基于約束環(huán)境下照片人臉認(rèn)證算法研究

陳泠璇

摘 要：針對(duì)兩張照片上陌生人臉的認(rèn)證識(shí)別的問題，通過假定約束環(huán)境，即指給定的兩張照片是在標(biāo)準(zhǔn)位置、標(biāo)準(zhǔn)光線下拍攝，不考慮其他因素的影響，選定安徽省滁州市人頭面部指數(shù)等為主要的影響因素和觀測指標(biāo)，定義變異率這一概念，作為闡述差異性個(gè)體間面部形態(tài)特征變化幅度的指標(biāo)，通過建立合理算法，綜合使用SPSS和EXCEL軟件篩選出變異率較小的特征量，對(duì)照片上的人臉特征進(jìn)行處理、判斷，進(jìn)而驗(yàn)證是否為同一人。

關(guān)鍵詞：約束環(huán)境；人臉認(rèn)證；變異率；SPSS

中圖分類號(hào)：TB 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.01.086

隨著社會(huì)的發(fā)展，人類識(shí)別技術(shù)的提升是眾多領(lǐng)域發(fā)展的迫切需要。諸如視覺監(jiān)控、遠(yuǎn)程教育、人機(jī)交互技術(shù)、司法刑偵等方面，需要快速、準(zhǔn)確有效地對(duì)個(gè)人身份進(jìn)行識(shí)別與驗(yàn)證。而人臉特征在眾多人類特征中具有自身穩(wěn)定性與對(duì)外差異性的顯著特點(diǎn)，因此，人臉的識(shí)別成為了人們身份驗(yàn)證和識(shí)別的重要手段。

從20世紀(jì)90年代后期以來，人臉識(shí)別技術(shù)以其獨(dú)特的方便、非接觸性及準(zhǔn)確性受到世人的關(guān)注。目前的人臉識(shí)別方法主要包括基于整體的研究方法和基于特征分析的方法。與人臉相關(guān)的算法研究是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，照片人臉認(rèn)證是其中一個(gè)子方向，具備一定的商業(yè)意義。

本文需要解決的問題是，當(dāng)給定兩張不同年齡階段的照片時(shí)，通過算法的建立動(dòng)識(shí)別是否為同一個(gè)人。為簡單起見，我們可以假設(shè)兩張照片都是標(biāo)準(zhǔn)位置和標(biāo)準(zhǔn)光線下拍攝的，例如都是一寸證件照。

1 數(shù)據(jù)的假設(shè)

為便于解決問題，對(duì)現(xiàn)實(shí)問題加以簡化，提出以下幾點(diǎn)假設(shè)：（1）研究的照片在約束環(huán)境下拍攝，不考慮位置、光線等因素的影響；（2）所給照片上的人的頭面部形態(tài)大小與實(shí)際真人頭面部形態(tài)大小的縮放比例為常數(shù)且照片上特征量數(shù)據(jù)可以精確獲得；（3）安徽滁州地區(qū)漢族人群頭面部形態(tài)特征隨年齡的變化規(guī)律具有普適性；（4）假設(shè)差異性個(gè)體之間一定數(shù)量的頭面部形態(tài)特征量存在著顯著的差別；（5）已有的數(shù)據(jù)真實(shí)準(zhǔn)確。

2 問題的分析

2.1 數(shù)據(jù)選取

選取了安徽省滁州地區(qū)漢族人群頭面部形態(tài)特征的年齡變化數(shù)據(jù)為研究資料，按照男女分類，就20～29、30～39、40～49、50～59、60及以上不同年齡階段進(jìn)行分組，重點(diǎn)搜集了12種頭面部指數(shù)和20種頭面部測量指標(biāo)（見附件1）。對(duì)已有的數(shù)據(jù)利用SPSS進(jìn)行篩選、處理，分析一個(gè)“大眾化”的人頭面部形態(tài)特征隨年齡的變化規(guī)律。以“大眾化”的人為一般標(biāo)準(zhǔn)，通過和差異性個(gè)體的相關(guān)頭面部形態(tài)特征進(jìn)行比較分析，并區(qū)分性別，分別選取男女的不顯著特征作為指標(biāo)進(jìn)行研究得出判斷結(jié)果。

