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    一種改進(jìn)的聯(lián)合稀疏表示人臉識別算法

    2020-08-13 06:54:30吳明潘亞賓
    科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2020年16期
    關(guān)鍵詞:稀疏表示人臉識別算法

    吳明 潘亞賓

    摘 ? 要:人臉識別技術(shù)的應(yīng)用背景越來越廣泛。目前將人臉識別技術(shù)應(yīng)用到門禁系統(tǒng)多是基于單個攝像頭,其缺點(diǎn)是非授權(quán)的訪客可以通過使用授權(quán)用戶的正面照片來獲得訪問權(quán)限。為了應(yīng)對這些在現(xiàn)實(shí)生活中可能會出現(xiàn)的問題,本文提出使用預(yù)先放置在多個角度的攝像頭,同時拍攝多張人臉圖像,再對這多張圖像進(jìn)行處理,從而使系統(tǒng)可靠性更高。針對上述多張圖像同時進(jìn)行人臉識別,本文提出了一種改進(jìn)的聯(lián)合稀疏表示多圖像人臉識別算法。

    關(guān)鍵詞:人臉識別 ?稀疏表示 ?算法

    中圖分類號:TP391.41 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號:1674-098X(2020)06(a)-0158-03

    由Wright提出將稀疏表示用于人臉識別中[1]。與以往不同的是,其主要思想不是直接利用訓(xùn)練樣本得到標(biāo)準(zhǔn)原子庫,再通過標(biāo)準(zhǔn)原子庫來構(gòu)造字典,而是采用經(jīng)過降維處理后的訓(xùn)練樣本先得到原子庫,再通過此時的原子庫來構(gòu)造字典。

    首先定義訓(xùn)練樣本矩陣(即構(gòu)造字典),其中是C類別數(shù)目,假設(shè)任何一個第C類樣本都可以由上述的構(gòu)造字典線性表示,則y可以由下列線性組合表示[2]。

    由于實(shí)際圖像中常包括光照不均、噪聲干擾等問題,故由式(3)得到的2并一定稀疏且得到的解不唯一,即測試樣本不可能由訓(xùn)練樣本精確地表示[3]。

    為了盡可能減小識別誤差,本文通過對左側(cè)圖像同一人臉的多角度測試樣本采用對應(yīng)的字典原子進(jìn)行稀疏求解從而進(jìn)行識別[4]。左側(cè)的每個圖像雖然都來自于同一張人臉,但是每張圖像中的人臉的位置卻有很大的差異,因此如果對左側(cè)的每張圖像進(jìn)行稀疏表示,那么它們在字典內(nèi)的原子級別必然是不同的,但是稀疏表示在字典內(nèi)類別的級別上是相同的[5-6]。因此依據(jù)以上特性,就可以實(shí)現(xiàn)分類。

    1 ?改進(jìn)的聯(lián)合稀疏表示人臉識別模型

    對于視頻監(jiān)控系統(tǒng),從多個角度去拍攝圖像,然后對這些多角度圖像進(jìn)行處理,再通過分類準(zhǔn)則進(jìn)行分類就能夠得到比較準(zhǔn)確的識別結(jié)果。假定有同一張人臉的M個不同角度的圖像,就能夠得到這些圖像所對應(yīng)的稀疏表示。

    將獲得的多角度圖像通過式(4)進(jìn)行運(yùn)算,就可以獲得每張圖像各自的稀疏表示,但是卻得不到它們之間的關(guān)系,如圖2(a)所示。為了獲得能夠表示各個圖像之間的關(guān)系的模型,因此引入聯(lián)合稀疏表示方法[7],如圖2(b)所示,聯(lián)合稀疏表示的主要思想是通過字典原子對多個同一樣本不同視角數(shù)據(jù)的輸入信號進(jìn)行線性表示[8]。依據(jù)聯(lián)合稀疏表示這一思想,就可以通過式(5)對多幅圖像進(jìn)行處理。

    代表的是弗羅貝尼烏斯范數(shù),表示的是混合范數(shù),在聯(lián)合稀疏表示這一方法中,處理過程是:首先采用l1范數(shù)處理X行,再用l0范數(shù)處理前面的結(jié)果[9-10]。但是上述方法卻有很大的局限性,因?yàn)楹茈y保證多角度圖像通過字典后,在字典內(nèi)原子級別上的稀疏表示是相同的,因此本文在基于聯(lián)合稀疏表示方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),提出了能夠解決上述問題的算法,也就是這里的聯(lián)合動態(tài)稀疏表示算法,如圖2(c)所示。

    2 ?聯(lián)合動態(tài)稀疏表示人臉識別算法

    2.1 算法1 ? JDSR()

    算法說明:在上式(8)中給出了識別人臉?biāo)惴ǖ哪P?,通過以下算法可以實(shí)現(xiàn)對模型的解。步驟如下:(1) 依據(jù)下文所提到的算法2來確定原子,也就是通過聯(lián)合動態(tài)稀疏匹配的算法來挑選出原子;(2) 依據(jù)當(dāng)前原子及時調(diào)整矩陣I;(3) 依據(jù)更新了的矩陣I可以獲得對應(yīng)的系數(shù)Z;(4) 通過此時的系數(shù)Z再來調(diào)整原子;(5)最后再調(diào)整殘差。如果條件滿足,將循環(huán)執(zhí)行以上步驟。用來代表第i列,用來代表第i行。

    代表的是檢索矩陣,它由M幅圖像中L個最有代表性的動態(tài)數(shù)集所組成,其中每個動態(tài)數(shù)集都作為一行。基于以上的分析,在這里提出本文的第二個算法——聯(lián)合動態(tài)稀疏匹配算法。算法的詳細(xì)步驟如下:(1)通過字典原子標(biāo)簽向量u和分類數(shù)c來推導(dǎo)出第i個分類的索引向量;(2)通過將分類數(shù)c和圖像的張數(shù)m代入到中進(jìn)行不斷迭代,當(dāng)Z取得最大值時所對應(yīng)的v和t便是我們要得到的第m個圖像的第i個分類的最大系數(shù)v和檢索號t;(3) 由步驟(2)能獲得每個分類的最大系數(shù),此時將每一類的最大系數(shù)都放在一起;(4)通過比較所有的類,從其中挑選出具有最大數(shù)集的類;

    3 ?實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果

    我們對多個角度的人臉進(jìn)行識別,這里采用CMU人臉庫用多個攝像頭對人臉進(jìn)行采集,

    并分別設(shè)置角度為,對本文所采用的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。如圖3所示。我們從人臉數(shù)據(jù)庫CMU中選擇一張人臉,并將M值設(shè)為將d設(shè)置為64(圖像的像素),其識別效果如圖4所示。

    將M設(shè)置為5,d設(shè)置為,得到不同像素下人臉的識別率如圖5所示。

    4 ?結(jié)語

    本文在聯(lián)合稀疏表示的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),通過對多角度圖像進(jìn)行處理,避免了非授權(quán)訪客利用授權(quán)訪客的人臉圖像來獲得門禁權(quán)限的問題,從而極大地提高了門禁系統(tǒng)的人臉識別率,也消除了一些潛在的安全隱患,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。通過利用CMU人臉庫對本文提出的人臉識別算法進(jìn)行仿真試驗(yàn),可以得出結(jié)論本文所提出的人臉識別算法明顯優(yōu)于其他算法。

    參考文獻(xiàn)

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