視頻中人臉特征統計分析

高一卓

摘 要：視頻資料中，人物的整體臉部往往并不是最清楚的，對人物的識別多數是對個別特征的識別與檢驗，如何將視頻中肢解的臉部特征信息，如突出的人物臉部的側面特征、臉部形態結構、個別特征（顴骨、鼻子、下頜）進行整合，并將這些信息捋順，形成有效的人像識別的依據，成為公安一線有效利用視頻資料信息的一大瓶頸。通過將圖像中的人臉部特征進行測量和總結，分析人臉器官有效特征，計算出特征常見幾率。將該幾率推廣至視頻中人物臉部特征分析，為視頻人臉識別提供參考信息。

關鍵詞：視頻 人臉特征 類別 幾率識別

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）08（c）-0188-02

Abstract：In the Video，the character of the whole face is not always clear.The recognition of the face most relys on the individual characteristics recognition and inspection，so how to dismember the facial features and make some effective portrait recognition has already been the bottleneck for the public security.By measuring and summarizing the person facial features， this paper analyses the useful characteristic and calculate the usual probability.Provide reliable re

ference for blurry facial image recognition process by using the probability.

Key Words：Video；Facial features；Category；Probability；Identifying

公安一線對現有的視頻資料信息的利用仍然有限，大量的視頻資料信息沒有被有效應用于實戰中，大大降低了效率。很多情況下存在對視頻中人像特征信息特性不了解、不敢確定的情況。經過觀看大量圖片、視頻發現，可將視頻影像資料中常見特征進行細致的測量、分類，然后統計該特征所占比例數據，再利用比例數據對視頻中人臉特征可能性進行分析，分析此視頻中人臉的表現狀況極大可能具有哪些特征，為公安一線高效使用視頻提供幫助。

1 人臉特征類別分析

為統一實驗數據標準，方便數據研究與說明，隨機選取居民身份證數字照片（25～45歲男、女性各1000名）進行特征的測量與計算，得到如下研究結果。

1.1 額頭特征分析

在面部形態中，額頭占有比較大的面積，一般約為1/3的面部面積，表現在圖像中，額頭所占像素點較多，對影像中人物的直接辨認影響較大。

正面人像中根據額頭的生理外形可以分為寬額、窄額、低額和高額以及中等額頭等類型（如圖1）。

測量數據表明，男性額頭的一般寬度是12.05 cm，一般高度是5.54 cm。女性額頭的一般寬度是11.48 cm，一般高度是5.8 cm，略大于男性。（如表1）

分析測量結果得出，男性中等額頭的范圍在11～13 cm，大于13 cm是寬額頭，小于11 cm為窄額頭。男性寬額頭的比例為15.8%，中等額頭的比例為74.3%，窄額頭的比例為9.9%。可見大部分人處在中等寬窄額頭的范圍內。（如表2）

女性中等額頭的范圍在10.5～12.5 cm，大于12.5 cm是寬額頭，小于10.5 cm為窄額頭。女性寬額頭的比例為12.7%，中等額頭的比例為76.5%，窄額頭的比例為10.8%。男女處于中等寬窄額頭范圍內的比例接近，女性額頭寬度略小于男性。（如表2）

當同一類型的額頭，正、側面觀的形態均相近，額寬和額高的數值也相近，那么表現在視頻當中，人像的額頭差別很小。人像復原的步驟中可以使用相似類別的額頭加以參考甚至替代[2]。

1.2 顴骨特征分析

顴骨位于眼眶的下方偏外側，形成面部的骨質凸起。按性別區分，男性的面部線條比較明顯，比較生硬，側面觀立體性很強，顴骨通常表現比較明顯；女性面部線條比較柔和，側面觀立體性不如男性明顯，顴骨通常不明顯，顴丘相對圓潤。

通過對一千名男性和一千名女性面部圖像中顴丘距離的測量，得出：男性的顴丘距離平均值為13.02 mm，女性的顴丘距離平均值為12.54 mm，可知女性的顴丘距離略窄于男性的顴丘距離。

經統計，男性顴距相近的比例為26.7%，女性顴距相近的比例為26.4%。二者幾乎相等。這一數據表明，在對模糊視頻中的模糊人像進行復原時，顴距相似的比例約為1/4，相似程度很小，差異性很高，說明顴骨特征具有很好的區分識別人物的特性。

1.3 臉型特征分析

按照波契（Boych）的臉型分類法，人臉型分為10種，依次為橢圓形臉、圓形臉、方形臉、長方形臉、卵圓形臉、倒卵圓形臉、梯形臉、倒梯形臉、菱形臉、五角形臉。

通過實驗數據測量，分別對樣該數據進行臉部長度以及臉部寬度的測量，結合顳骨、顴骨距離和下頜角距離的測量數據，綜合分析得出每種臉型的樣本比例。（如表3）

在人的臉型中，長方形和橢圓形臉所占比例較高，二者之和約53.8%。可見大多數人為長方形臉或橢圓形臉。

通過實驗得出，在觀察模糊圖像分析人物臉型時，（1）如果顴部、下頜角和頦部不明顯，首先考慮長方形臉型或橢圓形臉型。 （2）顴部突出，下頜角和頦部不明顯，結合面部長度考慮是否為菱形臉或卵形。（3）圖像中顯示臉型較小巧，下頜角不突出時，考慮為圓形臉或倒梯形臉型；下頜角突出，考慮為方形臉。（4）圖像中臉長較長，下頜較為突出明顯，頦部明顯，顴部亦突出考慮為五角形臉，通常也會有顴窩出現。

在視頻資料中，往往最能明顯體現的面部特征就是臉型，明確不同臉型的分類及特征，最有利于視頻人臉識別與辨認。不同的臉型往往影響了面部五官的分布。

2 結語

該文通過視頻人臉數據特征的測量和總結，詳細分析了人臉輪廓特征的數據特點，結合實驗數據將人臉特征分成不同的類型，統計出各個特征類型的比例，結合視頻，對根據人像特征對人像加以識別辨認提供可參考的支持數據。

參考文獻

[1] 趙成文.刑事相貌技術[M].北京：警官教育出版社，1993.

[2] 廖根為.監控錄像系統中人像鑒定問題研究[M].上海：上海人民出版社，2010.

[3] 楊洪臣.視頻人像檢驗技術規范[M].北京：中國人民公安大學，2012.