基于RGBD技术面向刑事侦查的人脸识别系统.pdf
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1、信息技术 年第 期基于 技术面向刑事侦查的人脸识别系统薛冬妮 李峻屹(陕西警官职业学院信息技术系 西安)摘 要:以 三维人脸模型重建技术与三维人脸特征提取技术为基础建立基于人脸识别的系统 系统由采集端和服务器端组成采集端利用分布在各区域的电子眼以及匹配的深度相机获取原始图像信息通过灰度化、二值化、中值滤波、成分分析等对原图像进行预处理和特征点提取获得的人脸图像与服务器端图像对比服务器端采用主从结构形式的 数据库以磁盘阵列方式存储以实现特征对比和信息传输保证原始图像数据的安全性和可扩容性关键词:人脸识别 三维模型重建 刑事案件 犯罪侦查 图像采集中图分类号:文献标识码:文章编号:():./.作者
2、简介:薛冬妮()女硕士副教授研究方向为侦查学 ():.:引 言传统的人工识别方式效率较低难以满足案件侦查的信息化需求 将人脸自动识别技术应用于案件侦破工作中利用视频图像智能分析技术和计算机数据处理技术能够大幅提高案件侦查的效率 如通过图像识别和处理技术、边缘检测技术提取人脸特征信息与已有数据库图片进行比对进行人脸追踪和识别等 但人脸识别是一个极为复杂的过程一方面在实际犯罪过程中犯罪嫌疑人通常通过戴口罩、帽子等方式来逃避监控另一方面传统的二维图像人脸识别容易受外界光照、角度等因素的制约导致识别准确度和精度不太理想 基于此本文在相关研究的基础上提出一种三维人脸识别技术并利用灰度化、二值化、中值滤波
3、、成分分析技基于 技术面向刑事侦查的人脸识别系统 薛冬妮 等术对人脸特征信息进行处理实现在复杂环境中有效提升人脸信息的提取精度和细节信息处理能力 三维人脸识别.人脸识别技术人脸识别技术是在一个给定的静止或动态图像基础上通过与已有的数据库中的图片进行比对来确认图像中一个或多个人员的技术 人脸识别技术主要分为人脸检测、图像预处理、人脸追踪、图像匹配和识别四个阶段 人脸检测即在复杂的背景环境中提取鼻子、眼睛等主要面部器官图像预处理指通过人脸对准、人脸图像增强和归一化等技术对人脸图像进行预处理获得清晰的归一化人脸图像人脸图像特征提取即根据人脸面部特征进行建模主要以人脸各器官形状和细节特征为依据提取面部
4、特征信息并将面部特征与信息库模板进行对比人脸图像匹配与识别分为一比一和一比多两类:一比一是将已得到的人脸特征与某特定人物进行比对当相似度超过量化值后即认为是同一个人一比多是将人脸面部图像与多人面部图像进行对比最终得到具体身份信息.三维人脸建模传统人脸识别过程主要是基于二维人脸照片对比容易丢失人员面部立体特征信息且现场采集的部分人脸照片受复杂环境和人为遮掩的影响难以进行准确对比 三维人脸识别通过三维人脸建模和识别来降低面部信息丢失、遮挡的影响提高识别的准确度 三维人脸模型识别包括三维人脸建模和人脸特征提取三维人脸建模被用于模型颜色和深度数据处理、三维建模 通过 数据处理模块接收前端数据提取人脸信
5、息并进行预处理将处理后的数据保存在数据库中基于预处理的数据来建立三维人脸模型在三维人脸建模中需要对采集到的人脸点云数据进行实时高精度重建确保建立的三维人脸与采集点云误差在规定范围之内通常采用刚性注册、非刚性注册和模型优化以及 技术来实时跟踪人脸特征信息三维人脸特征提取需要确保在不同时间、地点、环境中建立的模型特征基本一致即确定每个人特征信息的唯一性 三维人脸特征提取首先基于三角网格参数化方法将人脸模型参数化在一平面上并利用深度学习寻访方法获得个人的位移特征信息 三维人脸识别系统三维人脸识别系统主要由采集端和服务器端构成 采集端采集元数据和人脸 数据后进行本地存储并传输到服务端的中心数据库服务端
6、存储所有 数据建立三维人脸模型提供数据管理和统计分析服务图 为系统整体结构图 系统整体结构.采集端功能.图像数据采集采集端采集人脸原始三维数据和个人基本信息并保存在本地存储和服务端的人脸数据库中系统利用城市电子眼的点、线、面特征以电子眼采集的人脸图像为基础利用深度相机获得人脸深度信息和颜色信息通过采集处理器实现三维图像特征信息的采集和处理电子眼和深度相机获得的原图像由于存在外界条件的干扰难以直接使用因此要对原图进行处理 首先对采集的人脸图像进行灰度化、中值滤波、直方图均衡化预处理把提取图像的特征值与信息库的图像进行数据匹配.图像的预处理图 为原始图像的预处理流程 通常彩色图像中是三种色彩混合的
7、在识别时容易受到复杂背景的影响而灰度图像实现了对图像不同区域颜色的量化 预处理过程中图像的二值化是把人的头发、眼睛、脸部轮廓和背景等进行分割选择合适的阈值将灰度化图像灰度值变为 到基于 技术面向刑事侦查的人脸识别系统 薛冬妮 等 的黑白图像本系统选择采用动态阈值法进行二值化处理 为减少光线对人脸特征的影响利用直方图均衡化来加强人脸图像的对比度将各灰度级分量尽可能分布均匀 在直方图均衡化处理黑白图像时首先列出原图像和变换图像灰度级并通过计算直方图各灰度等级出现次数获得输出图像灰度等级的直方图图 图像的预处理流程经过均衡化处理后的图像由于受外界环境影响可能存在部分噪声容易对人脸定位和特征提取造成影
8、响选择中值滤波法实现图像的去噪 即将模板与得到的图像进行比较后将模板中心与图像像素位置重合读取模板各对应像素点的灰度值后按照灰度值大小排序寻找到灰度中间值作为对应模板中心位置的像素通过中值滤波处理将与周围像素灰度值差异较大的像素变为像素接近值在保证图像细节基础上去除噪声.图像的特征提取和身份匹配提取人的眼、眉、口、鼻、脸部轮廓等重要特征点作为几何状态基础特征进行矢量化表示后进行识别 目前人脸特征提取与识别主要有基于代数特征法、基于神经网络法和主成分分析法()选择(点云库)法进行图像特征提取使用 变化来获得人脸主成分集的坐标线其中每一个坐标轴作为一个特征脸图像 在图像识别过程中被识别图像的空间投
9、影可以获得一组投影向量通过与人脸库图像对比进行识别在人脸图像身份匹配过程中系统基于最近邻法的样本间的欧氏距离来进行数据匹配和识别 将经过 处理后的数据库照片定义为特征向量 经过 处理后的采集图像照片定义为 则 与 间的欧氏距离为:()()当()(为设定阈值)时则认为匹配成功.服务端功能应用.服务端架构系统服务端包括数据传输和管理服务、三维人脸建模、三维人脸数据库和磁盘阵列具体结构如图 所示图 服务端系统组成数据传输与管理服务接收到采集端的元数据和 数据对数据进行准确度检测后返回至采集端同时将 数据保存在三维人脸数据库中 对储存的 数据进行处理建立不同的三维人脸模型模型包括 数据处理和人脸建模两
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