基于SPAMS和GPCA的人臉識別算法的研究

田小敏/南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 計算機與軟件學(xué)院

基于SPAMS和GPCA的人臉識別算法的研究

田小敏/南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 計算機與軟件學(xué)院

人臉識別是近年來模式識別圖像處理,機器視覺,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及認(rèn)知科學(xué)等諸多領(lǐng)域的熱點課題之一,本文主要是基于GPCA（廣義主成分分析方法），對經(jīng)傳感器采集得到的一系列尺寸相同的人臉圖像進(jìn)行識別研究以及理論探討。針對常用人臉識別方法的弊端和不易操作性，運用SPAMS 工具包（Sparse Modeling Software toolbox），研究圖像的降維稀疏表示。

人臉識別；廣義主成分分析；稀疏表示

1. 引言

隨著安全入口控制和金融貿(mào)易方面應(yīng)用需要的快速增長以及各方面對于快速有效的自動身份驗證的迫切要求，生物統(tǒng)計識別技術(shù)得到了新的重視，而人臉識別是所有的生物識別方法中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一，目前國內(nèi)外研究也取得了一定的進(jìn)展， 綜合有關(guān)文獻(xiàn)[1][2]，目前國外人臉識別的方法主要集中在以下幾個方面：

(1) 模板匹配的方法

(2) 示例學(xué)習(xí)的方法

(3) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法

(4) 基于隱馬爾可夫模型的方法

除此以外，基于Ada Boost的人臉識別算法，基于彩色信息的方法，基于形狀分析的方法，以及多模態(tài)信息融合的方法，國外都進(jìn)行了大量的研究與實驗。

國內(nèi)的研究工作主要是集中在三大類方法的研究：基于幾何特征的人臉正面自動識別方法、基于代數(shù)特征的人臉正面自動識別方法和基于連接機制的人臉正面自動識別方法。

總之，采用人臉識別技術(shù)，建立自動人臉識別系統(tǒng)，用計算機實現(xiàn)對人臉圖像的自動識別有著廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域和誘人的應(yīng)用前景。

在上述研究基礎(chǔ)上，本文主要對基于廣義主成分分析的人臉識別算法進(jìn)行研究，并結(jié)合在SPAMS工具包下對圖像進(jìn)行稀疏處理，其中稀疏表示是特色。主要內(nèi)容是信號稀疏表示以及matlab稀疏工具包SPAMS的簡要介紹和應(yīng)用，包括識別過程中所需要的基本圖像處理技術(shù)，并闡述在此基礎(chǔ)上和GPCA技術(shù)結(jié)合的人臉識別算法流程。

2. 基于SPAMS圖像稀疏表示

每個大小為w×h 的圖像可看作M維空間的一個點，M=w×h，同一個面孔的不同亮度和表情被表示到M維空間中的低維線性子空間，稱為臉子空間。

我們定義ni個圖片，向量vi,1，vi,2，…，vi,ni∈Rm并假設(shè)這些向量足以包含i系列的臉子空間，任何關(guān)于相同目標(biāo)的新的訓(xùn)練圖像，即為向量y∈Rm，y可以表示如下：

其中αi,1是實標(biāo)量，將所有ni相加得n=n1+n2+…+nk,作為向量A的n列：

理想的y（關(guān)于i）可以用A表示為：

其中：x0=[0, …,0,αi,1, αi,2, …, αi,n,0, …,0]T∈Rn(列向量)。X0是一個系數(shù)矩陣，其元素幾乎是0，處理與i系列有關(guān)系的元素。我們得出如下簡單的意見：一個有效地測試圖像可以只用有相同變量的測試圖像群充分表示出。如果變量的數(shù)目k大得合理，表示是自然稀疏的。

x0是一個系數(shù)矩陣，其元素幾乎是0，處理與i系列有關(guān)系的元素。我們得出如下簡單的意見：一個有效地測試圖像可以只用有相同變量的測試圖像群充分表示出。如果變量的數(shù)目k大得合理，表示是自然稀疏的。

如果system3(under-determined)(m＜n且A∈Rm×n)，它的答案不唯一。通常解決辦法由最小二乘法來選擇。即：

類似的，如果system3(over-determined)(m＞n)，通常通過最小化找到最小二乘法解決辦法。然而，這種方法不能定位識別問題中的如下兩種重要性質(zhì)。

1）數(shù)據(jù)維數(shù)很高。

2）理想的解答是稀疏的：x0中非0元素所占比例只是

為了解決上面的問題，我們尋找的方法能夠：(1)使維數(shù)m降低到d 且d≤m ；(2)明確計算y在低維空間中的稀疏矩陣表示。如果這兩個目標(biāo)都能完成，我們將會看到適當(dāng)?shù)募訌娤∈杩梢允菇Y(jié)果更少地依賴于維數(shù)低的細(xì)節(jié)（過程）。

在數(shù)據(jù)庫里，大維數(shù)縮減方法常被用于映射高維人臉圖像到低維特征空間，已有一類方法能提取所有面部特征，例如特征臉方法，費舍爾臉方法等，從圖像空間到特征空間的映射可以表示為：矩陣將等式(3)兩邊同乘以R可得：

