生物識(shí)別之人臉識(shí)別中人臉表情特征的提取技術(shù)

2022年05月23日 18:44:37人氣：285來源：深圳市深安威爾迪科技有限公司

　　過去我們?cè)谔接懼讣y識(shí)別技術(shù)時(shí)，我們?cè)谥v指紋門禁一體機(jī)，指紋門禁讀頭，指紋門禁考勤一體機(jī)等指紋識(shí)別產(chǎn)品，在指紋識(shí)別過程中是如何對(duì)指紋特征的提取。下面我們就帶你去了解一下人臉特征的提取技術(shù)。人臉表情特征提取技術(shù)的可以分為一下三部分。

　　1.原始特征的提取

　　原始特征包括特征(如眼睛、嘴唇等人臉特征)和瞬時(shí)特征(如某些表情所導(dǎo)致的魚尾紋等)，他們可從圖像或視頻中獲取，不過所采用的方法有所不同：如果要從靜態(tài)圖像中獲取原始特征。

　　2.特征降維和抽取

　　獲取的原始特征往往都具有巨大的空間維數(shù)，這樣巨大的數(shù)據(jù)和信息冗余給進(jìn)一步的分析帶來計(jì)算量和復(fù)雜度方面的問題。因此需要通過一些映射或變換將高維特征轉(zhuǎn)換到低維的子空間或?qū)⒏呔S特征中的一部分抽取出來。另外，從心理學(xué)角度看，高維的圖像數(shù)據(jù)*可以投射到一個(gè)低維的子空間當(dāng)中，且在這個(gè)子空間的信息已經(jīng)足夠使得計(jì)算機(jī)完成對(duì)人臉特征的鑒別和分類工作。所以特征降維不僅可以使特征的維數(shù)明顯降低'而且可PCA.LDA、ICA特征的有效性得到提高。常用的特征降維和抽取的方法主要有PcA、LDA、IcA等。

　　3.特征分解

　　人臉圖像包含了豐富的信息。一方面，對(duì)不同的識(shí)別任務(wù)來說，所利用的信息各不相同。例如人臉檢測定位利用的是人臉圖像共有的信息，人臉識(shí)別利用的是人臉個(gè)體差異的信息，而表情識(shí)別則需要利用各種表情之間差異的信息；另一方面，對(duì)一種識(shí)別任務(wù)有利的信息有可能反而對(duì)其他識(shí)別任務(wù)造成干擾。所以，需要把與人臉有關(guān)的不同因素，如表情因素和個(gè)體因素分離開來，使得識(shí)別能夠在相應(yīng)的子空間中進(jìn)行，避免其他因素的干擾。

　　在臉部表情分解時(shí)，可以采用高階奇異值分解( HOSVD)的方法。這類方法將不同人、不同表情的圖像用一個(gè)3階的張量(分別表示個(gè)體、表情和特征)來表示，然后對(duì)張量用HOSVD方法進(jìn)行分解，分別得到個(gè)體子空間、表情子空間和特征子空間。這類方法由于可把人臉各種不同的因素分解開，所以不僅可以較好地應(yīng)用于表情識(shí)別，也可以方便地進(jìn)行人臉表情的合成，甚至增加新的因素來滿足不同光照和不同角度的合成要求。此外，人臉的表情特征可以分為形變特征和運(yùn)動(dòng)特征，也可以分為基于整體特征的表情識(shí)別和基于局部特征的表情識(shí)別。

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