單對象人臉識別有以下3個方面的特點�
應用領域 人臉識別的應用領域很�,如刑偵破案、證件核�、保安監(jiān)控等,而單對象人臉識別主要應用在軟件保護、計算機安全�、特定對象追蹤等領域�
識別系統(tǒng)的目� 單對象人臉識別的最終目標是系統(tǒng)必須具有高度的安全性和可靠�,即識別錯誤率趨�0。雖然降低識別錯誤率的同時識別率也會降低,但可以通過提示用戶�(diào)整姿�(tài)(如注�攝像��)加以改善�
膚色模型 由于單對象人臉識別僅針對特定的對�,所以人臉檢測的膚色模型可采用自適應的方法調(diào)整膚色范圍�
隨著計算機網(wǎng)絡和通信技術的�(fā)�,信息安全、知識產(chǎn)權保護和身份認證等問題成了一個重要而緊迫的研究課題。身份認證是保證系統(tǒng)安全的必要前�,在多種不同的安全領域都需要準確的身份認證。傳�(tǒng)的身份證�智能�、密碼等身份認證方法存在攜帶不便、容易遺�、不可讀或密碼易被破解等諸多問題?;谌四樧R別技術的身份認證方法與傳�(tǒng)的方法相比,具有更好的安全�、可靠性和有效�,因此正越來越受到人們的重視,并逐漸進入社會生活的各個領��
人臉識別技術具有廣泛的應用前景,可以應用到多種不同的安全領�,因其識別特征的獨特性、惟一性和相對�(wěn)定�,逐漸成為一非常熱門的研究課�。許多典型的人臉識別算法和應用系�(tǒng)都是針對標準或特定的人臉�(shù)�(jù)�,利用庫�(nèi)人臉進行訓練,并在相同的庫中實現(xiàn)人臉識別。但在軟件保�、計算機安全等特殊應用中,身份認證僅針對單個對象進行人臉識別,現(xiàn)有的人臉識別方法并不能勝任這樣的識別任務。為�,本文針對單對象人臉識別的特�,討論了單對象人臉檢測和識別的關鍵技�,在此基礎上提出了一種單對象人臉識別算法,實驗結(jié)果證明了該方法的有效��
外臉檢測的任務是將待檢圖像中可能的人臉區(qū)域找出來并加以標記,其步驟如下:
(1)根據(jù)人類膚色在色彩空間中存在區(qū)域性的特點,將可能為人臉的像素檢測出來。為更好地利用膚色特征,同時選用HSI和YcbCr兩種色彩空間對圖像進行二值化處理,膚色范圍限定在H∈[0�46],S∈[0.10�0.72],Cb∈[98�130],Cr∈[128�170]�(nèi)。將滿足條件的像素標記為膚色像素,其余的均為非膚色像素�
(2)去噪處理。在以每一個膚色點為中心的5×5鄰域�(nèi)�(tǒng)計膚色像素的個數(shù),超過半�(shù)時中心點保留為膚�,否則認為是非膚��
(3)將二值圖像中的膚色塊作區(qū)域歸�,并對目標區(qū)域進行比例、結(jié)�(gòu)分析,過濾掉不可能的人臉區(qū)�。目標區(qū)域的高度/寬度比例限定在0.8�2.0�
將包含眼、眉、鼻和嘴的區(qū)域稱為內(nèi)臉區(qū)�。內(nèi)臉區(qū)域能夠很好地表達人臉特征,且不易受背�、頭�(fā)等因素的干擾,因此內(nèi)臉區(qū)域的檢測和定位對后續(xù)的特征提取和識別至關重要�
在外臉區(qū)域的上半�,對二值圖像進行水平方向和垂直方向的投影,確定兩個包含黑點的矩形區(qū)域作為雙眼的大致區(qū)�。在確定的兩個區(qū)域中,對黑點進行區(qū)域膨脹,可以得到眼睛的基本輪廓和左石眼角,黑點坐標的平均值作為瞳孔的位置�
設左右瞳孔的坐標分別�(Lx,Ly)�(Rx,Ry),兩個瞳孔之間的距離為d,根�(jù)人臉的幾何特�,我們將�(nèi)臉區(qū)域定義為:寬�=-d×1.6,高�=-d×1.8,左上角坐標�(Lx-d×0.3�(Ly+Ry)�2-(-d)× 0.3)。實驗表明,該區(qū)域能夠很好地表達人臉特征�
維庫電子通,電子知識,一查百��
已收錄詞�155781