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基于 Andriod 的人脸图像辨认研讨
公布工夫:2017-11-11 点击次数:

择要:经过Andriod挪动设置装备摆设获取图像,并提取图像的特性模子,接纳心思学灰度公式对图像停止灰度化处置,并对图像停止二值化处置,再接纳基于AndroidNDK机制的OpenCV(OpenSourceCorrputerVisionLibrary)辨认引擎对人脸图像停止辨认.


要害词:人脸辨认;Andoid;OpenCV;


1媒介


人脸辨认技能无疑是用于身份辨认是最佳选择之一,接纳疾速人脸检测技能可以从监控视频图象中及时查找人脸,并与人脸数据库停止及时比对,从而完成疾速的身份辨认[1].随着挪动互联期间的到来,基于挪动平台的图像辨认技能成为新的研讨热门.Android是一种基于Linux的自在及开放源代码的操纵零碎,次要运用于挪动设置装备摆设,停止2017年第一季度,智能手机市场陈诉表现Android的市场份额曾经到达了86.1%[2].本文正是在如许的条件下对基于Andriod平台的人脸图像辨认停止了研讨.


2相干技能


2.1图像灰度化处置


将黑色图像转换为灰度图像进程是删除一切颜色信息的进程,只保存每个像素的亮度值,图像的灰度化处置可用两种办法来完成.第一种办法使求出每个像素点的R、G、B三个重量的均匀值,然后将这个均匀值付与给这个像素的三个重量.第二种办法依据RGB和YUV颜色空间的变革干系可树立亮度Y与R、G、B三个颜色重量的对应:Y=0.3R+0.59G+0.11B,以这个亮度值表达图像的灰度值.


2.2图像的二值化处置


图像的二值化有利于图像的进一步处置,使图像变得复杂,并且减小数据量,能凸显出感兴味目的的表面.要停止二值图像的处置与剖析,起首要把灰度图像二值化,失掉二值化图像.为了失掉抱负的二进制图像,要害在于阈值的选择是适宜的,不适当的阈值会减弱的影响二值化处置.选择阈值的常用办法是牢固阈值法、均匀阈值法、直方图法和一维的办法.


2.3AndroidOpenCVOpenCV


是一个开源图像和视频剖析库,自1999年问世以来,己经成为盘算机视觉范畴首选开辟东西.OpenCV可以超过差别的硬件平台和软件平台,因而一切运用呆板视觉的中央都可以运用OpenCV停止图像处置,本论文便是在Android平台下接纳OpenCV图像处置库停止图像开辟的相干任务.


3人脸图像辨认


3.1基于肤色模子的人脸检测


在人脸图像中,人脸的肤色具有肯定波动性,不会由于间隔角度心情等变革而随之变革,经过对肤色的研讨,聚类肤色的特性,然后构建肤色模子,最初经过这些构建的模子来用于人脸检测以及人脸地位确实定.因而,经过肤色检测可以很好确实定人脸部绝对地位.


关于人脸图像的检测,现在比拟频仍运用的颜色模子办法有:YCbCr模子、HIS模子、CIEL*a*b模子,这些模子都能较好辨认人脸肤色特性.同时,对RGB、YIQ等办法停止归一化处置后用来改进人脸的聚类特性也是一些较罕见的办法[3].


(1)人脸肤色特性.在人脸图像中,人脸的皮肤具有较强的类似性,因而,经过统计人脸图像的RGB各个重量来停止盘算比拟,可取得人脸图像的各个重量直方图和均值.


(2)眼睛肤色特性.在人脸图像中,经过对人脸地区停止剖析,我们把人得眼睛分为两局部,一局部为眼白,一局部为眼仁,经过统计盘算可取得人眼的眼白以及眼仁的RGB各个重量的直方图和均值.


(3)嘴唇肤色特性.在人脸图像中,人脸中的嘴唇具有比拟突出的特性,其颜色绝对于人脸较为艳丽,经过统计和盘算,我们可以取得人脸图像中,人脸中嘴巴的RGB各个重量的直方图以及各个重量的均值.


3.2人脸地区标注


接纳YCbCr模子,把之前收罗的人脸图像信息的RGB模子停止相应的转换变为YCbCr模子,如公式(1)、(2)所示.


式中X-所取人脸图像各像素点在颜色空间值;M--肤色均值;C--肤色类似度模子方差阵.


关于下面这一公式盘算后果需求归一化处置.起首求类似度,即要用所求得的每一个P(Cb,Cr)与人脸图像中最大的P(Cb,Cr)停止除法运算,取得类似度.本篇论文规则最大的P(Cb,Cr)设为1.为了方便察看,把类似度的取值范畴设置在0~255时期.经过这一办法取得人脸图像的类似度.


在经过获取人脸图像的类似度以停止腻滑滤波处置中,这一步调可以无效地去除人脸图像中的噪声影响,为人脸图像停止二值化联系打下根底.二值化图像次要便是指把人脸图像中一切像素点变为0和1这两个团圆值.公式如(3)所示.


式中x,y-一副人脸图像的每个像素点的坐标取值;0--全黑;1--全白.


经过这一转换就可以把最后的人脸图像转换成一副只要彩色像素点的二值图像.


在人脸图像的二值转化的进程中,要害是要选取好适宜的阈值,这一适宜的阈值决议了整个二值化的结果.为了寻觅适宜的阈值,从0.8开端,每次将阈值的巨细低落0.05最初不断找到阈值为0.1时的种种状况,经过阈值的挑选,找到最优的状况.详细进程如公式(4)所示.


在人脸图像的肤色检测中,人脸的五官等部位由于与肤色存在加大差值,以是在检测后这些地区会被扫除在外,以是,经过这一特性对断定的人脸地区要进一步断定,终极确定为人脸地区[4].


在人脸图像中,人脸的五官都市出现出肯定的纪律和形状,这行特性都具有肯定的面积、地位等特性参数.剖析这些参数,确定人脸地点的中央,然后找到人脸的中央,最初依据人脸的中央标注出人脸的地区.


在二值图像BW(i,j)中,p+q阶原点矩阵界说如公式(5)、(6)、(7)、(8)所示.


有先验知识可以失掉,人脸图像中人的头部比例约莫为1.2:1,以是,本文假定h=1.2w.


4完毕语


经过Android手机的摄像头获取图像,然后对图像停止预处置,包罗图像灰度处置、图像二值化处置.此中,运用图像灰度加权均匀法使得灰色的图像最靠近人眼视觉感觉;运用阈值迭代算法处置图像二值化处,该算法辨认服从高,二值化的结果也较好,最初运用OpenCV引擎处置完成图像辨认,并将失掉的数据存入数据库中,作为进一步开辟易发娱乐真人使用的根底.


[1]周德龙.人脸辨认技能研讨[D].东南产业大学硕士学位论文.2000:18-23

[2]吕伟.基于Android平台的人脸检测与辨认研讨及完成[D].东北交通大学硕士学位论文.2014:8-10

[3]蒋万伟.基于Android的大范围衣饰图像检索零碎完成[D].东北交通大学硕士学位论文.2014:98-100

[4]石跃祥.颜色空间的肤色聚类人脸检测法[J].盘算机工程与易发娱乐真人使用.2009,45(22):67-68

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