【文章內容簡介】 臉照片來實現(xiàn)的。因為歲數(shù)、形態(tài)、表情、光照、妝容等等原因，人臉不是一成不變的，他是千變萬化的，是以使得人臉識別技術顯得難以控制，大大提高了人臉識別的挑戰(zhàn)性。 人臉識別技術的發(fā)展現(xiàn)狀 當今社會，研究人臉識別技術的組織及個人很多很多，比如說美國的 MIT(Media lab)、 CMU 和耶魯大學，還有日本的少許研究機構。與國外相比，中國關于人臉識別技術的研究開展的就相比晚許多，國內研究的機構主要集中在國內著名的幾所重點高效，其中就有：清華大學、哈爾濱工業(yè)大學、北京工業(yè)大學等。 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 3 人臉檢測便是從人臉的原始照片中提取部分特征。人臉檢測使用最早的第一個算法是基于模板匹配，子空間方法的。這種方法是相對剛性的，受環(huán)境和姿態(tài)變化的影響比較明顯。這些年來，計算機技術越發(fā)成熟，與之緊密相關的技術也隨之快速發(fā)展，使得人臉檢測技術一直都是科研學者心中及手中的重要科研課題 ，比如說基于 haar 特征匹配的算法、以及神經網絡的算法等等已經被應用到人臉檢測技術上。 2020 年， 提出 了 HaarLike 方法，闡述了如何迅速精準的完成對整張照片進行人臉檢測 運用 AdoBoost 和 Cascade 方法。隨后的幾年里 Voila 也提出了優(yōu)化 HaarLike 算法的方法，這個人臉檢測方法已經算是當前領域相對成熟并相對完善的方法了，識別效率高，在現(xiàn)實實踐中已經獲得了普遍寬泛的應用。最近五年來已經有愈來愈多的學者對關于人臉檢測和人臉表情檢測技術的算法做了深入的鉆研，并且獲 得了一定的研究成果，然而在現(xiàn)實實踐中卻存在著許許多多的技術困難，還亟需解決處理。相對于單張圖像的人臉檢測，影響檢測結果的因素是比較多的，圖像尺寸、光照條件和表情等不確定因素，因此在往后的研究實現(xiàn)中，人臉檢測依舊是熱點話題，不會被時代淘汰走下坡路。 人臉識別技術在中國起步很晚，比國外要晚上好幾年，但隨著不斷完善和改進的人臉識別算法和日益增長的市場需求 ,還有獨特的臉部識別，已經有不少商業(yè)人臉識別系統(tǒng)研發(fā)投入到到市場。比如清華大學蘇光大教授負責的《人臉識別系統(tǒng)》，當然還有一些產品也比較成熟：上海銀晨人臉識別考勤系 統(tǒng)、北京時代杰誠門禁管理系統(tǒng)等。 盡管人臉識別技術的發(fā)展是更好的，已經獲得了學術界的廣泛關注，但關于人臉識別技術在實際應用中存在的問題，和實際應用方法，卻還需要愈來愈多的學者對其進行更深入的研究，使之愈發(fā)成熟。 主要應用 人臉檢測 人臉檢測，簡單說來，便是看圖像是否清晰明了，是否能精確快速的被處理分析得到數(shù)據。當下，許多城市地區(qū)開始逐步施行網絡工程進行城市監(jiān)控、銀行監(jiān)控，造成大量的監(jiān)控數(shù)據需要進行處理。所以，當下亟需解決的問題就是如何快速精準的查詢這些監(jiān)控數(shù)據并加之處理。為此現(xiàn)狀，市面上 已經開發(fā)出了一套綜合應用系統(tǒng)用以處理銀行大聯(lián)網高速圖像搜索系統(tǒng)產生的大量的視頻監(jiān)控數(shù)據的問題。該系統(tǒng)主要是由前端采集模塊，圖像處理模塊，數(shù)據管理查詢模塊來組成的。 人臉識別查詢 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 4 人臉識別查詢是建立在從已建立的人臉數(shù)據庫中搜索與人臉圖像相似度較高的人臉圖片比對的基礎上進行人臉識別的。人臉識別大多都是用在與安保密切相關的部門及行業(yè)，比如出入境時進行的護照比對、對罪犯的身份驗證、以及公民的身份是否合法。人臉識別查詢的大致操作步驟是首先建一個人臉數(shù)據庫，通過在客戶端或者 web 瀏覽器上打開人臉照片，使之與 庫中的人臉圖片進行相似度比較，并將與之相似度較高的人臉圖片輸出，這樣就完成了人臉識別查詢。其實，簡單看人臉識別，他就是一個人臉相似度的對比。 人臉識別身份認證 人臉識別身份認證主要是對那些參加的活動私密性重要性比較苛刻的人來進行的。而今相對成功的應用主要是大型活動身份認證，比如實名制票證系統(tǒng)認證。使用這種系統(tǒng)的目的就是安全系數(shù)高。