2.2 簡要思路

為將問題簡化，用不同的特征量符號(hào)命名復(fù)雜的頭面部形態(tài)特征。對(duì)某一單獨(dú)的特征量X，定義X的變異率=X的波動(dòng)幅度/X的均值。其中，X的波動(dòng)幅度用該特征量數(shù)據(jù)的最大值與最小值的差來度量，X的均值用該特征量數(shù)據(jù)的平均數(shù)度量。

對(duì)某一單獨(dú)的特征量X，定義X的變異率，并規(guī)定η>2.5%的特征為不顯著變異特征，η≤2.5%的特征為顯著特征。區(qū)分性別，分別選取男女的不顯著特征作為指標(biāo)進(jìn)行研究。假設(shè)所給照片上人的頭面部大小與實(shí)際真人頭面部大小的縮放比例λ為常數(shù)。通過對(duì)兩張照片上的指標(biāo)進(jìn)行測量計(jì)算，進(jìn)而得出照片本人的特征值的測量值。最后通過本法設(shè)計(jì)的算法來判斷兩張照片是否為同一人。

3 模型的建立

3.1 數(shù)據(jù)處理

（1）利用SPSS軟件，計(jì)算出不同年齡段，不同男女的特征量數(shù)據(jù)，并得到極差、均值、標(biāo)準(zhǔn)差，以此分析數(shù)據(jù)的分布情況和離散程度（如表1、表2所示）。

（2）通過比較η與2.5%的大小，確定出男女各自的特征量為：

（3）人臉的特征點(diǎn)的尋找。

如何測量模型中的7項(xiàng)指標(biāo)，也是我們需要解決的問題。查詢資料可知人臉上有很多特征點(diǎn)，這些特征點(diǎn)的連接就可以得到我們所需的指標(biāo)。譬如我們根據(jù)“三庭五眼”規(guī)律可以做出最理想的臉型，在此基礎(chǔ)上找到ABCD四個(gè)特征點(diǎn)，即AB點(diǎn)測量的是面寬X4，CD點(diǎn)測量的是下頜角間寬X5，同理找出其他特征點(diǎn)，然后測量我們所需要的指標(biāo)。

（4）照片數(shù)據(jù)的挖掘。

為簡化問題，方便獲取照片中的數(shù)據(jù)，假設(shè)所給照片上人的頭面部大小與實(shí)際真人頭面部大小的縮放比例為常數(shù)λ，利用Photoshop、Ai等相關(guān)軟件精確測量出照片中人臉的多項(xiàng)指標(biāo)。

3.2 建立判斷模型

對(duì)兩張照片進(jìn)行處理，根據(jù)假設(shè)2，從照片上獲取的數(shù)據(jù)與常數(shù)的乘積可以認(rèn)為是照片上人的特征量的精確值。兩張照片記為p1，p2，從照片上獲取的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于特征量Xi分別記為xix*i，故記：

根據(jù)假設(shè)4和“大眾化”的人與差異性個(gè)體偏離程度相對(duì)較小，若兩張照片上不是同一人，則存在至少一個(gè)不顯著變異特征Xi，μi>ηi。若兩張照片是同一人，則對(duì)任意不顯著變異特征Xi，μi<ηi。

3.3 模型的求解算法圖

4 結(jié)束語

人臉識(shí)別是當(dāng)今國際領(lǐng)域攻關(guān)的高精尖技術(shù)，但是在技術(shù)不先進(jìn)的地區(qū)或者人臉識(shí)別技術(shù)還未普及的地區(qū)，如何簡單有效地對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別，將是很值得思考的問題。在以上分析過程中，我們只需要獲取男女的7項(xiàng)人臉的相關(guān)指標(biāo)，并帶入算法中，就能夠粗略辨別，過程簡單操作簡便，因此有一定的推廣性。

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