【正文】 訓(xùn)練的流程如圖 所示，具體的計(jì)算步驟如下：（1）對(duì)人臉進(jìn)行采樣，并計(jì)算每一個(gè)采樣窗矩陣的奇異值，用其奇異值向量作為觀察序列。本文中采用的特征抽取方法 [24]如圖 所示，人臉圖像的寬度為 W、高度為 H，我們用寬度為 W，高度為 L 的采樣窗對(duì)圖像在垂直方向上從上至下進(jìn)行采樣，被分成了五武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）22個(gè) WL 圖像區(qū)域部分，連續(xù)的兩個(gè)采樣窗之間存在 P 行的交疊。????B,A????|OP解決這個(gè)問(wèn)題，通常采用向前—向后算法(或稱(chēng)為 BaumWelch 算法)，但該算法只是能夠得到一個(gè)近似滿意的結(jié)果。??obj HMM 的三個(gè)基本問(wèn)題建立一個(gè) HMM 模型后，主要存在以及需要解決三個(gè)方面的問(wèn)題：（1）估值問(wèn)題。??Mv,.V1?（3）A，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率分布或轉(zhuǎn)移矩陣， 。 隱馬爾可夫模型介紹隱馬爾可夫模型 [21]是一種用參數(shù)表示的，用于描述隨機(jī)過(guò)程統(tǒng)計(jì)特性的概率模型。一層是選擇狀態(tài)的概率。武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）18另一方面，視覺(jué)識(shí)別人臉的機(jī)制是十分微妙的，人們對(duì)此的認(rèn)識(shí)還非常膚淺。實(shí)際人臉對(duì)象通過(guò)級(jí)聯(lián)后的各級(jí)強(qiáng)分類(lèi)器檢測(cè)，被檢測(cè)出來(lái)的可能性大大提高。積分圖的特點(diǎn)是，可在多種尺度之下，使用相同的時(shí)間，計(jì)算不同的特征。積分圖的引用能夠在用常量時(shí)間就可以對(duì)圖像進(jìn)行一次遍歷計(jì)算，并且完成每個(gè)特征值的計(jì)算，積分圖的計(jì)算使得訓(xùn)練和檢測(cè)的速度有質(zhì)的飛躍。其算法本身是通過(guò)改變數(shù)據(jù)分布來(lái)實(shí)現(xiàn)的，它根據(jù)每次訓(xùn)練集之中每個(gè)樣本的分類(lèi)是否正確，以及上次的總體分類(lèi)的準(zhǔn)確率，來(lái)確定每個(gè)樣本的權(quán)值。Adaboost 算法 [16]是采用分類(lèi)器的思想，把人臉檢測(cè)問(wèn)題看成是一個(gè)只有兩個(gè)類(lèi)的分類(lèi)問(wèn)題，即將圖像分為“臉”和“非臉”兩大類(lèi)。如果將子空間的正交基按圖像陣列排列，則可以看出這些正交基呈現(xiàn)人臉的形狀，因此這些正交基也被稱(chēng)為特征臉，這種識(shí)別方法也叫特征臉?lè)椒?。傳統(tǒng)的人臉特征點(diǎn)跟蹤方法通常是在人的臉部畫(huà)上標(biāo)識(shí)點(diǎn)進(jìn)行跟蹤。這樣做可以有效地保留人臉的候補(bǔ)區(qū)域，去除大部分的背景區(qū)域，尤其是那些顏色和人類(lèi)的膚色相同或相近的背景區(qū)域。該算法的主要實(shí)現(xiàn)步驟如下：1)用二維高斯濾波模板進(jìn)行卷積運(yùn)算，以消除噪聲；2)利用 22 領(lǐng)域一階偏導(dǎo)的差分來(lái)計(jì)算濾波后的數(shù)據(jù)陣列 I(x，y)的梯度幅值大小和方向。按照?qǐng)D像的概率密度函數(shù)(PDF，歸一化帶??1,0單位面積的直方圖)的定義： )(*0/1)(xHAxP?（）武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）10其中 為直方圖， 為圖像的面積，設(shè)轉(zhuǎn)換前圖像的概率密度函數(shù)為 ，轉(zhuǎn)換后)(xH0A )Pr(圖像的概率密度函數(shù)為 ，轉(zhuǎn)換函數(shù)為 ，由概率論的知識(shí)，我們可以得到：)(SPs)(rfs? dsSPs*)r(?（）如果想使轉(zhuǎn)換后圖像的概率密度函數(shù)為 1 (即直方圖是平的)，則必須滿足： drs)(（）等式兩邊積分得： ????rr uHAuPfS002)(/1)()(（）該轉(zhuǎn)換式被稱(chēng)為圖像的累積分布函數(shù)。也就是說(shuō)(0,0,0) 是全黑色，而 (255,255,255)是全白色，中間的即為灰色?；叶茸儞Q的實(shí)質(zhì)就是按一定的規(guī)則修改圖像的每一個(gè)像素的灰度，從而改變圖像灰度的動(dòng)態(tài)范圍，灰度變換按照其變換的方法可以分為：線性、分段線性、非線性以及其他的灰度變換。 