非約束環(huán)境下人臉圖像獲取技術(shù)的研究.pdf

1、近年來，隨著生物識(shí)別技術(shù)在安防領(lǐng)域應(yīng)用的迅速發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)作為生物識(shí)別技術(shù)中一項(xiàng)重要技術(shù)，由于其自然、友好、易被用戶接受等優(yōu)點(diǎn)也越來越受到關(guān)注，逐漸被應(yīng)用于門禁系統(tǒng)、機(jī)場海關(guān)安檢、智能空間、自然人機(jī)交互等領(lǐng)域。雖然在約束環(huán)境下（在被識(shí)別對(duì)象配合的情況下拍攝到的正面、中性表情、無遮擋、光照均勻的高質(zhì)量人臉像片），其識(shí)別率可以達(dá)到了95％以上（FERET數(shù)據(jù)庫）；但是在非約束環(huán)境下，識(shí)別率急劇下降，難以滿足實(shí)際應(yīng)用需要。 本文首

2、先分析了目前在非約束環(huán)境下人臉識(shí)別技術(shù)上的研究成果，探討了在非約束環(huán)境下提高人臉識(shí)別精度的方法，并指出改善當(dāng)前的人臉圖像獲取技術(shù)是其中的一個(gè)重要方法。由于圖像理解是人工智能的一個(gè)重要分支，因此本文中借鑒了人類在獲取人臉圖像過程中的視覺原理，來指導(dǎo)人臉圖像獲取技術(shù)的研究。人類獲取人臉圖像的過程是一個(gè)先在“where”視覺下大范圍內(nèi)搜索人體對(duì)象目標(biāo)，以獲取各人體對(duì)象目標(biāo)所處位置信息，后將眼睛轉(zhuǎn)動(dòng)到該位置，利用“what”視覺來獲取人臉圖像的

3、過程。根據(jù)這一思想在本文中設(shè)計(jì)了一種多視覺傳感器相融合的裝置來模擬人類的人臉圖像獲取過程： 針對(duì)“where”視覺，本文中利用全方位視覺傳感器（ODVS）能夠獲取監(jiān)控場景內(nèi)全景圖像的特點(diǎn)，來獲取“where”視覺下的圖像信息，并對(duì)大范圍內(nèi)的各人體對(duì)象目標(biāo)進(jìn)行檢測跟蹤，獲取各人體對(duì)象目標(biāo)所處的位置信息。獲取到人體對(duì)象目標(biāo)所處的位置信息后，計(jì)算出其頭部所在區(qū)域，再利用高速快球攝像機(jī)能夠自由轉(zhuǎn)動(dòng)的特點(diǎn)，模擬眼睛轉(zhuǎn)動(dòng)對(duì)準(zhǔn)人體對(duì)象目標(biāo)頭部

4、所在區(qū)域，然后利用高速快球攝像機(jī)能夠拍攝到對(duì)象目標(biāo)清晰圖像的特點(diǎn)，通過多個(gè)不同方位上的高速快球攝像機(jī)，來獲取人體對(duì)象目標(biāo)在“what”視覺下的多張頭部圖像。最后再利用人臉檢測和人眼檢測算法檢測出來的人體對(duì)象目標(biāo)的臉部特征信息，對(duì)所拍攝到的頭部圖像進(jìn)行篩選，得到可以用于識(shí)別的人臉圖像。而如果所有圖像均不能用于識(shí)別，則需控制高速快球攝像機(jī)對(duì)該人體對(duì)象目標(biāo)頭部進(jìn)行再次拍攝，以確保能夠拍攝到可用于識(shí)別的人臉圖像。 另外還開發(fā)了非約束環(huán)境