廓能夠確定的情況下,人物鼻子的形態(tài)能夠較多的被識(shí)別。

      側(cè)面人臉鼻子的識(shí)別度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于正面人臉鼻子的識(shí)別,原因是正面臉情況下,鼻部的立體性被極大程度的降低,而側(cè)面人臉時(shí),光照條件能夠較好的表現(xiàn)鼻的立體形態(tài)。圖2為側(cè)面人臉情況下,鼻部的信息一般都較為明顯,能夠體現(xiàn)鼻子的形態(tài)。

      1.3 對(duì)人物唇識(shí)別的影響

      在視頻圖像中,如果人像的唇部明顯突出,考慮該人是否為厚唇,結(jié)合下頜的翹起角度,分析人物唇是否突出于面部;根據(jù)口角的位置,判斷人物唇的長(zhǎng)短,根據(jù)唇角陰影的深淺位置能夠判斷人物唇部的基本形態(tài),嘴角翹起與否,唇的薄厚。圖3中人物的唇角陰影較大,有抿嘴動(dòng)作,陰影為“、”形狀,說(shuō)明唇凸出與面部的高度較大,嘴唇相對(duì)略厚。

      2 不同的監(jiān)控視頻角度

      2.1 高角度視頻監(jiān)控頭

      攝像頭擺放角度也同樣影響視頻中人臉的識(shí)別。這里的角度是指攝像頭相對(duì)于人臉的水平中線(xiàn)的角度。擺放位置較高的攝像頭,如交通樞紐處,商業(yè)區(qū)聚集地,拍攝得到的攝影場(chǎng)景一般較大,視頻人臉?biāo)枷袼財(cái)?shù)較少,多數(shù)情況下,不利于人臉面部細(xì)節(jié)特征信息的提取。

      此時(shí)記錄的視頻資料,多數(shù)可用于人物身高估測(cè)、行走習(xí)慣分析、服裝風(fēng)格、發(fā)型與年齡等的分析。一般情況下,成年人的身高為頭長(zhǎng)的7.5~8個(gè)頭長(zhǎng),對(duì)于高個(gè)子的人,約為8.5~9個(gè)頭。

      2.2 低角度視頻監(jiān)控條件下

      低角度攝像頭,如擺放在室內(nèi)用于監(jiān)控室內(nèi)活動(dòng)情況的攝像頭,出入口等,由于擺放角度較低,多數(shù)情況下,能夠看見(jiàn)部分的面部特征,根據(jù)透視規(guī)律,鏡頭中人臉會(huì)有部分畸變,在一定程度上會(huì)影響人物的識(shí)別與同一認(rèn)定,通過(guò)觀看大量視頻,統(tǒng)計(jì)得到以下內(nèi)容:

      正面人臉情況下,處于視頻資料邊緣場(chǎng)景的人物臉部經(jīng)常會(huì)因透視規(guī)律而出現(xiàn)變形,這種變形一般表現(xiàn)為人物面部模糊不清,臉部輪廓被夸張,越貼近畫(huà)面邊緣的部分,變形越大。人物臉部寬度比實(shí)際略有加寬,長(zhǎng)方形臉、橢圓形臉,圓形臉與卵圓形、倒卵圓形臉在視頻中不能明顯區(qū)分,臉型的邊緣都有一定程度的模糊并且臉部輪廓線(xiàn)條被夸張,不能明顯區(qū)分,此時(shí),一般不用圖像處理技術(shù)進(jìn)一步處理。

      圖2 圖3 圖4

      3 不同的光線(xiàn)照射方向

      根據(jù)攝影理論,攝影成像的光線(xiàn)方向分為順光、逆光、側(cè)光、側(cè)逆光和背光。

      3.1 順光條件

      順光條件下,一般能夠分辨人物的臉部信息或身體信息。當(dāng)視頻監(jiān)控距離人物較近時(shí),順光條件能夠較好的展現(xiàn)人物的臉部信息及特征,即便臉部未完全出現(xiàn)在視頻資料中,也能夠達(dá)到人物信息的提取。圖4即為低質(zhì)量視頻資料在順光條件下,也能夠較明顯的辨識(shí)出人物臉型、臉部器官結(jié)構(gòu),對(duì)人物形象能夠輕松辨識(shí)。