此系統(tǒng)一般是要利用射頻識別來實現(xiàn)的。這個方法的主旨其實就是一對一比對，從速度或認證的準確度上看，他已經是相當成熟的技術，在上述的場合廣泛使用。越來越多的關注，已經被投于 人臉識別身份驗證之上，并有許多的組織也已開始應用此技術。 人臉識別比對 “人臉識別比對，目前主要是被用于門禁管理系統(tǒng)。比如說銀行金庫、軍隊彈藥庫等重要地方的進出口掌控對該種場地的人身經濟安全都有著不可估量的作用。它通常是一個組合的多種識別方法，它是由多種識別控制完成進出口控制。該項產品和技術已成功地應用于許多銀行金庫。在門禁控制系統(tǒng)的另一個值得關注的是，接口標準的統(tǒng)一。而今市場上大部分的控制器接口都是韋根接口，然則因為它沒有遵循一貫的接口格式，導致我們遇到了一些限制，在控制器的選擇，所以這就必須 靠生產這類產品的企業(yè)廠家的通力合作，一同制定統(tǒng)一的行業(yè)標準，使行業(yè)應用標準一致，生產的產品適用性頗高，如此才會促進整個行業(yè)的良性成長與發(fā)展。 ”(6) 論文內容與安排 本文的目標為實現(xiàn)基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn)。該課題使用 Eclipse 開發(fā)環(huán)境實現(xiàn)，利用 Face++接口和安卓操作系統(tǒng)實現(xiàn)人臉識別。本文全部包括五章內容，內容大概分為如下所示： 第一章 介紹人臉識別技術的現(xiàn)狀與背景，并簡單介紹了人臉識別的主要應用；其后對本文的內容進行了具體介紹。 第二章 簡要說明人臉識別的主流方法 ，并闡述了基于 PCA 的人臉識別算基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 5 法。 第三章 首先對 Face++平臺進行了簡單介紹，其次介紹了安卓操作系統(tǒng)，并且簡要說明了 Face++的重要接口，最后重點說明了基于 Face++的人臉識別的實現(xiàn)。 第四章 說明實驗結果，并且對實驗結果進行分析。 第五章 對本文進行總結概括，并展望人臉識別技術將來的發(fā)展。 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 6 2 主要人臉識別算法介紹 人臉識別是利用獲取得到的待檢測圖像中的人臉特征，與人臉樣本庫中的人臉來對比，識別和確認待檢測圖像中人物的身份。 表 21 列出了人臉識別中 主要的方法，本節(jié)將目前主流的方法進行詳細介紹。 表 21 人臉識別方法 基于 PCA的人臉識別算法 在二十世紀九十年代初，由 Turk 和 Pentland 提出的比較簡單且有效的一種人臉識別方法，就是盡人皆知的特征臉方法。“他是基于主成分分析 (Principal Component Analysis ,PCA )的人臉識別技術，因此也常常稱為 PCA” （ 14） 。 對于每一個人臉樣本圖像依照從左到右，從上到下的每個像素點的灰度值構成一個高維向量， PCA 的主要思想是在原始人臉空間中經過 KL 變換后，由原來的高維向量轉換為低維向量子空間，提取一套包含離散程度最大的特征向量來表示原始樣本，相應的特征向量，就為主特征向量。由于該分量擁有人臉相像的外形，被稱作“特征臉”?！霸趯Υ龣z測人臉圖片進行識別時，將待檢測人臉投影到這組特征向量組成的子空間上，通過比較待檢測圖像的投影位置與已知人臉基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 7 樣本的投影位置，從而完成人臉識別” (18)。 特征臉方法經過 KL 變換后由原來的高維度的向量轉換為低維度的向量子空間，達到很好的降維效果，簡單有效，因其運算復雜度低是以識別速度較快，同時易于實現(xiàn)，“識別率雖高 ，但卻存在一些缺陷，當光線照射不一致時、人臉的方位也不是固定不變的時候，識別率就會快速降低，同時當訓練樣本數(shù)目的增加時，計算復雜度也相應的增加” （ 14） 。 接下來本文將詳細介紹 PCA 算法。 KL 變換 KL 變換（ KauhunenLoeve 變換）是一種經常使用的正交變換，具體的變換過程如下所示： 設有 n 維隨機變量 ini i????? 1X (21) 其中 i? 為加權系數(shù)， i? 