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狹義的人臉識別(Face Recognition)特指通過人物面部進行身份確認或身份查找。目前，人臉識別技術已趨成熟，不同類型的商用系統已投入使用。人臉識別系統通過建立自動人臉識別報警網絡，對特定區域的特定人員進行攝像機自動識別發現，未經登記授權進入特定區域的人員，系統即定向報警。目前的人臉識別系統設備體積較大，移動性能差，不便于攜帶，難以普及和廣泛應用。通信技術日新月異，智能手機的攝錄等功能愈加強大和普及，設計融合CBIR技術與手機通信技術的便攜式人臉識別系統已成為可能。它不僅具有一般的人臉識別系統確認和查證的功能，而且充分利用了無線通訊的優勢，可被廣泛應用在電腦或網絡安全、訪問控制、門禁和考勤、戶證管理、公安追逃、出入境邊檢、機場安檢、駕照或護照等重要證件的身份認證等多種不同的安全領域，其移動性的便攜功能是一般的人臉識別系統無法替代的，因而有著更為廣泛的應用前景。 1 CBIR技術 CBIR(Content Based Image RetrievaI)即基于內容的圖像檢索，屬于圖像分析和信息處理的研究領域，是指直接采用圖像內容進行圖像信息的查詢，目的是在給定查詢圖像的前提下，依據其內容信息或指定的查詢標準，在圖像數據庫中進行內容上一致或相似性匹配，最終提供符合查詢條件的相應圖像。 1．1 CBIR的基本原理 CBIR一般由圖像標引系統和圖像檢索系統兩部分構成。圖像標引系統索引圖像文件并按設計要求設置檢索標目即檢索點，形成一個可供匹配檢索的有序的標目索引系統。該系統按設計功能提供顏色、紋理、形狀和對象等不同圖像底層視覺特征的檢索入口。 1．2 CBIR的主要檢索內容 CBIR的主要檢索內容有顏色、紋理、形狀和對象等。顏色特征包括圖像顏色分布、相互關系和組成等；紋理是指圖像紋理結構、方向、組合及對稱關系等；形狀是指圖像輪廓組成、形狀、大小等；對象包括圖像子對象的關系、數量、屬性和旋轉等。 1．3 CBIR的特點 CBIR可以直接從圖像中抽取特征和語義，檢索過程與語義提取直接相連，使得檢索過程更加有效，適應性更強；用相似匹配(Similar Match)代替精確匹配(Exact Match)，即采用相似比對的方法獲得類似圖像結構，漸近趨同，直至獲得符合要求的結果；用戶可以通過瀏覽選擇示例或自己繪制圖形來查詢，并可不斷改進檢索式，細化檢索過程；提供基于客觀屬性(關鍵詞)的檢索，基于內容的檢索，基于對象關聯檢索以及概念檢索等多層次的高效檢索。 1．4 CBIR技術的應用系統 在CBIR領域，經過十幾年的理論研究，產生了許多比較成熟的算法和一些有價值的系統。現普遍采用低層次的圖像信息(如圖像顏色、紋理、形狀等)來實現圖像內容查詢。如IBM研究中心開發的QBIC(QueryBy Image Content)圖像檢索系統，哥倫比亞大學的Visual SEEK圖像查詢系統，麻省理工學院實驗室開發的PhotoBook系統，美國UIUC大學的MARS系統等。為進一步提高檢索的準確性，CBIR系統采用相似度算法，計算用戶提交結果與索引數據庫中記錄的相似度大小，提取出滿足閾值的信息作為結果并按照相似度降序的方式輸出，并在同一次檢索過程中不斷地與用戶進行交互，系統通過對這些反饋的相關信息進行學習，再次進行下一輪檢索，從而達到用戶的要求。 2 基于CBIR技術的Web應用實例 上述“基于CBIR技術的應用系統”中的系統主要利用圖像的顏色、紋理、形狀等進行相似度比較，多數是基于圖像的底層視覺特征進行檢索的，沒有完整的 Web實現方案，距離普遍使用相去甚遠。目前，完整實現Web化的CBIR技術應用網站主要有www．like．com和 www．polarrose．com。 www．like．com是一個商業性的服飾購物網站，它以獨特的技術實現了對服飾圖像的查詢和檢索。用戶提交衣服、鞋帽、手飾等的照片，通過匹配檢索后，網站會返回該服飾的品名、價格等相關信息。該系統的最大局限性在于搜索的內容只能是服飾，并且是世界知名產品。有趣的是提交一張名人照片，就可以搜索出名人穿戴的東西，返回一系列類似服飾的價格列表供購物參考。 www．polarrose．com利用其自有的二維圖像三維模型轉化技術，提供免費的面部圖像檢索服務。該服務是結合客戶端的運行軟件和服務器端的處理功能而實現的。客戶端軟件以電腦網絡瀏覽器Firefox和IE的客戶端軟件形式對外公開。當用戶瀏覽網站并顯示含有人物面部圖像的靜態圖像時，上述客戶端軟件就會在人物面部產生一個小標志。點擊該標志，就能檢索出面部與該人物類似的圖像。假如該人物的名字已經登記到PolarRose數據庫，還可確認其名字。如果選擇的人物尚未登記名字，用戶還可自行登記名字或更正錯誤的名字。PolarRose公司的副總裁尼古拉斯這樣描述它的功能：“利用我們的人臉搜索技術，你就可以根據人臉部的一些基本特征，實現在不同場景、燈光的照片里尋找同一個人，只要能看清他的臉。” 