基于輻射能量的人臉識別研究

基于輻射能量的人臉識別研究

1人臉圖像壓力人臉識別技術(shù)是目前生物識別技術(shù)中最活躍的領(lǐng)域。它具有直觀性、動性和非損傷性。近十多年來,來自數(shù)學(xué)、計算機、心理學(xué),乃至認(rèn)知科學(xué)方面的研究人員都在努力探索利用計算機自動識別人臉的理論和算法,并產(chǎn)生了一批人臉識別系統(tǒng)。但這些工作主要基于可見光照相機,因為大量照片都由這類相機產(chǎn)生,且這種相機便宜、可靠、分辨率高。但是到目前為止,還沒有一個系統(tǒng)可以穩(wěn)定可靠地應(yīng)用于實際人臉識別中。因其性能受到光線、陰影、化妝等一系列外部因素的影響,而且人臉是3維的彈性物體,它隨姿態(tài)、表情、發(fā)型等的變化而變化,而所有這些變化都難以建模、描述和分析。2002年在美國海軍部,反毒品局及標(biāo)準(zhǔn)局的主持下舉行的人臉識別產(chǎn)品競賽(FRVT2002)的結(jié)果表明,對于像Visionics公司開發(fā)的FaceIt等10個全球最著名的產(chǎn)品,如果環(huán)境嚴(yán)格控制,且被測對象也給以一定的配合,則效果還是滿意的(正確率大于95%),否則性能會急劇下降,識別率只有30%～50%。近幾年,有研究人員嘗試用紅外技術(shù)來進(jìn)行人臉識別,它的最大好處是紅外圖像不受外部光線的影響。同時,人是恒溫動物,人的皮膚具有很高的發(fā)射率,可近似認(rèn)為是黑體(發(fā)射率為1),且發(fā)射率不受種族,膚色的影響,這就是說,在所拍攝的人臉圖像中,當(dāng)人體溫度與環(huán)境溫度接近時,人臉部分總是最亮的,這為人臉圖像的分割帶來了很大的便利。但是需指出的是,“恒溫動物”只是大概地說明了人體的內(nèi)部溫度是恒定的,而皮膚溫度的分布則是隨著人、時間和環(huán)境的不同而改變的。實際上,人臉溫譜圖還受到各種內(nèi)在的(生理,心理等)和外在的(環(huán)境,成像等)條件的影響。這些變化將會嚴(yán)重影響紅外識別系統(tǒng)的性能,正如文獻(xiàn)中所說的。很明顯,紅外圖像中環(huán)境溫度的影響等同于可見光圖像中光照的影響。那么怎樣提高紅外人臉識別系統(tǒng)在不同環(huán)境下的性能?本文根據(jù)Stefan-Boltzmann定律,提出把人體溫譜圖轉(zhuǎn)為輻射能量圖,并將此能量數(shù)據(jù)用于人臉識別,實驗結(jié)果表明,此方法是有效的。2輻射能量圖2.1stefan-boltzman的藥物代謝眾所周知,任何溫度高于0K的物體都會向外界輻射能量,且物體的溫度不同,對外輻射的能量也不同。通過對黑體的研究,1879年JosefStefan提出Stefan-Boltzmann定律,即黑體輻射的總能量E和絕對溫度T的四次方成正比,即E=σΤ4(1)E=σT4(1)對于一般物體,其輻射能量會受到自身發(fā)射率(黑體的發(fā)射率為1)和所處環(huán)境溫度的影響。如果人臉皮膚溫度為T,當(dāng)外部溫度為Te(下角e代表environment)時的對外輻射能量為E,則根據(jù)Stefan-Boltzmann定律,有E=εσ(Τ4-Τ4e)(2)E=εσ(T4?T4e)(2)ε為發(fā)射率。通常人的皮膚對長波紅外的吸收很高,所以具有很高的發(fā)射率,一般在0.97以上,本文選定ε=0.98。假設(shè)人體處于一個穩(wěn)定的狀態(tài),人臉皮膚溫度要高于外部環(huán)境的溫度,且紅外相機能準(zhǔn)確地測出皮膚溫度,則通過式(2)可以把易受環(huán)境溫度影響的溫譜圖轉(zhuǎn)換成更為魯棒的輻射能量圖。2.2溫度同能量的關(guān)系從變換的觀點看,式(2)定義了一個從溫譜空間到輻射能量空間的匹配。