梁子越 張 帆

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圖像處理技術(shù)在人臉識(shí)別技術(shù)中的應(yīng)用

梁子越 張 帆

（華北水利水電大學(xué)信息工程學(xué)院 河南 鄭州 450000）

近些年隨著圖像處理技術(shù)迅速發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)也逐漸得到了成熟化的發(fā)展及應(yīng)用。人臉識(shí)別如今作為防入侵方式，被廣泛的應(yīng)用于防盜與保密設(shè)備中。相較于虹膜、掌紋、指紋等識(shí)別系統(tǒng)，人臉識(shí)別更加方便、友好與直接。本文介紹人臉識(shí)別過程，分析圖像處理技術(shù)在人臉識(shí)別中的應(yīng)用，希望幫助更多人了解圖像處理的基礎(chǔ)，幫助人們理解圖像處理如何運(yùn)用于人臉識(shí)別，引起人們對(duì)圖像處理技術(shù)的興趣，從而推動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

圖像處理技術(shù)；人臉識(shí)別

前言:

人臉識(shí)別作為近些年圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺的熱點(diǎn)課題，得到全社會(huì)的廣泛關(guān)注。人臉識(shí)別依靠攝像頭獲取人臉圖像資料，之后通過算法分析并計(jì)算面部特征，通過與數(shù)據(jù)庫信息對(duì)比，實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別與用戶身份判斷的目的，是一項(xiàng)對(duì)圖像處理技術(shù)要求較高的技術(shù)。

1 人臉識(shí)別過程

人臉識(shí)別流程大致如下：首先攝像頭會(huì)將對(duì)象的臉部面貌進(jìn)行攝制與記錄。之后傳輸至圖像處理模塊，通過人臉定位與檢測(cè)，提取人臉特征，與數(shù)據(jù)庫信息資料對(duì)別與識(shí)別。最終獲得圖像識(shí)別結(jié)果。在這一過程中對(duì)人臉識(shí)別效率影響最大的便是表情、角度、尺寸、和光照因素。所以人臉識(shí)別技術(shù)著重加強(qiáng)了這些因素的考慮。

2 人臉識(shí)別主要應(yīng)用圖像技術(shù)

2.1 灰度化處理

在初步采集后得到的人臉圖像一般為灰度圖像與彩色圖像?；叶然幚砑磳⒃緸椴噬膱D像轉(zhuǎn)化為灰度的圖像。由于彩色圖像識(shí)別時(shí)，會(huì)受到背景影響，限制識(shí)別效果，所以灰度處理是識(shí)別人臉圖像的重要步驟?；叶葓D像相較于彩色圖像而言，處理更加簡(jiǎn)單。所以人臉識(shí)別均將灰度圖像作為唯一的研究對(duì)象。彩色圖像在轉(zhuǎn)化為灰度圖像時(shí)，先對(duì)彩色圖像做灰度化處理。一個(gè)像素一個(gè)顏色，一般從黑色開始（0,0,0）到白色結(jié)束（255,255,255）這一灰度。像素點(diǎn)RGB變化范圍為0至255。這樣會(huì)使后續(xù)圖像處理與計(jì)算簡(jiǎn)化，更容易達(dá)到人臉識(shí)別的目的?；叶葓D像反映的是圖像的整體與局部色度與亮度的分布與特征。根據(jù)圖像的RGB分量關(guān)系式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，使彩色圖像變成灰度圖像。

2.2 中值濾波

雖然彩色圖像在轉(zhuǎn)換成灰度圖像后，像素點(diǎn)的計(jì)算更加方便，不過由于彩色圖像存在噪聲，而噪聲是影響圖像質(zhì)量的重大因素，所以不處理圖像噪聲，則無法得到高質(zhì)量的圖像畫面。中值濾波是處理噪音的有效技術(shù)。中值濾波的基本思想是對(duì)一個(gè)窗口內(nèi)的所有像素的灰度進(jìn)行排序，取排序結(jié)果的中間值作為原窗口中心點(diǎn)處的像素灰度值。這項(xiàng)技術(shù)除了能夠去掉孤點(diǎn)噪音，還可以保持良好的圖像邊緣特性。此外中值濾波還能有效處理線性濾波圖像處理時(shí)的細(xì)節(jié)模糊問題，解決濾波脈沖干擾及掃描噪聲。

