一種人臉圖像識別仿真系統(tǒng)及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于人臉圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種人臉圖像識別仿真系統(tǒng) 及方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 自70年代以來，隨著人工智能技術(shù)的興起，以及人類視覺研宄的進展，人們逐漸 對人臉圖像的機器識別投入很大的熱情，并形成了一個人臉圖像識別研宄領(lǐng)域，這一領(lǐng)域 除了它的重大理論價值外，也極具實用價值。
[0003] 在進行人工智能的研宄中，人們一直想做的事情就是讓機器具有像人類一樣的思 考能力，以及識別事物、處理事物的能力，因此從解剖學(xué)、心理學(xué)、行為感知學(xué)等各個角度來 探求人類的思維機制、以及感知事物、處理事物的機制，并努力將這些機制用于實踐，如各 種智能機器人的研制。人臉圖像的機器識別研宄就是在這種背景下興起的，因為人們發(fā)現(xiàn) 許多對于人類而言可以輕易做到的事情，而讓機器來實現(xiàn)卻很難，如人臉圖像的識別，語音 識別，自然語言理解等。如果能夠開發(fā)出具有像人類一樣的機器識別機制，就能夠逐步地了 解人類是如何存儲信息，并進行處理的，從而最終了解人類的思維機制。
[0004] 同時，進行人臉圖像識別研宄也具有很大的使用價依。如同人的指紋一樣，人臉也 具有唯一性，也可用來鑒別一個人的身份?，F(xiàn)在己有實用的計算機自動指紋識別系統(tǒng)面世， 并在安檢等部門得到應(yīng)用，但還沒有通用成熟的人臉自動識別系統(tǒng)出現(xiàn)。人臉圖像的自動 識別系統(tǒng)較之指紋識別系統(tǒng)、DNA鑒定等更具方便性，因為它取樣方便，可以不接觸目標就 進行識別，從而開發(fā)研宄的實際意義更大。并且與指紋圖像不同的是，人臉圖像受很多因素 的干擾：人臉表情的多樣性；以及外在的成像過程中的光照，圖像尺寸，旋轉(zhuǎn)，姿勢變化等。 使得同一個人，在不同的環(huán)境下拍攝所得到的人臉圖像不同，有時更會有很大的差別，給識 別帶來很大難度。因此在各種干擾條件下實現(xiàn)人臉圖像的識別，也就更具有挑戰(zhàn)性。
[0005] 人臉圖像識別除了具有重大的理論價值以及極富挑戰(zhàn)性外，還其有許多潛在的應(yīng) 用前景，利用人臉圖像來進行身份驗證，可以不與目標相接觸就取得樣本圖像，而其它的身 份驗證手段，如指紋、眼睛虹膜等必須通過與目標接觸或相當接近來取得樣木，在某些場 合，這些識別手段就會有不便之處。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷，提出一種基于MATLAB的主成份分析人臉圖像 識別系統(tǒng)及方法。該方法，可以解決不與目標相接觸就取得樣本圖像、利用人臉圖像來進行 身份驗證的問題，可以解決國家安全系統(tǒng)人臉數(shù)據(jù)庫和逃犯數(shù)據(jù)庫之間的識別匹配，可以 解決各類證件如駕照、護照等與實際持證人的身份核對，可以解決各類銀行卡、金融卡、信 用卡、儲蓄卡的持卡人的身份驗證、社會保險人的身份驗證，可以解決在家庭娛樂領(lǐng)域，智 能玩具、家政機器人對主人身份的識別。
[0007] 為達到上述技術(shù)目的，本發(fā)明采用一種基于MATLAB的主成份分析人臉圖像識別 仿真系統(tǒng)，主要包括人臉圖像采集和定位、圖像預(yù)處理、圖像特征提取、人臉識別四大部 分；
