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1、自動(dòng)人臉識(shí)別在公共安全、智能監(jiān)摔、數(shù)字身份認(rèn)證、電子商務(wù)、多媒體和數(shù)字娛樂等領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用價(jià)值,同時(shí),人臉識(shí)別的研究涉及多個(gè)學(xué)科,具有重要的理論研究?jī)r(jià)值,受到各國(guó)政府、科研單位以及軍事、安全、情報(bào)部門的廣泛關(guān)注和高度重視。經(jīng)過幾十年的研究,人臉識(shí)別取得了長(zhǎng)足的發(fā)展與進(jìn)步,目前在控制和配合條件下,人臉圖像識(shí)別可以取得比較高的識(shí)別率,在一定場(chǎng)合下,已經(jīng)可以應(yīng)用到人們的生活中;但是在非控制條件和非配合條件下的人臉圖像識(shí)別仍然是一個(gè)極具挑戰(zhàn)
2、性的課題。由于人臉識(shí)別的廣泛應(yīng)用,ISO/IEC成立工作組制定相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn),其中之一就是評(píng)估對(duì)系統(tǒng)性能造成影響的各種因素。 2006年,中科院自動(dòng)化所生物識(shí)別與安全技術(shù)研究中心代表中國(guó)向ISO/IEC標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)提交關(guān)于人臉圖像質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)草案,該標(biāo)準(zhǔn)與2007年2月確立初稿,經(jīng)修改,討論與2007年5月8號(hào)通過。本文作者作為該標(biāo)準(zhǔn)的重要參與者之一,參與了該標(biāo)準(zhǔn)的起草修改過程,本文對(duì)該標(biāo)準(zhǔn)的做了詳細(xì)介紹并對(duì)提出了一種新的基于人臉對(duì)稱性
3、的非對(duì)稱光照和姿態(tài)評(píng)估方法。 在人臉圖像質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)提交之前,指紋圖像標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)被公布,由于指紋是一種接觸式的生物特征,采集圖像的條件大都可以控制,因此指紋圖像質(zhì)量評(píng)估更注重特征的有效性,囚此標(biāo)準(zhǔn)的制定相對(duì)比較直觀;但對(duì)于人臉識(shí)別,由于人臉屬于非接觸性生物識(shí)別,這也造成了影響人臉圖像質(zhì)量的因素的多樣性,如何確立標(biāo)準(zhǔn)對(duì)人臉圖像的各個(gè)因素進(jìn)行評(píng)估是相對(duì)很困難的。此外,對(duì)于一幅人臉圖像,如何給出一個(gè)總體的評(píng)價(jià),尚無相關(guān)的理論和算法,這也對(duì)標(biāo)
4、準(zhǔn)的確立帶來很多麻煩。針對(duì)這一問題,本文提出人臉圖像質(zhì)量評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)方法框架。本文首先定義質(zhì)量評(píng)估方面的一些概念,然后對(duì)影響圖像質(zhì)量的各種因素做了總結(jié)和分類。針對(duì)各個(gè)影響圖像質(zhì)量的因素,本文給出了相關(guān)的評(píng)估方法。對(duì)于圖像的整體特性,如全局光照,對(duì)比度等,前人已做了相關(guān)的評(píng)估研究,本文主要總結(jié)了一些評(píng)價(jià)這些因素的依據(jù),從而為以后的算法確立一定的參考和依據(jù),這些依據(jù)也得到的國(guó)際專家的認(rèn)可,已被收錄到ISO/IEC國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)中。本文對(duì)這些因素對(duì)識(shí)
5、別系統(tǒng)的影響作了定量的實(shí)驗(yàn)。鑒于影響人臉圖像質(zhì)量因素的多樣性,且相關(guān)的評(píng)估算法均為對(duì)單一因素做評(píng)估的現(xiàn)狀,最后,本文采用了兩種分?jǐn)?shù):各因素的單一質(zhì)量分?jǐn)?shù)和圖像的整體分?jǐn)?shù)來對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行量化的表示。前人的研究表明,光照和姿態(tài)是影響人臉識(shí)別系統(tǒng)的兩個(gè)最為重要的因素,雖然針對(duì)這兩個(gè)問題,人們提出了很多算法來削弱光照和姿態(tài)對(duì)識(shí)別系統(tǒng)的影響,但始終沒有很大的突破,無法從根本上解決這一問題,因此,ISO/IEC在制定人臉圖像標(biāo)準(zhǔn)時(shí)也需要為這兩個(gè)問題
6、作出全面客觀評(píng)估。針對(duì)這一問題,本文提出采用人臉的對(duì)稱性這一人臉的統(tǒng)計(jì)特征來評(píng)估非對(duì)稱光照和不正確姿態(tài),為了更好的描述人臉的對(duì)稱性,本文借鑒于LBP子窗口的思想,采用局部子窗口來描述人臉左右半邊的對(duì)稱性。文中給出了對(duì)稱性的評(píng)價(jià)公式,然后根據(jù)該公式對(duì)光照和姿態(tài)進(jìn)行了初步的評(píng)估,該方法已被收錄到ISO相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)中。 ISO相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)指出,生物圖像質(zhì)量評(píng)估的最終目的是最大化圖像質(zhì)量與系統(tǒng)性能即匹配引擎輸出之間的聯(lián)系,由于目前并沒有一個(gè)標(biāo)
7、準(zhǔn)的帶有圖像質(zhì)量的數(shù)據(jù)庫(kù),所以大多的圖像質(zhì)量評(píng)估算法的標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)暈均有人為來劃定,這并不符合圖像質(zhì)量評(píng)估的目的。本文針對(duì)這一問題,首先通過實(shí)驗(yàn)證明,采用人為判定的圖像質(zhì)量與系統(tǒng)輸出的匹配分?jǐn)?shù)并沒有線性的關(guān)系,即圖像質(zhì)量高并不意味著圖像的正確匹配分?jǐn)?shù)高(所謂正確匹配分?jǐn)?shù)就是同一個(gè)人的兩幅圖像匹配產(chǎn)生的分?jǐn)?shù)),而圖像質(zhì)量低也不意味著圖像的正確匹配分?jǐn)?shù)低。作為改進(jìn),本文提出采用回歸的方法在圖像與匹配分?jǐn)?shù)之間建立聯(lián)系,木文研究了兩種回歸方法,一種是
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