基于三角形網(wǎng)格劃分頭骨技術(shù)的人像識別算法

1、    基于三角形網(wǎng)格劃分頭骨技術(shù)的人像識別算法    楊芳芳摘要：在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的大背景下，不法分子利用高科技犯罪的行為，對人們的人身安全構(gòu)成的威脅越來越大，如何準(zhǔn)確鑒定一個人的身份，保證信息的安全性，已成為了社會的關(guān)鍵性問題。主要通過翻閱查詢關(guān)于人臉識別技術(shù)的不同文獻(xiàn)，適當(dāng)?shù)奶岢鲆恍┘僭O(shè)，根據(jù)頭骨一定的結(jié)構(gòu)、形狀、比例，形成每個人特定的“頭骨規(guī)則”再進(jìn)行判斷。首先，我們利用自動生成三角形網(wǎng)格技術(shù)，將頭骨分成大大小小不規(guī)則的三角形網(wǎng)格，進(jìn)行三角化。其次，通過一定的學(xué)習(xí)理論，將三角形網(wǎng)格進(jìn)行簡化，達(dá)到一種便于觀察、計算的關(guān)系型狀態(tài)。最后，對最終簡化

2、的三角形網(wǎng)格建立坐標(biāo)系，通過確定三角形相似度，判斷在合理誤差范圍內(nèi)，兩張照片上是否為同一個人。關(guān)鍵詞：三角形網(wǎng)絡(luò)；相似理論；頭骨劃分；關(guān)系型狀態(tài)中圖分類號：tb文獻(xiàn)標(biāo)識碼：adoi：10.19311/ki.16723198.2018.04.0871基本背景隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)的快速發(fā)展以及人類虛擬活動空間和物理活動空間的不斷擴展，人們對于信息保密性和安全性的要求也越來越高?，F(xiàn)如今社會，許多商業(yè)機構(gòu)都涉及身份識別，而因為科技的發(fā)展，不法分子盜取行為也在變得“高科技”，各方面相關(guān)交易行為存在較之以往的高憂患，如何準(zhǔn)確鑒定一個人的身份、保護(hù)信息保密安全，已成為一個重要的社會問題。傳統(tǒng)的身份證等證件越來

3、越難以滿足社會安全性日益增長的需求，所以目前最為安全便捷的方案就是生物特征識別技術(shù)。這項技術(shù)不僅便捷快速，更使身份識別更保密、可靠、安全。在生物識別技術(shù)興起的階段，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)人臉識別已發(fā)展成一項重要的生物特征識別技術(shù)。1.1人臉識別較之于其他身份識別的優(yōu)點（1）人臉具有非常豐富的識別信息。（2）對人臉特征的圖像采集便捷。（3）非肢體接觸式采集，不易遭到反感。（4）操作方式可以隱蔽，尤其適用于安全監(jiān)控。（5）人到一定年齡時，頭骨發(fā)育基本成熟而已經(jīng)定型。1.2人臉識別的研究意義（1）多門學(xué)科的發(fā)展與人臉識別技術(shù)的崛起關(guān)系密切。（2）識別技術(shù)可應(yīng)用于多方面市場，比如安全監(jiān)控，證件驗證等方面。2人臉識

4、別基本假設(shè)（1）假設(shè)一個人在年齡增長的過程中沒有進(jìn)行磨骨等對面部骨骼進(jìn)行改變的手術(shù)。（2）假設(shè)一個人在年齡增長的過程中：沒有因為天災(zāi)人禍等原因?qū)е旅娌抗穷^發(fā)生缺失、磨損等變化的現(xiàn)象。（3）假設(shè)一個人在年齡增長的過程中臉部的肉沒有突然暴增導(dǎo)致完全看不出臉部骨頭的輪廓。（4）假設(shè)有一種能夠確定照片中面部骨頭輪廓和形狀，并能準(zhǔn)確測出骨頭離散點間距離的軟件或者儀器。（5）假設(shè)一個人跨年齡段所拍的照片，表情變化不大甚至是同一表情，同時坐姿沒有影響性變化，不影響拍照角度。3人臉識別相關(guān)模型的建立3.1在頭骨上構(gòu)造網(wǎng)格三角形參考劉春太等的三角形網(wǎng)格自動生成技術(shù)原理以及張征等的三角形網(wǎng)格自動生出技術(shù)，首先將邊