映射后，特征空間的維數(shù)d通常比n小。因此，等式(5)所表示的系統(tǒng)是under-determined，x的解也不是唯一的。然而，理想中的x0應(yīng)該是稀疏的，在不嚴(yán)格的條件下系統(tǒng)的方程的最稀疏解確實是唯一的。也就是說，理想中的x0是如下最優(yōu)化問題的唯一解：

解決（P0）是NP-hard ，而且很難通過多項式時間算法去近似求解。在通常情況下，無疑通過程序來尋找最稀疏解比費力的找x中元素的所有子集有效。

壓縮傳感理論的最近發(fā)展揭示了如果解x0是充分稀疏的，相關(guān)的（P0）問題等價于求一下的L1最小化問題：

這個問題能通過標(biāo)準(zhǔn)線性多項式時間程序或者二次多項式程序方法來解決。如果已知道解是很稀疏的，那么更有效的方法也是可考的。

3.GPCA人臉識別算法

傳統(tǒng)的廣義主成分分析法一般不包含稀疏表示部分，不適用SPAMS工具包，具體識別流程如圖2所示。

圖2 傳統(tǒng)的廣義主成分分析法識別流程

本文通過改進(jìn)，采用廣義主成分分析方法，并結(jié)合圖像的稀疏表示，使用SPAMS工具包，具體的流程設(shè)計如圖3所示：

圖3 改進(jìn)后算法的識別流程

對各個部分介紹如下：

(1)人臉圖像采集：基于CMOS圖像傳感器成本低、功耗低、單一工作電壓、集成 AD 轉(zhuǎn)換器、數(shù)字形式數(shù)據(jù)輸出、圖像大可編程控制等優(yōu)點,可以使用CMOS圖像傳感器，如MT9T001 CMOS圖像傳感器。這里由于軟硬件條件限制，直接使用yale人臉庫中的標(biāo)準(zhǔn)圖像。

(2)讀取圖像數(shù)據(jù)：直接調(diào)用matlab里面imread函數(shù)，將圖像以矩陣的形式體現(xiàn)出來，我們知道，通常通過傳感器采集到的圖像是彩色的，彩色有三種基色組成，red，green，blue；graycolor = (Red + Green + Blue)/3，簡稱RGB，彩色圖像是三維的，可以通過簡單的行列操作得到一維（一種基色下的）圖像，再進(jìn)行相關(guān)的處理。如果圖片的尺寸過于大，可以用imresize函數(shù)進(jìn)行調(diào)整。這里將訓(xùn)練集的圖像矩陣信息降維到一個矩陣?yán)锩妫恳涣写硪粋€圖像信息。

(3)特征臉定位：每個人臉圖像有個特征矩陣代表它的信息，同理也可以通過矩陣處理得出均值臉圖像。這里可以通過每個圖像矩陣減去特征矩陣得到特征矩陣A（但不能完整表達(dá)出一幅圖像），根據(jù)廣義主成分分析理論，求出AAT的特征向量就能表達(dá)出圖像信息，當(dāng)然這中間包括一些細(xì)節(jié)操作，如規(guī)范化等等。若想得出特征臉圖像可以通過imshow函數(shù)來畫。

(4)SPAMS工具包L1范數(shù)最小化求解：調(diào)用SPAMS中的mexOMP函數(shù)來求解L1范數(shù)最小化問題。這里調(diào)用的格式是A=mexOMP(y,S,param); y是測試圖像矩陣，S是訓(xùn)練集圖像矩陣，param對應(yīng)下面的γ，得出的矩陣A是稀疏解，這里S是已經(jīng)經(jīng)過規(guī)范化處理之后的矩陣，每一個測試圖像對應(yīng)一個稀疏解，故所有的測試圖像可以以解集{A1,A2,…，Ai}的形式代表出來，達(dá)到了降維的目的，使計算量減少了很多。

(5)重構(gòu)圖像及對比：這里可以通過y=AS來恢復(fù)測試圖像，當(dāng)然過程中會涉及矩陣的反規(guī)范化處理，以正確求解。同樣可以將原始圖像和重構(gòu)圖像在matlab中畫出，以便對比分析。這里面圖像的恢復(fù)程度依賴于γ的取值，直接調(diào)用的mexOMP函數(shù)，param的取值也依賴于它的形式規(guī)定和讀者自己設(shè)定。

(6)識別率計算：文獻(xiàn)中給出傳統(tǒng)的識別判別方法是NS和NN方法，NS分類法：如果y到子空間（包括主體i的所有圖片）的距離就把測試圖片y分配給主體i：

4.小結(jié)

本文對于目前的熱門課題人臉識別進(jìn)行研究，采用的是廣義主成分分析方法，且對SPAMS工具包進(jìn)行了簡單的介紹和應(yīng)用。

信號稀疏表示的優(yōu)點在于能夠利用幾個較大的稀疏系數(shù)來逼近原信號，這也就是它們被稱為稀疏信號表示理論的原因，后續(xù)我們還要繼續(xù)研究基于SPAMS工具包，與傳統(tǒng)方法進(jìn)行了對比。

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