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    基于分塊加權(quán)LBP技術(shù)的人臉識(shí)別算法

    2018-05-22 02:39:01管靈霞楊會(huì)成
    關(guān)鍵詞:分塊直方圖人臉識(shí)別

    管靈霞,楊會(huì)成,魯 春,童 英

    (安徽工程大學(xué)電氣工程學(xué)院,安徽 蕪湖 241000)

    引言

    生物識(shí)別技術(shù)是指通過(guò)人類生物特征信息進(jìn)行身份認(rèn)證的一種高科技技術(shù)。通常利用計(jì)算機(jī)技術(shù),結(jié)合光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器等技術(shù)原理工作。根據(jù)其進(jìn)行身份認(rèn)證的特征,一般分為兩種類型:生理特征識(shí)別和行為特征識(shí)別。利用指紋特征、人臉特征、虹膜特征、掌紋特征等人體固有的生理特征進(jìn)行身份認(rèn)證的生物識(shí)別技術(shù)屬于生理特征識(shí)別;利用聲音特征、筆跡特征、步態(tài)特征等人體行為特征進(jìn)行身份認(rèn)證的識(shí)別技術(shù)屬于行為特征識(shí)別。其中,人臉識(shí)別相對(duì)于其他生物識(shí)別技術(shù)的最大優(yōu)勢(shì)在于具有唯一不可復(fù)制性及識(shí)別過(guò)程隱秘性等特點(diǎn),在近幾年得到了飛速的發(fā)展。

    當(dāng)前,人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外科研人員密切關(guān)注的熱門課題,我國(guó)的人臉識(shí)別技術(shù)也逐漸成熟。近年來(lái),人臉識(shí)別技術(shù)作為人工智能學(xué)科中發(fā)展最為快速的一個(gè)分支,已經(jīng)出現(xiàn)在我們的生活中,比如:春節(jié)期間各大車站的刷臉驗(yàn)票系統(tǒng)、Face++技術(shù)為支付寶提供的刷臉登錄系統(tǒng)、還有百度家的小度機(jī)器人等。

    人臉識(shí)別技術(shù)最為關(guān)鍵的技術(shù)內(nèi)容就是人臉特征信息的提取。根據(jù)人臉特征信息提取的范圍,可分為基于全局人臉特征、基于局部人臉特征兩種。人臉的全局特征信息,主要有膚色、輪廓、五官的分布情況等整體信息。而局部特征用來(lái)描述人臉細(xì)節(jié),比如大嘴巴、高鼻梁、瞇瞇眼等和一些面部特殊標(biāo)志,如痣、傷疤等。全局用于粗略匹配,局部用于精細(xì)匹配?;谌秩四樚卣鞯姆椒ㄖ饕幸韵聨追N:主元分析PCA(Principal Component Analysis)[1]、線性判決分析 LDA(Linear Discrimi-nant Analysis)[2]、非負(fù)矩陣因子 NMF(Nonnegative Matrix Factorization)[3]。基于全局人臉特征識(shí)別技術(shù)雖然能從整體對(duì)人臉進(jìn)行提取,可以很好地留下圖像的紋理特征信息,但是這種方法對(duì)于光線條件和人臉姿態(tài)比較敏感?;诰植咳四樚卣鞯姆椒ㄖ饕幸韵聨追N方法:局部二值模式 LBP(Local Binary Pattern)[4]、局部特征分析LFA(Local Features Analysis)[5]、Gabor小波[6]等?;诰植咳四樚卣鲗?duì)光線條件、人臉形態(tài)和面部遮擋等變化具有更好的魯棒性,所以局部特征提取方法近年來(lái)得到了較大發(fā)展,更多地運(yùn)用在人臉識(shí)別方向上。

    LBP是一種灰度范圍內(nèi)的紋理描述方式,有旋轉(zhuǎn)不變性及灰度不變性等許多優(yōu)點(diǎn)。芬蘭奧盧大學(xué)的Ahonen等人1996年第一次在人臉識(shí)別領(lǐng)域運(yùn)用LBP算子[7],把人臉圖片劃分為多個(gè)區(qū)域,一定程度上實(shí)現(xiàn)了混合人臉特征的技術(shù),取得了較好的實(shí)驗(yàn)效果。之后,LBP在人臉識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用得到了研究人員廣泛的關(guān)注[8-9],但還存在相當(dāng)多的問(wèn)題需要解決。