此外,這一變換為點變換,它既保持了人臉特征信息的位置不變,同時也保證了人臉圖像的幾何信息沒有產(chǎn)生變形。對能量E進(jìn)行求導(dǎo):dEdΤ=4εσΤ3(3)因為T>0,所以dEdΤ一直為正數(shù),這就意味著皮膚溫度同能量是一種單調(diào)的正比關(guān)系,溫度高的皮膚區(qū)域具有較高的能量。圖1說明了溫度同能量的關(guān)系。從圖像處理的角度看,dEdΤ的值隨著T變大而變大,所以這個變換是一個非線性變換(如圖1所示)。這一變換對溫度低的部分,加權(quán)較小,而對溫度高的部分加權(quán)較大。因而對溫度較低且容易變化的背景和頭發(fā)部分,在輻射能量圖中就受到了一定的抑制(如圖2所示)。此外,這一變換對環(huán)境溫度的變化不敏感,當(dāng)環(huán)境溫度變化為ΔTe時,能量的變化為ΔE=εσΤ4[1-(ΤeΤ)4]-εσΤ4[1-(Τe+ΔΤeΤ)4]=εσΤ4[(Τe+ΔΤeΤ)4-(ΤeΤ)4]=εσΤ4[4Τ3eΤ3ΔΤeΤ+6Τ2eΤ2(ΔΤeΤ)2+4ΤeΤ(ΔΤeΤ)3+(ΔΤeΤ)4](4)如果ΔTe比較小,則ΔΤeΤ趨近于0(T為開爾文溫度),從而可以忽略高階部分,即ΔE≈4εσΤ3e(ΔΤe)(5)從式(5)中可以看出,如果Te變化很小,則能量的變化ΔE同環(huán)境溫度的變化ΔTe幾乎是線性關(guān)系。當(dāng)使用主成分分析(PCA)、離散余弦變換(DCT)、離散小波變換(DWT)等方法進(jìn)行特征提取時,在環(huán)境溫度分別為Te和Te+ΔTe時,基于能量圖提取的特征是相同的。這就意味著,當(dāng)環(huán)境溫度發(fā)生較小的變化時,并不會導(dǎo)致識別率的下降。3結(jié)果與分析3.1溫度自校正功能本文采集圖像所用的相機是由FLIR公司生產(chǎn)的ThermoVisionA40紅外相機。這種相機使用無冷卻微輻射熱測量傳感器,其像素分辨率為320×240,光譜響應(yīng)頻段為7.5～13μm。為準(zhǔn)確測出被測對象的表面溫度,該設(shè)備設(shè)有溫度自校正功能,以消除溫漂。其溫度敏感度高達(dá)0.08℃。本數(shù)據(jù)庫中包含50個人共1000張圖像,這些圖像都是在同一條件下采集的,即在溫控條件下控制溫度在25.6～26.3℃左右。每個人都站在照相機前大約1m的地方。其中的500張為訓(xùn)練樣本,另外500張為測試樣本。訓(xùn)練樣本中有50人,每個人有10個樣本,其中2個正面,2個朝上看,2個朝下看,2個朝左看及2個朝右看。每個對象的樣本都在1min之內(nèi)獲取。因為眼鏡對紅外光來說是不透明的,所以樣本都沒有戴眼鏡。3.2實驗結(jié)果與分析根據(jù)溫度差異,可以方便地檢測出臉部區(qū)域,并歸一化到相同尺寸(80×60)(如圖3所示)。圖像插值均采用最近鄰法,以確保數(shù)值變化不大。為了驗證輻射能量數(shù)據(jù)用于人臉識別的可行性,本文采用4種不同的識別方法對歸一化的圖像進(jìn)行識別。4種方法分別為PCA、DWT+PCA、DWT+DCT、頻譜臉方法。其中,DWT+PCA方法先對歸一化的圖像進(jìn)行兩級小波分解,再對分解后的低頻子帶用PCA方法進(jìn)行識別;DWT+DCT方法先對圖像進(jìn)行兩級小波分解,然后對分解后的低頻子帶進(jìn)行DCT變換,再按“Z”字形提取DCT系數(shù)作為特征用來進(jìn)行識別;頻譜臉方法為文獻(xiàn)中所提出的方法。上面4種方法均使用歐氏距離和最近鄰分類器來進(jìn)行分類。實驗結(jié)果(識別率)如圖4和表1所示。從圖4和表1中可以看到,不管使用上述哪種方法進(jìn)行識別,基于能量圖的識別率均高于基于溫譜圖的識別率。