5、界離散，引入域內(nèi)節(jié)點間距函數(shù)概念，結(jié)合目前流行的delaunay三角化法和前沿生成法；然后將開邊界按一定空間步長用程序自動離散，將計算域的外圍邊界（不分開閉）的離散點按逆時針順序依次排列；將頭骨邊界離散點按順時針順序排列；將域內(nèi)特征線段按一定空間步長用程序自動離散；依文獻(xiàn)7，對于域內(nèi)任一點p，設(shè)其坐標(biāo)為（xp，yq），則可以按公式計算其節(jié)點間距函數(shù)（xp，yq）。（xi，yi）為式中進(jìn)行排過序的（離散點）節(jié)點的間距函數(shù)（相鄰節(jié)點間的距離），n為離散點總數(shù)，f（xp，yp，xi，yi）為加權(quán)函數(shù)，根據(jù)文獻(xiàn)6的調(diào)試和改進(jìn)，取點p到邊界點i距離的倒數(shù)效果反而很好，即：f（xp，yp，xi，yi）=1

6、（xp-xi）2+（yp-yi）2接著以之前排過序的離散點按順序連成的若干線段（域內(nèi)單個散點除外）為首次前沿邊，找出最大邊，用節(jié)點間距函數(shù)控制生成網(wǎng)格的大小，從最大邊開始生成三角形，詳細(xì)步驟參見文獻(xiàn)7；最后利用坐標(biāo)線性平均法改善單個三角形的質(zhì)量，并且改善整體網(wǎng)格的質(zhì)量。根據(jù)頭骨的對稱性和凹凸性，利用三角形網(wǎng)格自動生成技術(shù)，見文獻(xiàn)6，7，劃分出了39個三角形，如圖1。3.2簡化三角形網(wǎng)格圖1形成的頭骨三角形網(wǎng)格，數(shù)量太多，比較同一個人跨年齡面部時比較繁瑣，所以我們用三角形網(wǎng)格的簡化技術(shù)，參考文獻(xiàn)8，最終將圖1簡化為圖2。3.3定坐標(biāo)，求要素在圖2中，我們用a、b點所在直線為x軸，以線段ab的中點

7、為原點，垂直平分線為y軸建立直角坐標(biāo)系，分別得到ai的坐標(biāo)a（x1，y1），b（x2，y2），c（x3，y3），d（x4，y4），e（x5，y5），f（x6，y6），g（x7，y7），h（x8，y8），i（x9，y9），如圖3。然后根據(jù)平面中兩點間的距離公式可分別得出圖3中7個三角形abf、agb、fbc、fcd、fde、ghi、gib各個邊的長度。最后根據(jù)三角形相似的基本理論：定義1在多邊形中，若對應(yīng)角相等且夾角的邊成比例，則稱它們是相似多邊形。為方便以后的敘述，我們有時不妨將滿足定義1 的相似也稱作嚴(yán)格相似。 兩個三角形不滿足定義 1稱作這兩個三角形不是嚴(yán)格相似。定理1在相似三角形中，等角

8、所對的邊對應(yīng)成比例，等角所對的邊是對應(yīng)邊。定理2如果兩個三角形的三邊對應(yīng)成比例，那么對應(yīng)角相等。由定義 1、定理1 和定理 2，易知判定三角形相似的如下定理 3。endprint定理3兩個三角形相似當(dāng)且僅當(dāng)三邊對應(yīng)成比例。根據(jù)定理3，我們分別比較同一個人不同年齡頭骨的簡化后的三角形網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)三角形在一定誤差內(nèi)三邊是否對應(yīng)成比例來判斷是否是同一個人。3.4算法的檢驗為檢驗算法的準(zhǔn)確性，我們利用本文的方法，在頭像上做出簡化后的三角形網(wǎng)絡(luò)，并建立平面直角坐標(biāo)系，并用精密的測量工具分別測出圖1-3中七個三角形各個邊的邊長。利用spss軟件對得到的比值求其偏度和峰度，并分別作出相應(yīng)數(shù)據(jù)的q-q圖。結(jié)果證明