3 系統設計 基于Internet的普及、CBIR技術的日趨成熟及其Web實現方案的成功實踐，提出CBIR、Internet和無線通訊技術三位一體的設計思想，以實現一種新型的以手機為載體的移動人臉識別系統，如圖1所示。 該系統的工作原理和人臉識別過程如下：用戶通過智能手機自身的拍照功能對需要確認的人物進，行面部特征拍攝，將圖片以手機短信形式發送至服務器，服務器將其與數據庫中存貯的圖像進行“基于內容的”匹配處理后，再將匹配程度高的圖片信息以短信形式發送回手機用戶，用于進行人物確認。 3．1 系統運行流程 首先建立CBIR技術支持的人物面部圖像數據庫，在人物面部圖像數據庫中要對面部特征進行提取和標引等有序化處理，進而建立存貯面紋編碼的面部特征庫。這是系統工作的基礎和前提。在此基礎和前提的支持下，用戶將手機拍攝的圖像通過無線網絡發送至服務器，對接收到的圖像進行面部特征提取，而后在特征庫內進行匹配檢索，將相似度高的圖片信息用SMS形式回發至手機用戶，用于身份確認。 3．2 系統開發工具及運行環境 開發工具：Microsoft制作發行的Visual Studio2008 Tearn Suite系統；操作系統：Windows 2003 Serv-er；應用服務器：JRun 4．0，JRun是一款Macromedia公司開發的Java應用服務器，提供快速可靠的J2EE兼容平臺，如果希望在Web應用中添加服務器端 Java功能，那么JRun將是最為明智的正確選擇；后臺數據庫：Oracle9i，Oracle9i是由Oracle公司開發的面向Inter-net 支持關系對象模型的分布式數據庫和高度集成的、智能化的互聯網應用基礎平臺，是Oracle9i Database，Oracle 9i Application Server和Oracle9i Developer Suite的完整集成；服務器數量：2臺。 3．3 系統模塊說明 (1)數據庫 圖像數據庫1：利用Spider網絡蜘蛛程序抓取網頁中的人物圖像及其說明文字存入圖片數據庫1，用以彌補專業圖像庫數量上的不足。 圖像數據庫2：由專業圖像及其注釋組成，目的是為用戶提供權威性的解釋。 圖像特征庫1：提取圖像數據庫1中的圖像面部特征，將面紋編碼存入圖像特征庫1。 圖像特征庫2：用來存放圖像數據庫2中圖像的面紋編碼。 “面紋編碼”是根據臉部的本質特征和形狀來工作的，它可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，可以從百萬人中精確地辨認出一個人。 (2)圖像特征提取器 該模塊由算法組成，特征向量法和面紋模板是提取器用到的兩種主要算法。 特征向量法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，這些特征量形成一描述該面部的特征向量；面紋模板法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有像素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關網絡或特征與模板相結合的方法。 (3)索引器 Index是一個圖像整序模塊，它對圖像數據庫和圖像特征庫進行分類索引。對圖像數據庫進行索引是優化數據庫組織結構和提高系統工作效率的有效方法，實際上它是對圖像的面紋編碼進行有序化處理，可以有效縮小檢索范圍，提高系統的響應速度。 (4)GUI GUI(Graphical User InteRFace，圖形用戶接口)，是屏幕產品的視覺體驗和互動操作部分。GUI是一種結合計算機科學、美學、心理學、行為學及各商業領域需求分析的人機系統工程，強調人一機一環境三者作為一個系統進行總體設計。這種面向客戶的系統工程設計的目的是優化產品的性能，使操作更人性化，減輕使用者的認知負擔，使其更適合用戶的操作需求，本系統的GUI主要涉及網絡查詢部分和手機部分。 (5)主要接口 手機通過基站與系統服務器的連接，主要通過CMPP或SGIP協議實現。CMPP和SGIP(在CD-MA上是ETIP)協議分別是解決中國移動和中國聯通提供的短消息互聯網接人方案，它們規定信息資源站實體與互聯網短信息網關的應用層接口協議。CMPP和SGIP可以為實現移動數據增值業務提供服務，包括以下業務：Email通知、語音信箱通知、Internet發送短信息、移動平臺發Email、催費通知、自動綜合業務信息臺。 4 結 語 本文所述人臉識別系統成功地融合并應用了CBIR技術、Internet技術和手機通信等現有的技術成果，其獨創性在于將短信息服務與手機拍照功能和基于 CBIR技術的Web識別系統有機地容為一體，這一以手機為載體的人臉識別系統既是手機增值業務的延伸，同時也為眾多領域內基于CBIR技術的識別系統提供了積極的借鑒和更為廣闊的應用空間。 |
