倪永婧 孫袆 岳瑩 郭志萍 高麗慧 劉微

摘要：針對Gabor小波提取的特征信息不夠全面以及維數(shù)災(zāi)難問題，提出了一種基于二維Gabor小波與AR-LGC人臉特征提取的改進(jìn)算法。首先利用二維Gabor小波提取歸一化人臉圖像的特征信息，使用AR-LGC算子對提取的Gabor特征進(jìn)行編碼;然后對編碼后的Gabor特征圖譜進(jìn)行劃分，對每個(gè)子塊進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)，將其串聯(lián)形成人臉表情特征向量并利用PCA進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，最后利用C-SVM進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，平均識(shí)別率為93.33%的比AR-LGC+SVM，Gabor+PCA+SVM提取特征算法的平均識(shí)別率分別高6.19%，3.33%。因此所提出的算法在人臉圖像的特征信息提取方面有一定的參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞：圖像處理;人臉特征提取;Gabor小波; AR-LGC;直方圖;PCA;C-SVM

中圖分類號(hào)：TP391.41文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Adoi： 10.7535/hbgykj.2019yx04006

Abstract：Aiming at the incompleteness problem that the feature information extracted from Gabor wavelet and the dimension of disaster， an improved algorithm with face feature extraction based on two-dimensional Gabor wavelet and AR-LGC is proposed. In this algorithm， normalized face features are extracted by two-dimensional Gabor wavelet and the extracted Gabor features are encoded by the AR-LGC operator. The coded Gabor characteristic spectrum is divided into some blocks and each sub block is counted by histogram. These results are sequentially connected to form face expression feature vector， and using PCA algorithm to reduce dimension. At last SVM tools is adopted to classify and recognize the face. It is shown that the average recognition rate of the algorithm is 93.33%， which is 6.19% and 3.33% higher than that of AR-LGC+SVM and Gabor+PCA+SVM feature extraction algorithm respectively. This method can provide reference in face feature extraction.

Keywords：image processing; face feature extraction; Gabor wavelet; AR-LGC; histogram; PCA; ?C-SVM

對人臉特征進(jìn)行提取并識(shí)別成為模式識(shí)別、圖像處理領(lǐng)域的典型研究課題，不論是在理論上還是在實(shí)際應(yīng)用上都具有重要的研究價(jià)值。其中，人臉特征提取的準(zhǔn)確性直接影響了人臉識(shí)別的正確率。目前，用于特征提取的幾大主流方式包括小波變換[1]、活動(dòng)外觀模型[2]、局部二值模式、主成分分析法等。LUO等[3]將Gabor小波應(yīng)用到人臉表情識(shí)別，利用Gabor小波進(jìn)行特征提取。2013年，Gabor小波變換被應(yīng)用于與局部二值模式相結(jié)合提取復(fù)合特征，然后利用SVM進(jìn)行分類，獲得了比傳統(tǒng)算法更高的識(shí)別率，但同時(shí)加大了算法復(fù)雜度，增加了識(shí)別時(shí)間[4]。

Gabor小波通過一系列多尺度、多方向的濾波器組進(jìn)行卷積，提取的特征能夠反映人腦視覺神經(jīng)的特性。但是，其提取的特征信息不夠全面，可能存在維數(shù)災(zāi)難的問題。

針對Gabor小波提取的特征信息不夠全面以及維數(shù)災(zāi)難問題，提出了一種改進(jìn)算法：基于二維Gabor小波與AR-LGC（asymmetric region local Gabor gradient code， 非對稱區(qū)域局部Gabor 梯度編碼）的人臉特征提取。AR-LGC可以精細(xì)地描述圖像的局部紋理信息，還可以把握圖像整體信息粗粒度，并且對旋轉(zhuǎn)和灰度具有不變性，結(jié)合兩者優(yōu)點(diǎn)提出該方法。首先利用二維Gabor小波提取歸一化人臉圖像的特征信息，使用AR-LGC算子對提取的Gabor特征進(jìn)行編碼，得到人臉圖像特征，利用PCA（principal component analysis， 主成分分析法）進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，最后利用SVM（support vector machine， 支持向量機(jī)）進(jìn)行分類識(shí)別，具體流程如圖1所示。

1Gabor小波特征提取

二維Gabor小波變換可以多方向、多尺度地提取人臉圖像的局部紋理數(shù)據(jù)，強(qiáng)化人臉關(guān)鍵功能區(qū)域的局部特征數(shù)據(jù)，又對光照影響因子不敏感，對于圖像中人臉的形狀改變、存在角度問題具有一定的容忍度，所以其被廣泛用于提取圖像中目標(biāo)物體的特征[5-6]。

3實(shí)驗(yàn)描述與結(jié)果

3.1實(shí)驗(yàn)描述

人臉特征提取與識(shí)別的計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)利用Matlab2014b編程實(shí)現(xiàn)[9]，本文采用的是日本女性JAFFE數(shù)據(jù)庫，JAFFE數(shù)據(jù)庫是包含10位日本女性7種不同的表情，每種表情有2～3張，共有213張圖片，每張圖片的大小是256×256，并且全部都是背景統(tǒng)一的灰度圖像。數(shù)據(jù)處理過程如下。

1）對圖像進(jìn)行歸一化處理，統(tǒng)一大小為128×128，尺度歸一化后的圖像如圖6所示。

2）用二維Gabor小波提取歸一化人臉圖像的特征信息和使用AR-LGC算子對提取的Gabor特征進(jìn)行編碼，利用直方圖統(tǒng)計(jì)特征向量，并利用PCA進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮[10-12]，其直方圖如圖7所示。

3）利用SVM[13-14]進(jìn)行人臉識(shí)別。

3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)中，選取每人每種表情的1張圖片作為測試集，剩余圖片作為訓(xùn)練集，經(jīng)過7次實(shí)驗(yàn)，得到平均識(shí)別率，如表1所示。

實(shí)驗(yàn)中，在選取相同的每個(gè)人的一張圖片作為測試集，剩余圖片作為訓(xùn)練集，按照不同算法，得到不同識(shí)別率，如表2所示。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法取得了93.33%的平均識(shí)別率，比AR-LGC+SVM，Gabor+PCA +SVM提取特征算法的平均識(shí)別率分別高6.19%，3.33%。

4結(jié)語

結(jié)合二維Gabor小波變換和AR-LGC的特點(diǎn)，提出了基于二維Gabor小波與AR-LGC的人臉特征提取算法，并在JAFFE人臉數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：Gabor小波通過一系列多尺度、多方向的濾波器組進(jìn)行卷積，提取的特征能夠反映人腦視覺神經(jīng)的特性。AR-LGC可以精細(xì)地描述圖像的局部紋理信息，可以把握圖像整體信息粗粒度，并且對旋轉(zhuǎn)和灰度具有不變性。兩者結(jié)合取得了93.33%的平均識(shí)別率，比AR-LGC+SVM，Gabor+PCA+SVM提取特征算法的平均識(shí)別率分別高6.19%，3.33%。

利用本研究方法，本文雖然取得了平均93.33%的識(shí)別率，但是在人臉特征提取方面還有更高的提升空間，未來將做進(jìn)一步的研究。

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