2.3 灰度歸一化

這項(xiàng)技術(shù)運(yùn)用光照補(bǔ)償實(shí)現(xiàn)直方圖均衡化。這項(xiàng)技術(shù)最重要的應(yīng)用為直圖像均衡化，非常容易實(shí)現(xiàn)與高效，應(yīng)用比較廣泛。像素灰度化范圍為隨機(jī)分布，圖像為高低不齊的方式分布。所謂直方圖均衡，就是把一個(gè)已知灰度概率分布的圖像，變換成具有均勻概率分布的新圖像的過程。圖像動(dòng)態(tài)范圍得到了擴(kuò)大，但實(shí)際上只不過是減少了量化的級(jí)別，從而擴(kuò)大了量化之間的間隔。所以在經(jīng)過處理以后的像素，從原本不同的灰度可能會(huì)變得一樣。用直方圖均衡化方式，能夠?qū)⑾袼剌^多的灰度級(jí)展寬，將像素?cái)?shù)較少的灰度級(jí)縮減，從而讓像素灰度分布更加均衡，最終便可以得到清晰的圖像。

2.4 幾何歸一化

錄制原圖像時(shí)，因光照強(qiáng)度、被攝人位置等因素都會(huì)導(dǎo)致人像的位置、大小不盡相同。在圖像處理時(shí)所用到的圖像為整幅圖像，若不處理原始圖像，人臉識(shí)別效率必會(huì)大大降低。因此必須進(jìn)行圖像幾何歸一化，從而將人臉的重要部位實(shí)現(xiàn)對(duì)調(diào)，保持人臉圖像在處理以后大小相同、位置相同。幾何歸一化包括圖像縮放、圖像平移、圖像鏡像、圖像旋轉(zhuǎn)。

2.5 小波轉(zhuǎn)換

以上處理得到的圖像信源許多情況下還是非平穩(wěn)的，不能用一種確定的數(shù)學(xué)模型來描述，而小波的多分辨率分析特性使之既可高效地描述圖像的平坦區(qū)域，又可有效地表示圖像信號(hào)的局部突變（即人臉的邊緣輪廓部分）使之能夠聚焦到圖像的任意細(xì)節(jié)，相當(dāng)于一個(gè)具有放大和平移功能的“數(shù)學(xué)顯微鏡”，因此小波轉(zhuǎn)換非常適合于圖像處理，可以很好的應(yīng)用于人臉識(shí)別中。經(jīng)過小波轉(zhuǎn)換后的圖像，能夠使人臉姿勢(shì)與表情保持不變，具有良好的穩(wěn)定性能，成為低頻圖像。經(jīng)過二級(jí)小波處理，圖像仍是光滑的，此時(shí)的圖像向量維數(shù)變得更低，而圖像效果則更模糊。在不斷增加變換級(jí)數(shù)以后，這種影響會(huì)越來越大。所以適當(dāng)小波轉(zhuǎn)換對(duì)于推向算法與識(shí)別具有重要意義。

3 結(jié)語：

現(xiàn)如今在科技越發(fā)成熟，人臉識(shí)別得到了廣泛的推廣與應(yīng)用。人臉識(shí)別已經(jīng)成為生活常見的技術(shù)手段。本文針對(duì)人臉識(shí)別常用圖像技術(shù)進(jìn)行了分析，考慮到尺寸、光照對(duì)識(shí)別帶來的影響，實(shí)現(xiàn)了圖像幾何歸一化與灰度歸一化，借助于小波轉(zhuǎn)換，可以很好地將圖像處理技術(shù)精確應(yīng)用到人臉識(shí)別中，使人臉識(shí)別技術(shù)更容易理解，更完善，更精確。

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with the rapid development of image processing technology in recent years, face recognition technology has been gradually developed and applied. Face recognition is now widely used in anti-theft and security equipment as an intrusion prevention method. Compared with iris, palm print and fingerprint identification system, face recognition is more convenient, friendly and direct. Face recognition process are summarized in this paper, the analysis of the image processing technology in the application of face recognition, hope to help more people understand the basis of image processing, help people understand how to use in face recognition, image processing aroused people's interest in image processing technology, so as to promote the further development of face recognition technology.

image processing technology; Face recognition

10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.11.020

TP391.41

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1672-9129(2017)11-0017-01