      當(dāng)順光光線(xiàn)亮度較強(qiáng)時(shí)候,有時(shí)會(huì)導(dǎo)致曝光過(guò)度,人物臉部過(guò)分明亮,體現(xiàn)在視頻中即為損失人物信息,這種信息損失不能復(fù)原,不能進(jìn)行技術(shù)處理。

      3.2 側(cè)光、側(cè)逆光條件

      側(cè)光、側(cè)逆光條件下,對(duì)于正面人臉,散射至人臉部的光線(xiàn)較多,這種情況下,有時(shí)會(huì)因側(cè)逆光照射,損失掉亮部一側(cè)臉的部分輪廓信息。此時(shí),根據(jù)人臉部對(duì)稱(chēng)性的原理,利用可見(jiàn)的一側(cè)臉對(duì)人臉輪廓進(jìn)行復(fù)原,從而對(duì)人臉臉型有一個(gè)初步推斷。當(dāng)側(cè)光、側(cè)逆光線(xiàn)比較強(qiáng)時(shí),處于暗部光線(xiàn)條件的臉部可以經(jīng)過(guò)技術(shù)處理進(jìn)行特征細(xì)節(jié)的識(shí)別與提取。

      當(dāng)側(cè)光、側(cè)逆光較暗情況下,近距離的視頻人臉信息可以通過(guò)技術(shù)處理手段,得到部分的復(fù)原信息。但對(duì)于遠(yuǎn)距離的視頻人臉,則要以人物臉部像素信息的數(shù)量為標(biāo)準(zhǔn),觀察其是否具備技術(shù)處理?xiàng)l件。對(duì)于高角度、遠(yuǎn)距離的視頻監(jiān)控信息,人物臉部信息在視頻圖像中所占信息很少,側(cè)光條件下一般很難對(duì)人物臉部信息進(jìn)行進(jìn)一步的處理及識(shí)別,多數(shù)是對(duì)人物整體體態(tài)信息的分析。

      側(cè)逆光條件下,有部分逆光散射至人臉,能夠提供一部分信息,有時(shí)能夠看清楚頭的長(zhǎng)度,根據(jù)人的頭部長(zhǎng)度與體長(zhǎng)的比例關(guān)系可適當(dāng)推測(cè)人的身高信息。根據(jù)大量視頻資料信息,側(cè)逆光條件配合適當(dāng)角度可看清側(cè)面人像的下頜線(xiàn)、下頜角形態(tài),當(dāng)有明顯下頜角,考慮為方形臉型,結(jié)合額頭的寬度、高度,對(duì)比人體學(xué)規(guī)律,確定臉型,標(biāo)定臉部比例結(jié)構(gòu)。

      3.3 背光條件

      在人像為正背光條件下,一般正面人臉信息較難記錄下來(lái),表現(xiàn)為視頻圖像人臉全部處在陰影信息之下,無(wú)特征信息記錄。有關(guān)信息表明,當(dāng)人物臉部處于背光條件下,一般不能記錄人物臉部信息,甚至無(wú)法分辨人物的性別、是否佩戴眼鏡等信息。

      4 結(jié)語(yǔ)

      本文就主要影響視頻資料人像特征的視頻條件進(jìn)行分析,提出不同視頻條件下人像信息常見(jiàn)的變化以及變化種類(lèi),并就視頻中人物可利用信息提取及信息推斷方向進(jìn)行了梳理,為快速分析視頻資料可利用信息提出參考和對(duì)照,提高使用信息使用效率。對(duì)于大部分視頻資料信息均可通過(guò)初步分析視頻條件而判斷是否需要送至相關(guān)技術(shù)部門(mén)進(jìn)行處理。本文內(nèi)容同樣可以用于人物特征相關(guān)性提供依據(jù),進(jìn)一步提高基層人員利用視頻資料對(duì)犯罪分子進(jìn)行人像側(cè)寫(xiě)的能力。

      參考文獻(xiàn)

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      [3] 馮曉斐,潘翔.基于特征變形的人臉肖像漫畫(huà)生成[J].浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2003.26(1):104-109.

      [4] 楊國(guó)亮,王志良,王國(guó)江.面部表情識(shí)別研究進(jìn)展[J].自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用,2006.25(4):3-6.

      [5] 鄭青鼻,毛自民.基于關(guān)鍵特征點(diǎn)的人臉紋理映射[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程,2013.41(1):111-114.

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