為基向量， X 還可以使用另一個比較直觀的表達式來表示： ? ?? ? ????????? ??? TnnX , . . ., . . . , 321321 (22) 其中， ? ?n???? ,..., 321?? , ? ?Tn????? ,..., 321? 基向量通常為正交向量，而正交向量可以通過一個表達式表示： ??? ????? ji jijTi 01 (23) 因為 ? 由多個正交向量組成，所以它是一個正交的矩陣，用表達式表示為： IjTi ??? (24) 將公式 22 的兩邊都向左乘以 T? ，得到 XT??? (25) 通過正交向量表示即為： XTii ??? (26) 正交向量集合 ??j? 的取值直接決定向量集合 ? 的各個向量之間是否互相不相關，因此設 ? ?XXER T? (27) 將公式 22 代入公式 27 中，得到 ? ? ? ? ? ? TTTTT EEXXER ??????? ???? (28) 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 8 令 (29) 換成另一種表達方式即為： ，那么 T????R (210) 右乘 (210), ? 得： ?????? TR (211) ? 是正交矩陣，因此 (211)可簡化為： ????R (212) 那么能夠得到： ? ?njR jjj ,...2,1???? ? (213) 可見，對于 j? 這個特征向量來講， R 是其對應的特征值，并且 R 是 j? 的自相關實對稱矩陣，因此，不同的特征向量之間應該要正交。 由此可見，求取 KL 系數(shù)的步驟如下所示： 1) 對于向量 X，首先應該求取它的自相關矩陣 ? ?XXER T? ， KL 的產生矩陣也可以是數(shù)據的協(xié)方差矩陣 ? ?? ?? ?? ??? TxxE ?? ，其中 ? 為均值向量。 2) 在 這一部分需要求出特征值 j? 和特征向量 j? ，而矩陣? ?n???? ,..., 321?? 。 3) 系數(shù) XT??? 。 “整個變換過程是在原來的向量空間的基礎上將其進行變換，使得原來向量之間的相關性發(fā)生了改變，使得一些帶有較少信 息的向量被去掉，因此達到降低向量空間維度的目的” （ 19） 。 PCA 技術 PCA 技術是將人臉的特征空間降維的技術，構造新的人臉特征空間時，需要在原來的人臉中求一組正交的向量，而新的人臉特征空間就是由這組正交向量??????????????????nj???0......01? ? ??? ??? kj kjjji 0E ???基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 9 中的部分組成的。這些重要部分組成了特征臉，因其保留了人臉的形狀，因此能夠表征人臉的基本信息。具體的人臉識別步驟如下所示： 步驟一：將人臉數(shù)據庫輸入到算法中。 在這一部分需要將人臉數(shù)據庫中的數(shù)據進行歸一化，并將數(shù)據庫中的人臉數(shù)據分成訓練集和測試集用于后續(xù)的人臉識別，將 n?n 的人臉空間轉換成 2n 的形式進行表示。 步驟二：進行 KL 變換，得到相應的產生矩陣。 生 成 矩 陣 可 以 使 用 訓 練 集 的 整 體 散 落 矩 陣 ， 可 以 寫 為 ：? ?? ?? ?? ??? TxxE ?? ，除此之外 ? ?? ?TiMi i xxM ?? ??? ????101 也是一種表示方式。 其中， ? 是均值， M 是訓練集的個數(shù)，而 ix 是第 i 個樣本。在求取本征值和本征向量的過程中，為了減少運算量，將使用 SVD 定理來進行降維。 步驟三：對圖像的本征值和本征向量進行運算。 SVD 定理：設 X 為一個隨機矩陣，且矩陣維數(shù)為 rn? ，那么在這個基礎上得到： 正交矩陣： ? ? rnruuuu ?? ??? 1210 ,...,U ，其中 IUT ?U 正交矩陣： ? ? rnrvvvv ?? ??? 1210 , . . . ,V ，其中 IVT ?V 對角陣： ? ? rn????? n210 , . . .,d ia g ???? ，其中 1r210 ... ???? ???? 以上三個式子滿足下式： TVU 21A ?? 那么我們能夠得到： 21???AVU ? 能 夠 通 過 一 種 方 式 來 表 達 ： ? ?? ?TiMi i xxM ?? ??? ????101 ，其中 ? ????? ????? ? 121