人臉圖像的預(yù)處理通常情況下，我們?cè)诓杉瘓D像時(shí)，由于成像設(shè)備、光照條件、被檢測(cè)的人臉狀態(tài)等諸多因素的影響，另外還有噪聲的存在，使得我們得到的初始圖像效果是很差的，對(duì)特征的提取是不利的。Eickeler 等采用 2D Pseudo HMM 識(shí)別 DCT 壓縮的 JPEG圖像中的人臉圖像。 （3）基于模板匹配的方法：靜態(tài)模板匹配直接對(duì)兩幅圖像進(jìn)行比較，其中一幅作為模板，而另一幅是被識(shí)別圖像。 人臉識(shí)別人臉識(shí)別的主要任務(wù)不僅包括從照片和圖像序列中識(shí)別某個(gè)人臉圖像，而且還涉及到對(duì)面孔圖像的分析或合成。（4）基于外觀的方法：這類(lèi)方法主要依賴(lài)于統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)理論，對(duì)應(yīng)于模版匹配的預(yù)先定義模版的方法，通過(guò)從樣本圖像學(xué)習(xí)中獲得“模版”進(jìn)行人臉檢測(cè)。一般利用邊緣檢測(cè)器提取面部特征(如眉毛、眼睛、鼻子、嘴和發(fā)際等)，根據(jù)提取的特征，建立統(tǒng)計(jì)模型描述特征之間的關(guān)系并確定存在的人臉?；谥R(shí)的方法存在的問(wèn)題是很難將人類(lèi)知識(shí)轉(zhuǎn)換為明確定義的規(guī)則。而人臉識(shí)別技術(shù)具有比其他生物特征識(shí)別技術(shù)更直觀、簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確、可靠及可擴(kuò)展性良好等眾多優(yōu)勢(shì)，因而應(yīng)用廣泛。文章進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)測(cè)試，并對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行了分析。其中，以中科院自動(dòng)化所免費(fèi)提供人臉識(shí)別相關(guān)的技術(shù)支持，并與多個(gè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)合作盡快的付諸于實(shí)踐。國(guó)內(nèi)對(duì)于人臉識(shí)別的研究較之國(guó)外稍晚一些，但是發(fā)展速度很快，同時(shí)，國(guó)家對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的研究也給予了高度的重視。歐美等各高校都建立了人臉識(shí)別的實(shí)驗(yàn)室，其中著名的大學(xué)包括麻省理工學(xué)院（MIT） 、卡內(nèi)基如應(yīng)用面像捕捉，人臉識(shí)別技術(shù)可以在監(jiān)控范圍中跟蹤一個(gè)人并確定他的位置?？梢詮囊韵碌娜齻€(gè)方面了解人臉識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)所在：（1）無(wú)侵犯性所謂無(wú)侵犯性是指在使用人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程當(dāng)中，不需要被識(shí)別者的主動(dòng)參與、積極配合，從而避免了被識(shí)別者產(chǎn)生反感、拒絕等逆反心理,使得識(shí)別過(guò)程可以有效、迅速的執(zhí)行。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的出現(xiàn)，人們開(kāi)始憑借計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大功能來(lái)研究和實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的身份鑒別系統(tǒng)。近年來(lái)，在美國(guó)、歐洲、香港等許多國(guó)家和地區(qū)的大學(xué)都成立了以人體生物識(shí)別技術(shù)為主要研究方向的實(shí)驗(yàn)室或研究中心，同時(shí)許多公司也相繼先后開(kāi)發(fā)出許多產(chǎn)品，并不斷地推向市場(chǎng)，逐步形成一個(gè)新興的、很有希望的產(chǎn)業(yè)。武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）2（2）自然性好人臉識(shí)別技術(shù)具有良好的自然性。如在商場(chǎng)、銀行、交易所等和金融相關(guān)場(chǎng)所，加以人臉識(shí)別智能監(jiān)控，排除不法分子的侵入。梅隆大學(xué)（CMU）等。