基于ORL數據庫的快速人臉認證技術的研究

高海闊，馬盛楠

1.光電工程系濱州學院，山東濱州 256600 2.外語系濱州學院，山東濱州 256600

近年來，由于反恐、國土安全和社會安全的需要，世界上各個國家都對安防領域加大了投入，而身份識別正是安防的一個核心問題。人臉識別技術為人類身份識別提供了一個簡單、易行、可靠性高的方法，受到越來越多的重視。

人臉識別技術基本上可以歸結為以下三類:基于幾何特征的方法、基于模板的方法[1-5]（基于相關的方法、特征臉方法、線性判別分析方法、神經網絡方法、動態連接匹配方法等）和基于模型的方法[6-8]（基于隱馬爾柯夫模型，主動形狀模型和主動外觀模型的方法）。由于基于模板的方法較好的利用了人臉的結構和灰度分布信息，而且還具有自動精確定位面部特征點的功能，因而具有良好的識別效果，適應性強識別率較高，該技術在FERET 測試中若干指標名列前茅，但其缺點也是相對明顯：時間復雜度高，速度較慢，實現復雜。

由于基于模板算法中的諸多優點，它在人臉識別中得到了廣泛的應用。如Debotosh Bhattacharjee 和Dipak K.Basu[9]基于加入外界圖像的ORL 數據庫對變形的多層感知器算法進行了研究，獲得97.9%的準確率。Fan Ou 和Zhaocui Han[10]通過CCA(Canonical Correlation Analysis，典型相關分析)+LDA 的方法把FRR100 和FAR1000 指標降低了30%以上。

對于認證問題，可以看做識別問題的簡化，問題可以歸為兩類:是本人或者不是本人。解決認證問題目的是找一個分界，盡可能好的區分這兩類。在這種情況下，可以使用運算速度相對較快的線性判別方法。用一個兩維的數組分類來說明問題。

1 人臉認證的線性區分的可能性分析

圖1 (a)當樣本種類夠多時，很難用一條線(或平面)來區分；(b)而當樣本數量足夠小時，線形區分可行

從圖1 中可以看出，當樣品類的數量相對于維度足夠大時，很難用一條線（或者一個平面）把一個指定的類同其他類區分開來；而當樣本類的數量變小時，線性區分變的可行。[11]

考慮到研究的問題是認證問題(只有兩個樣本類)，且一個照片中的信息量是巨大的（維度足夠大），線性區分是可行的。

2 感知器算法

我們假設訓練樣本集

來自兩個樣本(ω1,ω2)，其中l 是樣本的數量

如果這兩個類中的樣本是線性可分的，存在一個平面

如果樣本可以被正確分類，必然滿足

其中

對于經典的感知器算法，代價函數被定義為如下形式:

其中，Γ 是所有被錯分類的樣品集

感知器算法是基于梯度下降和單樣品修正的方法[12-13]，偽代碼如下：

2)t=0 ;

3)重復

3 基于ORL 人臉數據庫的仿真

基于以上理論，本文在Inter Core 2 Duo CPU(2.93GHz)、2G 內存容量的硬件環境下，利用Matlab 對無陌生人臉的ORL人臉數據庫、含有訓練樣本外人臉的情況的數據庫和基于ORL數據庫和來自攝像頭的新樣本類組成的數據庫進行了仿真測試。

3.1 無陌生人臉的仿真測試

1）ORL 人臉數據庫

由劍橋大學的Olivetti 實驗室建立的ORL 人臉數據庫由400 張照片組成(分辨率：92x112，40 個人，每人10 張照片)，近幾年來已成為最流行的人臉數據庫之一，數據庫的部分照片如圖2 所示：

圖2 ORL 人臉數據庫（部分）

2）特征提取

目前提取人臉照片的特征有很多方法，如Fisher face 方法等。這些算法都需要大量的運算，這對實時性的要求造成了障礙，也難以移植到其他硬件平臺。為了解決這一問題，本文嘗試一種最簡單的方法去提取特征：僅僅把圖像矩陣按列相連作為特征向量。對于大多數的分類器來說，這將會產生“維數災難”，但對于感知器算法不存在這個問題，因為在感知器算法中只有向量的加法和乘法運算。

3）實驗結果

從每個人的10 張照片中選出9 張作為訓練樣本，而把剩余的1 張作為測試樣本，可以得到表1 中的結果。考慮到目標是認證（是本人或不是本人），而不是識別（他/她是誰），對于無法認證的情況可以忽略。因為這個時候通常要求被測試者轉動頭部產生另外的樣品，直至認證成功。

表1 實驗結果

圖3 是一種錯誤認證的情況。

圖3 錯誤匹配的情況

無法認證的情況又可以分為兩類:找不到匹配的人或者匹配了多個人。

2 含有訓練樣本外人臉的情況

許多情況下，可能有陌生臉孔會試圖進入安全系統，這個人臉不屬于訓練集中的任何一個人。考慮到這種情況，設計如下仿真實驗：

1）從樣本中挑出一個人的所有照片作為測試樣本；

2）為了更好的同表格1 中的結果進行對比，同樣只訓練每個人的9 張照片。

實驗結果如表2 所示。

表2 含有訓練樣本外人臉情況下的人臉認證結果

3 基于ORL 數據庫和來自攝像頭的新樣本類進行的仿真

為了進一步測試該算法在現實中的應用，利用攝像頭采集一組新的數據進行測試。測試結果顯示該算法的分類表現良好。

表3 加入攝像頭采集新類后的認證結果

4 運算速度的比較

在運算過程中，同時用分類方法中經典的最近鄰法[14]和人臉識別中經典的Fisherface 方法采用上述同樣的訓練樣本進行認證計算，與本文所用簡化特征提取的感知器算法比較，得到如表4 所示的計算結果。

表4 運算速度的比較

從結果可以看出簡化特征提取的感知器算法明顯優于最近鄰法和Fisherface 方法。這是由于最近鄰算法中含有距離運算過程，Fisherface 也要完成投影和距離運算過程，而感知器算法僅有運算較快的向量的加法和乘法。

5 結論和展望

本文用簡化特征提取過程感知器算法在ORL 數據庫中去進行人臉認證。結果顯示：當沒有陌生面孔的情況下，識別的準確率達到99.7%；當引進陌生面孔時，準確率將至98.1%。隨后通過攝像頭采集新的數據來驗證該算法在現實中的表現能力，結果10 張人臉照片中的7 張被正確認證，另外3 張照片無法認證（沒有錯誤認證的情況發生）。在運算速度方面，成功認證一個樣品的平均時間為50ms，優于最近鄰算法和Fisherface 方法。

從上述結果來看，在中等數量樣本的人臉認證的過程中，采用簡化提取過程的感知器算法是完全可行的，而這個簡化過程無疑會對計算速度和硬件的移植過程大有幫助，在接下來的工作中，需要對大樣本數量的情況進一步驗證，測試該方法的實際應用能力。

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