5 人臉的識別

完成訓(xùn)練過程并獲得待測樣本的特征后，即可進(jìn)行人臉識別，本文采用歐氏距離進(jìn)行分類。

5.1 計(jì)算樣本與平均臉的歐氏距離

用m和x表示平均臉和樣本的特征向量，則樣本與平均臉的歐氏距離為：

其中mk表示平均臉的第k個(gè)特征向量，xk表示待測樣本的第k個(gè)特征向量。身份認(rèn)證時(shí)，計(jì)算待測樣本與平均臉的歐氏距離，并與特定對象的自適應(yīng)閾值進(jìn)行比較，將小于閾值的樣本判為該對象的人臉，即認(rèn)證通過。

5.2 自適應(yīng)閾值的選取

與典型的人臉識別方法不同，單對象人臉認(rèn)識沒有人臉數(shù)據(jù)庫，不能用距離最小作為判據(jù)，只能用閾值作為判別依據(jù)。閾值的選取應(yīng)兼顧識別率和識別的準(zhǔn)確性，實(shí)驗(yàn)中我們?nèi)∮?xùn)練樣本與平均臉的歐氏距離平均值作為分類閾值，即:

其中，N為訓(xùn)練樣本數(shù)，此值不宜太??；di為第i個(gè)樣本與平均臉之間的歐氏距離。

6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本文選用西安交通大學(xué)人工智能與機(jī)器人研究所東方人臉庫(AIR)的視點(diǎn)子庫進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，該數(shù)據(jù)庫包括每位被拍攝人在19個(gè)不同視點(diǎn)角度下(10°為一個(gè)單位)拍攝的中性表情圖像。實(shí)驗(yàn)包括類內(nèi)測試和類間測試。類內(nèi)測試用于考查單對象人臉識別的識別率，而類間測試則用于考查誤識率。隨機(jī)選取5個(gè)人，每人用7幅圖像(-30°～+30°)作為訓(xùn)練樣本，分別計(jì)算平均臉和自適應(yīng)閾值、類內(nèi)識別率和類內(nèi)距離，另外再選取50個(gè)人，每人一幅正面圖像作為類間測試樣本，分別對5個(gè)對象進(jìn)行類間測試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以得出如下結(jié)果：

(1)類內(nèi)識別率不高，原因是自適應(yīng)閾值為訓(xùn)練樣本與平均臉的歐氏距離平均值，訓(xùn)練樣本中的部分圖像不能被識別。在實(shí)驗(yàn)室中，我們通過提示被試注視攝像頭、適當(dāng)調(diào)整姿態(tài)等措施提高圖像的拍攝質(zhì)量，使識別率得到了顯著的改善。

(2)在50人的類間測試中，最小距離均大于閾值，即錯(cuò)誤識別率為0。實(shí)驗(yàn)室的現(xiàn)場測試中也得到了相同的結(jié)果。

(3)文中提出的單對象人臉識別方法能夠成功地識別特定對象，并能準(zhǔn)確地排除其他對象，可用于軟件保護(hù)、計(jì)算機(jī)安全等系統(tǒng)的身份驗(yàn)證。

7 結(jié) 語

本文提出的單對象人臉識別方法，針對單對象人臉識別的特點(diǎn)，綜合考慮了識別率和認(rèn)證的準(zhǔn)確性，運(yùn)用平均臉方法有效地縮小類內(nèi)距離，同時(shí)擴(kuò)大類間距離，取訓(xùn)練樣本與平均臉的歐氏距離平均值作為分類閾值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有識別有效性和認(rèn)證可靠性，在單對象人臉識別的實(shí)際應(yīng)用中是一種可行的方法。