九十年代中后期以來(lái)，國(guó)內(nèi)眾多研究機(jī)構(gòu)的研究組在國(guó)家自然科學(xué)基金、863 計(jì)劃等資助下開(kāi)始對(duì)人臉識(shí)別進(jìn)行了研究。 本文所做的主要工作及論文內(nèi)容安排 本文所做的主要工作本文針對(duì)實(shí)時(shí)視頻的人臉檢測(cè)跟蹤與靜態(tài)圖像的人臉識(shí)別展開(kāi)研究，介紹了一種開(kāi)放源代碼的計(jì)算機(jī)視覺(jué)類(lèi)庫(kù) OpenCV，闡述了該軟件的特點(diǎn)及結(jié)構(gòu)，并對(duì)其在 VS2022 開(kāi)發(fā)環(huán)境下的配置作了詳細(xì)的說(shuō)明，然后提出了一個(gè)基于 OpenCV 的人臉檢測(cè)算法 [25]和基武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）4于隱馬爾可夫模型的人臉識(shí)別方法 [24]。 論文內(nèi)容安排針對(duì)研究?jī)?nèi)容，本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第一章為緒論，介紹了人臉識(shí)別技術(shù)研究的背景及意義和國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。 人臉識(shí)別技術(shù)的基本原理人臉識(shí)別技術(shù)是基于人的臉部特征，對(duì)輸入的人臉圖象或者視頻流，首先判斷其是否存在人臉， 如果存在人臉，則進(jìn)一步給出每個(gè)臉的位置、大小和各個(gè)主要面部器官的位置信息。如果規(guī)則太詳細(xì)( 嚴(yán)格 )，由于不能通過(guò)所有的規(guī)則可能使得檢測(cè)失?。蝗绻?guī)則太概括(通用)，可能會(huì)有較高的錯(cuò)誤接收率。這類(lèi)方法的缺點(diǎn)在于這些特征會(huì)由于照明、噪聲以及遮擋情況被破壞，人臉的特征邊界會(huì)被弱化，在這種情況下很多方法都會(huì)失效；同時(shí)由人臉陰影所形成的邊緣可能對(duì)幾何特征的邊緣帶來(lái)不良影響。通過(guò)將人臉圖像視為一個(gè)高維向量，從而將人臉檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維空間中分布信號(hào)的檢測(cè)問(wèn)題。主要有以下幾種方法：（1）基于面部特征 [20]的方法：將人臉用一個(gè)幾何特征矢量表示，進(jìn)而用模式識(shí)別中的層次聚類(lèi)思想設(shè)計(jì)分類(lèi)器對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別。通過(guò)計(jì)算得出兩幅圖像的特征值，從而比較兩幅圖像的相似程度。（5）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法同人類(lèi)神經(jīng)功能一樣具有記憶功能，對(duì)于一個(gè)模式的訓(xùn)練樣本比較豐富時(shí)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉檢測(cè)方法可以應(yīng)用到處理比較復(fù)雜的檢測(cè)。因此，對(duì)初始圖像進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理是很必要的。通常實(shí)驗(yàn)中采集到的人臉圖像是彩色圖像。灰度化就是使彩色分量相等的過(guò)程。上面的公式是被歸一化后推導(dǎo)的，對(duì)于沒(méi)有歸一化的情況，只要求以最大的灰度值(Dmax，對(duì)于灰度圖就是 255)即可，灰度均衡的轉(zhuǎn)換式為： duHADfAB )(*0max/)(?（）對(duì)于離散圖像轉(zhuǎn)換式為： ???ADiiABf 0*ax/)(（）式中 為第 i 級(jí)灰度的像素個(gè)數(shù)。其中，x 方向和 y 方向的偏導(dǎo)數(shù)分別為： ??2/y)1,I(x),1(dyxI??（） y?（）則梯度的幅值大小為： 22)(dDyx??（）梯度的方向?yàn)椋何錆h理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）12 ???????dxyarctn?（）3) 對(duì)梯度進(jìn)行非極大值抑制：首先遍歷圖像，如果某個(gè)像素的灰度值小于其梯度方向上的前后兩個(gè)像素的灰度值，那么該像素即為非邊緣。