1度图像中基于像素分布特征的人脸定位

基于半边脸的人脸检测摘要图像中的人脸检测是人脸识别研究中一项非常重要的研究分支。

为了更有效地检测图像中的人脸，此次研究设计提出了基于半边脸的人脸检测方法。

根据图像中人半边脸的容貌或者器官的密度特征，比如眼睛，耳朵，嘴巴，部分脸颊，正面的平均全脸模板就可以被构建出来。

被模拟出来的半张脸是基于人脸的对称性的特点而构建的。

图像中人脸检测的实验运用了模板匹配法和相似性从而确定人脸在图像中的位置。

此原理分析显示了平均全脸模型法能够有效地减少模板的局部密度的不确定性。

基于半边脸的人脸检测能降低人脸模型密度的过度对称性，从而提高人脸检测的速度。

实验结果表明此方法还适用于在大角度拍下的侧脸图像，这大大增加了侧脸检测的准确性。

关键词：人脸模板；半边人脸模板；模板匹配法；相似性；侧脸1 介绍近几年，在图像处理和识别以及计算机视觉的研究领域中，人脸识别是一个很热门的话题。

作为人脸识别中一个重要的环节，人脸检测也拥有一个延伸的研究领域。

人脸检测的主要目的是为了确定图像中的信息，比如，图像总是否存在人脸，它的位置，旋转角度以及人脸的姿势。

根据人脸的不同特征，人脸检测的方法也有所变化[1-4]。

而且，根据人脸器官的密度或颜色的固定布局，我们可以判定是否存在人脸。

因此，这种基于肤色模型和模板匹配的方法对于人脸检测具有重要的研究意义[5-7]。

这种基于模板匹配的人脸检测法是选择正面脸部的特征作为匹配的模板，导致人脸搜索的计算量相对较大。

然而，绝大多数的人脸都是对称的。

所以我们可以选择半边正面人脸模板，也就是说，选择左半边脸或者有半边脸作为人脸匹配的模板，这样，大大减少了人脸搜索的计算。

2 人脸模板构建的方法人脸模板的质量直接影响匹配识别的效果。

为了减少模板局部密度的不确定性，构建人脸模板是基于大众脸的信息，例如，平均的眼睛模板，平均的脸型模板。

这种方法很简单。

在模板的仿射变换的实例中，人脸检测的有效性可以被确保。

构建人脸模板的过程如下[8]：步骤一：选择正面人脸图像；步骤二：决定人脸区域的大小和选择人脸区域；步骤三：将选出来的人脸区域格式化成同一种尺寸大小；步骤四：计算人脸区域相对应像素的平均值。

图像处理实验报告实验⼀基于matlab 的⼈脸识别技术⼀、实验⽬的1．熟悉⼈脸识别的⼀般流程与常见识别⽅法；2．熟悉不同的特征提取⽅法在⼈脸识别的应⽤；3．了解在实际的⼈脸识别中，学习样本数等参数对识别率的影响；4．了解⾮⼈脸学习样本库的构建在⼈脸识别的重要作⽤。

使⽤MATLAB 平台编程，采⽤K-L 变换、特征提取及图像处理技术，实现⼈脸识别⼆、实验内容与实验仪器、设备1．构建⾮⼈脸学习样本库；2．观测不同的特征提取⽅法对⼈脸识别率的影响；3．观测不同的学习样本数对⼈脸识别率的影响；1． PC 机－系统最低配置 512M 内存、P4 CPU ；2． Matlab 仿真软件－ 7.0 / 7.1 / 2006a 等版本的Matlab 软件。

3． CBCL ⼈脸样本库三、实验原理1.⼈脸特征提取的算法通过判别图像中所有可能区域是否属于“⼈脸模式”的⽅法来实现⼈脸检测。

这类⽅法有：特征脸法、⼈⼯神经⽹络法、⽀持向量机法；积分图像法。

本次使⽤的是PCA(主成分分析法)其原理是：利⽤K-L 变换抽取⼈脸的主要成分，构成特征脸空间，识别时将测试图像投影到此空间，得到⼀组投影系数，通过与各个⼈脸图像⽐较进⾏识别。

对于⼀幅M*N 的⼈脸图像，将其每列相连构成⼀个⼤⼩为D=M*N 维的列向量。

D 就是⼈脸图像的维数，即是图像空间的维数。

设n 是训练样本的数⽬；X j 表⽰第j 幅⼈脸图像形成的⼈脸向量，则所需样本的协⽅差矩阵为：1()()m Ti i i S x u x u ==--∑ （1）其中U 为训练样本的平均图像向量：11mi i u x n ==∑ （2）令A=[x 1-u,x 2-u,...x n -u]，则有S r =AA T ，其维数为D ×D 。

根据K-L 变换原理，需要求得的新坐标系由矩阵AA T 的⾮零特征值所对应的特征向量组成。

直接计算的计算量⽐较⼤，所以采⽤奇异值分解(SVD)定理，通过求解A T A 的特征值和特征向量来获得AA T 的特征值和特征向量。

人脸识别主要算法原理主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。

3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。

1. 基于几何特征的方法人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。

几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。

Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。

采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。

可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。

这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。

基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。

同时，采用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，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。

2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis）主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。

人脸识别技术的原理和应用在互联网时代，人们难以想象没有智能手机、人脸支付等技术。

而这些日常生活场景中的科技背后，离不开人脸识别技术。

人脸识别技术，是一种通过对人脸图像进行识别的技术方法。

它在安防、社交、商业等方面得到了广泛应用。

本文将介绍人脸识别技术的原理和应用。

一、人脸识别技术的原理人脸识别技术研究领域主要涉及图像处理、模式识别等学科。

人脸识别技术的应用广泛，涵盖面广。

它最早是为了安全检测和犯罪侦查而设计的。

后来，随着科技进步，它在支付、闸机等日常场景中得到了广泛应用。

人脸识别技术的原理基于机器视觉理论，包括人脸检测、人脸图像归一化、特征提取和匹配等四个主要步骤。

人脸检测，是指识别图像中是否存在人脸；人脸图像归一化，指对人脸图像进行像素缩放、旋转、光阴度等预处理步骤，以使得图像特征更加突出；特征提取，是指从人脸图像中提取具有标识人脸唯一性的特征向量；匹配，是指将待识别的人脸特征和已有数据库中保存的人脸特征匹配。

二、人脸识别技术的应用1. 安全领域人脸识别技术应用于安全领域，可以帮助警方侦破案件、解救受害者。

例如，安装摄像头到酒店楼层、房间、走道等地方，对重点区域进行全天候监控，提高安全系数。

2. 社交领域人脸识别技术应用于社交领域，可以帮助用户实现更加精准的社交。

例如，社交软件可以通过人脸识别技术判断用户外貌的特征，从而为用户推荐更加匹配的朋友和社群。

3. 商业领域人脸识别技术应用于商业领域，可以帮助商家提高服务质量、提升品牌口碑。

例如北海道道知道（Doutor）咖啡店中，在人脸识别技术的帮助下，使得在加入店铺会员与拿取奖励积分方面更加简单、高效。

4. 公共服务领域人脸识别技术应用于公共服务领域，可以为城市管理、医疗服务提供方便。

如深入推进智慧医疗建设，能够实现“就医不出门”；同时加强对人脸信息的管理，保障隐私安全。

总的来说，人脸识别技术的应用已经覆盖各个领域，借助其可以更加高效地解决各种问题。