    本文在基本LBP算法的基礎(chǔ)上提出基于分塊加權(quán)LBP技術(shù)的人臉識(shí)別算法[10-12],將人臉?lè)譃?×3子分塊,根據(jù)人臉五官在人臉識(shí)別中的不同貢獻(xiàn)度賦予不同的權(quán)重,并通過(guò)ORL和YALE兩種人臉數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)驗(yàn)這種算法的準(zhǔn)確性。

    1 LBP算法的基本原理

    1.1 LBP算子

    在模式識(shí)別領(lǐng)域和數(shù)字圖像處理領(lǐng)域,LBP指的是局部二值模式[4],是一種用來(lái)描述圖像特征信息的算子,且描述的是圖像的局部紋理特征。LBP算子最開始是為了輔助圖像局部對(duì)比度,并不是一個(gè)完整的特征描述算子,后來(lái)提升為一種有效的紋理描述算子,度量和提取圖像局部的紋理信息,對(duì)光照具有不變性,是一種局部信息提取方法。

    初始LBP算子定義在一個(gè)在3×3的矩形區(qū)域內(nèi),如圖1所示,閾值是該區(qū)域中心像素的灰度值,依次把該中心像素周圍8個(gè)像素的灰度值與其進(jìn)行比較,若中心像素值小于等于周圍像素值,則該周圍像素點(diǎn)的位置被標(biāo)記為1,若中心像素值大于周圍像素值,則該周圍像素點(diǎn)的位置被標(biāo)記為0。按照這樣的方式,這個(gè)3×3領(lǐng)域內(nèi)的8個(gè)周圍像素按照一定的順序可以轉(zhuǎn)換為一個(gè)8位的二進(jìn)制無(wú)符號(hào)數(shù),這個(gè)無(wú)符號(hào)數(shù)就是該區(qū)域的LBP值。

    圖1 原始LBP算子計(jì)算示意圖

    由于矩形區(qū)域不具有旋轉(zhuǎn)不變性且3×3的區(qū)域有一定的局限性,Ojala[14]等人提出多分辨率LBP算子方法,將LBP算子定義在一個(gè)半徑為R(R>0)的圓形區(qū)域內(nèi),有P(P>0)個(gè)鄰域像素均勻分布在圓周上,如果周圍像素的灰度值沒(méi)有落在中心像素位置上,可以通過(guò)雙線性插值法計(jì)算得出。則定義在圓形區(qū)域的LBP算子的計(jì)算公式如下:

    其中,gc是該區(qū)域中心像素的灰度值,gi是該中心像素周圍的第i個(gè)像素灰度值,P為采樣點(diǎn)數(shù),R為該圓形區(qū)域半徑。圖2為幾種不同的LBP算子。

    圖2 幾種LBP算子

    1.2 旋轉(zhuǎn)不變性LBP算子

    當(dāng)圖片在發(fā)生旋轉(zhuǎn)的時(shí)候,中心像素四周的周圍像素位置也會(huì)發(fā)生變化,則LBP算子的值也會(huì)發(fā)生變化(除非全為1或全為0)。同時(shí),由上文可知,當(dāng)P的值越來(lái)越大的時(shí)候,LBP值的數(shù)目越來(lái)越多。比如,當(dāng)P=5時(shí),LBP值有25=32個(gè);當(dāng)P=10時(shí),LBP值有210=1024個(gè)。Ojala等人在原始LBP算子的基礎(chǔ)上提出了具有旋轉(zhuǎn)不變性的LBP算子,通過(guò)不斷旋轉(zhuǎn)圓形鄰域得到一系列初始定義的值,取其最小值作為該鄰域的值[14-16]。計(jì)算公式定義為:

    式中,ROR(x,i)是指二進(jìn)制數(shù)值x繞著圓形區(qū)域依次右移i位,其中二進(jìn)制數(shù)值x有P位。

    1.3 旋轉(zhuǎn)不變的均衡LBP算子

    由上可知,當(dāng)LBP值的數(shù)目變得龐大,采用包含LBP算子的統(tǒng)計(jì)直方圖來(lái)描述人臉圖像的時(shí)候,統(tǒng)計(jì)直方圖的圖像信息會(huì)過(guò)于分散,不能高效地描述圖像。因此考慮降低LBP值的種類,只通過(guò)保留較少種類的LBP值信息有效描述圖像。

    在LBP算子的定義中,因?yàn)槭嵌M(jìn)制模式,所以只會(huì)包含0和1兩種值,那么只會(huì)出現(xiàn)兩種跳變,0到1或1到0。基于此,Ojala提出一種新的思想:如果一個(gè)局部二進(jìn)制模式的循環(huán)二進(jìn)制值跳變不超過(guò)2次時(shí),稱其為L(zhǎng)BP算子的均衡模式(Uniform Pattern),如果跳變超過(guò)2次,定義為混合模式。比如,P=6時(shí),000000和111111有零次跳變,001100有兩次跳變,這3個(gè)值都是均勻模式;101001有四次跳變,是非均衡模式。均衡LBP算子的度量定義為U,滿足U≤2的模式叫做均衡模式,定義如下:

    其中g(shù)P=g0,表示旋轉(zhuǎn)不變的均衡LBP算子。U值越大,說(shuō)明圖像的結(jié)構(gòu)信息變化越大,越不均衡,跳變頻率越高;U越小,結(jié)構(gòu)越均衡,跳變頻率越低。

    經(jīng)過(guò)上述的改進(jìn),對(duì)于參數(shù) (P,R),原來(lái)的不同LBP二值模式的數(shù)量有2P種,現(xiàn)在減少到均衡模式有P+1種,其余所有的非均衡模式算為1種,則共有P+2種LBP二值模式。有效減弱了LBP值的種類,降低了LBP模式的維數(shù),減少了噪聲的影響。

    2 基于分塊加權(quán)LBP技術(shù)的人臉識(shí)別算法

    2.1 分塊加權(quán)LBP算法特征提取

    實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),人臉的五官局部差異較大,使用旋轉(zhuǎn)不變的均衡LBP算子的統(tǒng)計(jì)直方圖來(lái)表達(dá)人臉的特征信息必然會(huì)有部分信息丟失。尤其當(dāng)光照和人臉表情變化時(shí),上述方法的識(shí)別率會(huì)顯著降低。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,提出分塊 LBP算法[17]。

    分塊LBP算法,先把圖像劃分為不重疊的矩形區(qū)域,然后對(duì)得到的矩形分塊進(jìn)行特征分析,再將每個(gè)分塊圖像的直方圖按照規(guī)律排列構(gòu)成完整的直方圖,這個(gè)完整直方圖就是整個(gè)人臉圖像的統(tǒng)計(jì)直方圖,可以把它作為整個(gè)人臉的特征向量,如圖3所示,將人臉?lè)譃?×3的子分塊。這種改進(jìn)的方法能高效地提取人臉圖像的局部信息,提高光照和人臉表情變化時(shí)的識(shí)別效果[18-20]。

    圖3 分塊LBP統(tǒng)計(jì)直方圖生成過(guò)程

    由于人臉各部分的特征值在人臉識(shí)別技術(shù)中的貢獻(xiàn)值不同,尤其是五官所在區(qū)域,因此,為提高識(shí)別精度,需要對(duì)相應(yīng)部分進(jìn)行合理的權(quán)重分配。對(duì)于人臉識(shí)別貢獻(xiàn)程度最大的部分,如鼻子、嘴巴所在區(qū)域權(quán)重設(shè)為3,對(duì)于人臉識(shí)別貢獻(xiàn)程度較大的部分,如眼睛、眉毛所在區(qū)域權(quán)重設(shè)為2,對(duì)于人臉識(shí)別貢獻(xiàn)程度較小的區(qū)域權(quán)重設(shè)為1,如圖4所示。

    圖4 人臉信息的子分塊權(quán)重

    2.2 人臉特征匹配

    常用的對(duì)比直方圖相似性的方法有以下三種:

    (1)直方圖相交距離(Histogram intersection):

    (2)Chi(χ2)統(tǒng)計(jì)法(Chi square statistic):

    (3)對(duì)數(shù)似然統(tǒng)計(jì)法(Log-likelihood statistic):

    本文選用Chi(χ2)統(tǒng)計(jì)法對(duì)比不同直方圖之間的相似性,兩個(gè)樣本之間計(jì)算得到的χ2值越小,說(shuō)明兩個(gè)直方圖越相似。計(jì)算選定訓(xùn)練樣本的分塊加權(quán)LBP算法的統(tǒng)計(jì)直方圖χ2值,與計(jì)算的測(cè)試樣本的分塊加權(quán)LBP算法的統(tǒng)計(jì)直方圖χ2值進(jìn)行比較,通過(guò)最近鄰分類器進(jìn)行人臉識(shí)別。

    3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)論

    3.1 實(shí)驗(yàn)仿真

    本文中的PC實(shí)驗(yàn)環(huán)境為 Window7,實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為MATLAB7.0。

    為了驗(yàn)證本文中提出的改進(jìn)的LBP算法的性能,實(shí)驗(yàn)選取ORL和YALE人臉庫(kù),并比較在傳統(tǒng)LBP算法、分塊LBP算法和加權(quán)分塊LBP算法三種不同算法下訓(xùn)練樣本數(shù)不同情況下的識(shí)別準(zhǔn)確率。