（2）基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)預(yù)測(cè)的方法運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)即根據(jù)前一幀得到的結(jié)果，通過(guò)預(yù)測(cè)得到當(dāng)前幀目標(biāo)可能存在的區(qū)域，在這個(gè)區(qū)域搜尋這一幀目標(biāo)的位置大小。 人臉特征提取對(duì)樣本圖像進(jìn)行處理，檢測(cè)出人臉部分圖像后，我們需要對(duì)圖像的特征進(jìn)行提取，已備進(jìn)一步的識(shí)別。（3）頻率域特征的提取小波變換是一種信號(hào)的時(shí)間尺度分析方法，它具有多分辨率分析的特點(diǎn)，而且在時(shí)頻兩域都具有表征局部信號(hào)特征的能力。基于 Adaboost 算法的人臉細(xì)檢測(cè)是在基于人臉粗檢測(cè)的基礎(chǔ)之上，對(duì)候選人臉區(qū)域使用 Adaboost 算法，進(jìn)行人臉的精確檢測(cè)，將真正的人臉從“類(lèi)人臉”的區(qū)域集合中快速而準(zhǔn)確地分離出來(lái)，并且做以標(biāo)定。將修改過(guò)權(quán)值的新數(shù)據(jù)集送給下層分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，最后將每次訓(xùn)練得到的分類(lèi)器最后融合起來(lái)，作為最后的決策分類(lèi)器。（1）Haar 矩形特征采用 Adaboost 算法進(jìn)行人臉檢測(cè)時(shí)，需從人臉中抽取大量一維簡(jiǎn)單特征(Haar 矩形特征)，這些特征均可以在一定程度上區(qū)分出人臉和非人臉。由圖像的積分圖可方便快速地計(jì)算出圖像中任意矩形內(nèi)所有像素的灰度積分，在 Viola 等提出的計(jì)算系統(tǒng)中，每個(gè)矩形的灰度積分的計(jì)算，最多只需要從積分圖像中取 9 個(gè)元素做加減法。級(jí)聯(lián)分類(lèi)器的檢測(cè)示意圖如圖 所示。我們理解，人臉應(yīng)當(dāng)作為一個(gè)整體來(lái)描述，不僅僅包括各個(gè)器官的數(shù)值特征，還應(yīng)當(dāng)包括各個(gè)器官的不同表象和相互關(guān)聯(lián)。假定有 N 個(gè)狀態(tài)，從當(dāng)前的狀態(tài)出發(fā)選擇下一個(gè)狀態(tài)也有N 個(gè)可能性。隱馬爾可夫過(guò)程是一個(gè)雙重的隨機(jī)過(guò)程：一個(gè)潛在的過(guò)程稱(chēng)為“狀態(tài)” ，另一個(gè)可觀測(cè)過(guò)程稱(chēng)為“觀察序列” ，觀察序列是由隱含的狀態(tài)過(guò)程決定的。約束條件為：ijaA?，其中， ， 。對(duì)于給定的隱馬爾可夫模型參數(shù) ，求觀察值序列????B,A?產(chǎn)生概率的模型相似度 設(shè)產(chǎn)生 O 的隱狀態(tài)序列??T2O,.O? ??|OP則由矩陣 A，B 的定義有：1XX ????|P， ，|PX??????（）武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）20在實(shí)踐中，通常采用向前算法(也稱(chēng) 算法 )，其定義如下：pas?令 ????|,.21i itqxOP??（）則有： ??1,.0?NObioio??（） ??ijNjtita???10?（）其中， 。向前—向后算法是廣義期望最大化算法的一種具體實(shí)現(xiàn)，它的核心是通過(guò)遞歸的方式調(diào)整權(quán)重，已得到更好的模型參。采樣數(shù)也就是序列的長(zhǎng)度 T 可以通過(guò)下式計(jì)算出： 1LHT??（）參數(shù) L 和 P 的選擇在很大程度上影響著識(shí)別率。（2）建立一個(gè)通用的 HMM 模型 ，確定模型的狀態(tài)數(shù)，允許的狀態(tài)轉(zhuǎn)????B,A?移和觀察序列向量的大小。每個(gè)模型可以用單幅或多幅的圖像進(jìn)行訓(xùn)練。因此，由這 5 個(gè)狀態(tài)產(chǎn)生的序列是我們真正觀察的序列，而且，這五個(gè)狀態(tài)是抽象的，因而也就不具有具體的意義，我們只能通過(guò)觀察序列來(lái)對(duì)它進(jìn)行估計(jì)。對(duì)于給定的一個(gè)觀察值序列 ，確定一個(gè)隱馬爾?T21OO可夫模型 ，使 最大。其中混合系數(shù)滿足： 1M1m?jC（）為第 j 狀態(tài)第 m 個(gè)分量的單高斯概率密度函數(shù)。如果 V 是所有的觀察符號(hào)集，則有。利用隱馬爾可夫模型對(duì)人臉進(jìn)行描述和識(shí)別，我們就不是孤立地利用各個(gè)器官的數(shù)值特征，而是把這些特征和一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型聯(lián)系