[0008] 所述人臉圖像采集一般是通過攝像頭攝取，但攝取的圖像可以是真人，也可以是 人臉的圖片，或者不考慮通過攝像頭來攝取頭像，而是直接給定要識別的圖像。所述定位過 程是從圖片中確定是否有人臉，若存在人臉，給出其在圖像中的坐標位置、人臉區(qū)域大小等 信息。
[0009] 所述圖像的預(yù)處理主要是對人臉圖像在識別前進行各方面的處理來增強人臉特 征。主要的預(yù)處理方法有灰度變換、直方圖修正、圖像的銳化與平滑以及圖像的幾何校正。 [0010] 所述人臉特征提取主要是提取可以表示人臉信息的關(guān)鍵特征。如何能夠提取有效 的特征是人臉識別的關(guān)鍵所在。人臉的代數(shù)特征是將人臉看成一個數(shù)據(jù)矩陣，提取這個數(shù) 據(jù)矩陣的一些特性進行人臉比對。一張人臉圖像的維數(shù)是非常高的，處理起來的計算量是 很大，不利于圖像的處理和區(qū)分。為了區(qū)分出人臉圖像，引入主成份分析，即將高位空間中 的主要信息提取出來，以此解決維數(shù)過高的計算量以及數(shù)據(jù)冗余問題?；谥鞒煞址治龅?人臉識別算法，首先應(yīng)用K-L變換，求出訓(xùn)練人臉空間的特征值，對特征值進行一定的取 舍，然后構(gòu)成一個新的低維正交基空間，將所有的人臉投影在這個低維空間中，然后計算 與待測圖像的人臉最近的人臉圖像，最后完成人臉識別。
[0011] 所述人臉識別，主要是比較待識別的人臉與預(yù)存數(shù)據(jù)庫中的人臉在特征臉空間 的距離，找出距離最小的人臉圖像，然后輸出達到身份驗證的作用。分為三個主要步驟： (1)用預(yù)存人臉數(shù)據(jù)庫的中的圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建特征臉空間，假設(shè)人臉圖像的像素為M*N，將每 張人臉圖像列相接構(gòu)成一個列矩陣D 0D是人臉圖像的維數(shù)也是圖像空間的維數(shù)。為了減少 計算量即減少維數(shù)，舍掉一部分特征值，保留較大的特征值，得到一個由特征臉組成的特 征臉空間，每一張預(yù)存人臉數(shù)據(jù)庫的圖像都可進行投影并獲得唯一表示的一組坐標，這組 坐標就代表在特征臉空間中的人臉圖像，有了坐標后就可以計算出最近的人臉圖像。（2) 預(yù)存人臉圖像的特征提取，主成分分析的人臉識別算法主要利用K-L變換來提取特征，基 本原理是在人臉空間中找出一組m個正交矢量，這組正交矢量要能最大限度的表示人臉數(shù) 據(jù)的方差。然后將原始矢量從η維空間投影到新的正交矢量構(gòu)成的m維特征臉空間，從而 完成數(shù)據(jù)的映射與壓縮。（3)人臉識別，將預(yù)存人臉數(shù)據(jù)庫中的每張人臉照片和待識別照片 投影到特征臉空間，每張人臉圖片在特征臉空間中得到唯一的一組坐標。通過計算待識別 照片的坐標與預(yù)存數(shù)據(jù)庫中的每張人臉的坐標的距離值，距離最小的坐標所代表的人臉 就是識別了的人臉圖像。人臉間的距離采用歐氏距離公式來計算。
【主權(quán)項】
1. 一種人臉圖像識別仿真系統(tǒng)，其特征在于：采用一種基于MTLAB的主成份分析人臉 圖像識別仿真系統(tǒng)，主要包括人臉圖像采集和定位、圖像預(yù)處理、圖像特征提取、人臉識別 四大部分； 所述人臉圖像采集一般是通過攝像頭攝取，但攝取的圖像是真人，或者是人臉的圖片， 或者不考慮通過攝像頭來攝取頭像，而是直接給定要識別的圖像；所述定位過程是從圖片