    ORL人臉庫(kù)共有40人,每人10幅圖片,共包含400幅人臉圖片,圖片尺寸92×112,部分圖片包含發(fā)型、表情等信息特征。YALE人臉庫(kù)共有15個(gè)不同年齡、不同膚色的志愿者,每人11幅圖片,共包含165幅人臉圖片,圖片尺寸100×100,多數(shù)包含不同表情、不同姿態(tài)的信息特征。

    實(shí)驗(yàn)步驟如下:

    (1)預(yù)處理。對(duì)人臉圖像進(jìn)行高斯濾波和直方圖均衡化等一系列預(yù)處理。

    (2)提取預(yù)處理后圖像的LBP直方圖特征,分別是傳統(tǒng)LBP方法、5×3分塊LBP方法、5×3分塊加權(quán)LBP方法。

    (3)將直方圖融合成為識(shí)別特征。

    (4)將訓(xùn)練圖像與測(cè)試圖像進(jìn)行人臉特征匹配。

    (5)通過(guò)最近鄰分類器進(jìn)行人臉識(shí)別。

    從ORL人臉庫(kù)和YALE人臉庫(kù)每個(gè)志愿者的人臉圖片中分別挑出1幅、3幅、5幅圖片作為訓(xùn)練樣本,剩下圖片作為測(cè)試樣本。

    實(shí)驗(yàn)過(guò)程中發(fā)現(xiàn),使用傳統(tǒng)LBP人臉識(shí)別技術(shù)存在相對(duì)較多誤識(shí)別情況,如圖5所示。但是,在使用5×3分塊加權(quán)LBP方法時(shí),能正確進(jìn)行人臉識(shí)別,如圖6所示。但是,使用分塊加權(quán)LBP方法也存在個(gè)別誤識(shí)別情況,圖7為在ORL人臉庫(kù)中某個(gè)誤識(shí)別結(jié)果。初步判斷誤識(shí)別原因?yàn)樵摐y(cè)試圖像受光照影響較大,圖片亮度較低,為了驗(yàn)證這種猜測(cè),對(duì)該照片進(jìn)行一系列光照補(bǔ)償處理,將光照補(bǔ)償?shù)玫降臏y(cè)試圖像再次進(jìn)行人臉識(shí)別可得到如圖8所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,進(jìn)一步論證了猜測(cè)結(jié)論。

    圖5 傳統(tǒng)LBP人臉識(shí)別方法誤識(shí)別結(jié)果

    圖6 5×3分塊加權(quán)LBP方法的圖像人臉識(shí)別結(jié)果

    圖7 ORL人臉庫(kù)中的誤識(shí)別結(jié)果

    圖8 圖像進(jìn)行光照補(bǔ)償處理后的人臉識(shí)別結(jié)果

    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)論

    在ORL數(shù)據(jù)庫(kù)中不同算法的識(shí)別率見表1,在YALE數(shù)據(jù)庫(kù)中不同算法的識(shí)別率見表2。

    表1 ORL數(shù)據(jù)庫(kù)中不同算法的識(shí)別率

    表2 YALE數(shù)據(jù)庫(kù)中不同算法的識(shí)別率

    由表1和表2可得出以下結(jié)論:

    (1)人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)中,訓(xùn)練的樣本數(shù)目越大,人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率越高。

    (2)圖像是否分塊能影響人臉識(shí)別準(zhǔn)確率,分塊LBP算法提取人臉信息特征的能力強(qiáng)于傳統(tǒng)LBP算法。

    (3)根據(jù)人臉五官在人臉識(shí)別中的不同貢獻(xiàn)值給不同的子分塊加權(quán)明顯優(yōu)于傳統(tǒng)LBP算法和5×3分塊LBP算法。該方法在ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中識(shí)別率高達(dá)96.71%,在YALE人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中識(shí)別率可達(dá)95.83%。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文提出了一種基于分塊加權(quán)LBP技術(shù)的人臉識(shí)別算法。通過(guò)將人臉?lè)譃?×3子分塊,根據(jù)人臉五官在人臉識(shí)別中的不同貢獻(xiàn)度賦予不同的權(quán)重提取人臉信息特征。本文使用MATLAB軟件進(jìn)行仿真,通過(guò)在ORL和YALE兩種人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中訓(xùn)練不同樣本數(shù),比較傳統(tǒng)LBP方法、5×3分塊LBP方法和5×3分塊加權(quán)LBP方法的人臉識(shí)別準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)證明分塊加權(quán)LBP技術(shù)在人臉識(shí)別中可以有效提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

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