9、，本文所討論的方法是可行的。4模型的誤差分析與改進(jìn)4.1誤差分析測量誤差：論文中由于兩點之間的距離是人為測量出來的，所以存在一定的系統(tǒng)誤差。偶然誤差：（1）論文中所引入的照片，不否認(rèn)存在人為將臉型壓扁或拉長的可能，所以會存在一定的隨機誤差。（2）一個人在不同年齡段拍照時，表情很難保持一模一樣，這樣導(dǎo)致下巴的位置可能不同，會使誤差變大。（3）一個人由于生活習(xí)慣，而導(dǎo)致行為特征會發(fā)生變化，拍照時的姿勢及角度會有所偏差。4.2模型的改進(jìn)（1）由于檢測時人臉上各個點之間的距離是人為手工測量出來的，存在測量誤差，在實際應(yīng)用中，我們可以利用計算機自動定位和測量技術(shù)，對人臉上特征點進(jìn)行定位并精確地測量各個點

10、之間的距離，從而使判定的結(jié)果更加的準(zhǔn)確。（2）針對人隨著年齡的變化，臉上的脂肪增多或者皮膚松弛現(xiàn)象，我們在掃描時可以借用醫(yī)療設(shè)施，直接透過人得肌膚，照出骨頭的所在，這樣方便精準(zhǔn)的定位。（3）針對人的表情不同而導(dǎo)致的下巴位置移動，我們可以利用計算機技術(shù)，將做出表情而移動的下巴，復(fù)歸到同一位置。5算法的評價5.1算法的優(yōu)點（1）本文并沒有從面部器官提取特征，而是另辟蹊徑，利用人體頭骨的不變形，及頭部骨骼的比例來判斷是不是同一個人，從而消除了年齡的影響。（2）本文采用三角形網(wǎng)格自動生成技術(shù)將判別人臉特征的相似度轉(zhuǎn)化成判別7個三角形的相似程度，大大的簡化了判別人臉的復(fù)雜程度。5.2算法的缺點（1）本文

11、由于缺乏大量的數(shù)據(jù)，所以并沒有辦法用軟件具體科學(xué)的分析本文所討論方法的誤差大小，沒有辦法確定在哪個誤差范圍內(nèi)，這種方法是可行的。（2）由于人口數(shù)量很多，出現(xiàn)兩個一模一樣頭骨的人也是可能的，另外，對于雙胞胎、三胞胎等多胞胎頭骨一樣的現(xiàn)象，本文的方法并不能很好的辨認(rèn)（3）本文所討論的方法需要人的臉部骨骼，而不是面部特征，如果一個人吃得很胖，完全看不到臉部骨骼的痕跡，本文討論的方法誤差就會很大（4）本文所討論的方法，7個三角形中有5個三角形受到下巴變動的影響，所以照相時對于下巴位置的要求非常高。參考文獻(xiàn)1金一.人臉識別中若干算法研究d.北京：北京交通大學(xué)，2009，（12）.2張玉華.基于子空間及變換域的人臉識別算法研究d.濟南：山東大學(xué)，2009，（10）.3路翀.基于二維圖像表示的人臉識別算法研究d.大連：大連理工大學(xué)，2012，（3）.4人臉識別eb/ol.http：/ 2017416.5董向前.二維pca人臉識別算法的改進(jìn)研究d.大連：大連海事大學(xué)，2014，（10）.6張征.三角形網(wǎng)格自動生出技術(shù)的應(yīng)用d.天津：交通部天津水運工程科學(xué)研究所，2001，（9）.7劉春太.任意平面域漸變?nèi)切尉W(wǎng)格的自動劃分d.鄭州：鄭州工業(yè)大學(xué)，1999.8張明敏等.基于超包絡(luò)的三角形網(wǎng)格簡化算法d.杭州：浙江大學(xué)，1999.9潘志庚，馬小虎，石教英