人臉識(shí)別關(guān)鍵問題研究

a) 人臉識(shí)別中的光照問題

光照變化是影響人臉識(shí)別性能的最關(guān)鍵因素,對(duì)該問題的解決程度關(guān)系著人臉識(shí)別實(shí)用化進(jìn)程的成敗。研究思路是將在對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上,考慮對(duì)其進(jìn)行量化研究的可能性,其中包括對(duì)光照強(qiáng)度和方向的量化、對(duì)人臉反射屬性的量化、面部陰影和照度分析等等。在此基礎(chǔ)上,考慮建立描述這些因素的數(shù)學(xué)模型,以便利用這些光照模型,在人臉圖像預(yù)處理或者歸一化階段盡可能的補(bǔ)償乃至消除其對(duì)識(shí)別性能的影響。重點(diǎn)研究如何在從人臉圖像中將固有的人臉屬性(反射率屬性、3D表面形狀屬性)和光源、遮擋及高光等非人臉固有屬性分離開來?；诮y(tǒng)計(jì)視覺模型的反射率屬性估計(jì)、3D表面形狀估計(jì)、光照模式估計(jì),以及任意光照?qǐng)D像生成算法是目前的主要研究內(nèi)容。

具體考慮兩種不同的解決思路:

利用光照模式參數(shù)空間估計(jì)光照模式,然后進(jìn)行針對(duì)性的光照補(bǔ)償,以便消除非均勻正面光照造成的陰影、高光等影響;

基于光照子空間模型的任意光照?qǐng)D像生成算法,用于生成多個(gè)不同光照條件的訓(xùn)練樣本,然后利用具有良好的學(xué)習(xí)能力的人臉識(shí)別算法,如子空間法,SVM等方法進(jìn)行識(shí)別,

b) 人臉識(shí)別中的姿態(tài)問題研究

姿態(tài)問題涉及頭部在三維垂直坐標(biāo)系中繞三個(gè)軸的旋轉(zhuǎn)造成的面部變化,其中垂直于圖像平面的兩個(gè)方向的深度旋轉(zhuǎn)會(huì)造成面部信息的部分缺失。使得姿態(tài)問題成為人臉識(shí)別的一個(gè)技術(shù)難題。

解決姿態(tài)問題有三種思路:

學(xué)習(xí)并記憶多種姿態(tài)特征,這對(duì)于多姿態(tài)人臉數(shù)據(jù)可以容易獲取的情況比較實(shí)用,其優(yōu)點(diǎn)是算法與正面人臉識(shí)別統(tǒng)一,不需要額外的技術(shù)支持,其缺點(diǎn)是存儲(chǔ)需求大,姿態(tài)泛化能力不能確定,不能用于基于單張照片的人臉識(shí)別算法中等。

基于單張視圖生成多角度視圖,可以在只能獲取用戶單張照片的情況下合成該用戶的多個(gè)學(xué)習(xí)樣本,可以解決訓(xùn)練樣本較少的情況下的多姿態(tài)人臉識(shí)別問題,從而改善識(shí)別性能。

基于姿態(tài)不變特征的方法,即尋求那些不隨姿態(tài)的變化而變化的特征。中科院計(jì)算所的思路是采用基于統(tǒng)計(jì)的視覺模型,將輸入姿態(tài)圖像校正為正面圖像,從而可以在統(tǒng)一的姿態(tài)空間內(nèi)作特征的提取和匹配。

最后,基于單姿態(tài)視圖的多姿態(tài)視圖生成算法將是接下來要研究的核心算法,目前的基本思路是采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)姿態(tài)的2D變化模式,并將一般人臉的3D模型作為先驗(yàn)知識(shí),補(bǔ)償2D姿態(tài)變換中不可見的部分,并將其應(yīng)用到新的輸入圖像上去。

補(bǔ)充幾點(diǎn):

攝像機(jī)的圖像問題

攝像機(jī)很多技術(shù)參數(shù)影響視頻圖像的質(zhì)量,這些因素有感光器(CCD、CMOS)、感光器的大小、DSP的處理速度、內(nèi)置圖像處理芯片和鏡頭等,同時(shí)攝像機(jī)內(nèi)置的一些設(shè)置參數(shù)也將影響視頻質(zhì)量,如曝光時(shí)間、光圈、動(dòng)態(tài)白平衡等參數(shù)。

丟幀和丟臉問題

需要的網(wǎng)絡(luò)識(shí)別和系統(tǒng)的計(jì)算識(shí)別可能會(huì)造成視頻的丟幀和丟臉現(xiàn)象,特別是監(jiān)控人流量大的區(qū)域,由于網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膸拞栴}和計(jì)算能力問題,常常引起丟幀和丟臉。

視頻人臉識(shí)別監(jiān)控的最優(yōu)方案

使用更先進(jìn)的高清攝像頭(3-5百萬)。

室內(nèi)均勻光線,或室外白天,無側(cè)光和直射光

人群面向同樣的方向,朝向相機(jī)的方向。

恰當(dāng)?shù)谋O(jiān)控點(diǎn),如走廊、巷子或安檢門/閘機(jī)口等(不要一群人同時(shí)出現(xiàn))。

相機(jī)與人臉的角度小于20°。

決定監(jiān)控系統(tǒng)性能的幾個(gè)主要因素

模板庫的人數(shù):不宜大,包含關(guān)鍵人物即可。

經(jīng)過攝像頭的人數(shù):同時(shí)出現(xiàn)在攝像頭的人數(shù)決定了單位時(shí)間里的比對(duì)次數(shù)。

報(bào)警反饋時(shí)間:實(shí)時(shí)性越強(qiáng),對(duì)系統(tǒng)性能要求越高。

攝像頭采集幀數(shù):幀數(shù)越高,人員經(jīng)過攝像頭前采集的次數(shù)越多,比對(duì)的次數(shù)也越多。

原文標(biāo)題:人臉的兩個(gè)關(guān)鍵問題——光照和姿態(tài)

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