高速公路防逃费中人脸识别技术

《高速公路防逃费中人脸识别技术》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、高速公路防逃费中人脸识别技术　　【摘要】：人脸识别就是通过计算机提取人脸的特征，并根据这些特征进行身份验证。高速公路防逃费人脸识别技术基于高清视频的人脸识别与比对，通过司机脸部的特征来搜索该车辆历史逃费记录，以达到刑事立案的条件。公安部门要求的报警要素之一就是必须有符合公安人脸识别输入要求的司机的脸部照片及一系列逃费的证据链。【关键词】：高速公路防逃人脸识别高清视中图分类号：U412.36+6文献标识码：A人脸识别的分类与概述人脸识别就是通过计算机提取人脸的特征，并根据这些特征进行身份验证。人脸与人体的其他生物特征(指纹、虹

2、膜等)一样与生俱来，它们所具有的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提；同其他生物特征识别技术相比，人脸识别技术具有操作简单、结果直观、隐蔽性好的优越性。人脸识别一般包括三个步骤：人脸检测、人脸特征提取和人脸的识别与验证。其处理流程如图输入图像人脸图像人脸特征输出结果人脸识别的一般步骤9人脸识别方法繁多，早期研究较多的方法有基于几何特征的人脸识别方法和基于模板匹配的人脸识别方法。目前人脸识别方法主要研究及应用的是基于统计的识别方法、基于连接机制的识别方法以及其它一些综合方法。下面是这几类方法的基本介绍：[2]

3、（1）基于几何特征的人脸识别方法几何特征矢量是以人脸器官如眼睛、鼻子、嘴巴等的形状和几何关系为基础的特征矢量，其分量通常包括人脸指定两点间距离、曲率、角度等。早期的研究者Brunelli[3]等人采用改进的积分投影法提取出用欧式距离表征的35维人脸特征矢量用于人脸识别。HuangChungLin等人[4]采用动态模板[5,6,7]与活动轮廓模型提取出人脸器官的轮廓[8,9,10]。基于几何特征的人脸识别方法有如下优点：符合人类识别人脸的机理，易于理解；对每幅图像只需要存储一个特征矢量，存储量小；对光照变化不敏感。但这种方法同

4、样存在一些问题，如从图像中提取这些特征比较困难；对强烈的表情变化和姿态变化的鲁棒性差等。（2）基于模板匹配的人脸识别方法9模板匹配大都采用归一化相关，直接计算两幅图之间的匹配程度。最简单的人脸模板就是将人脸看成一个椭圆[10,11]。另一种方法就是将人脸用一组独立的小模板表示，如眼睛模板、嘴巴模板、鼻子模板等，采用弹性模板方法提取这些模板特征[12]。Brunelli等人专门比较了基于几何特征的人脸识别方法和基于模板匹配的人脸识别方法，他们得出的结论是：基于几何特征的人脸识别方法具有识别速度快和内存要求小等优点，但基于模板匹

5、配的识别率要高于基于几何特征的识别率。（3）基于统计的人脸识别方法基于统计特征的识别方法包括基于特征脸的方法和基于隐马尔可夫模型的方法。特征脸（Eigenface）方法[13]是从主成分分析导出的一种人脸识别和描述技术。主成分分析实质上是K-L展开的网络递推实现，K-L变换是图像压缩中的一种最优正交变换，其生成矩阵一般为训练样本的总体散布矩阵。特征脸方法就是将包含人脸的图像区域看作是一种随机向量，因此可以采用K-L变换获得其正交K-L基底。对应其中较大特征值的基底具有与人脸相似的形状，因此又称之为特征脸。隐马尔可夫模型（HM

6、M）是用于描述信号统计特性的一组统计模型。基于人脸从上到下、从左到右的结构特征，Samaria等人[14]首先将1-DHMM和2-DPseudoHMM用于人脸识别。Kohir等[15]采用1-DHMM将低频DCT系数作为观察矢量获得了好的识别效果。Eickeler等[16]采用2-DPseudoHMM识别DCT压缩的JPEG图像中的人脸图像。Nefian等[17]采用嵌入式HMM识别人脸。（4）基于连接机制的人脸识别方法（神经网络弹性图匹配）9基于连接机制的识别方法，包括一般的神经网络方法和弹性图匹配(ElasticGrap

7、hMatching)方法。神经网络在人脸识别应用中有很长的历史[18]。Demers等[19]提出采用PCA方法提取人脸图像特征，用自相关神经网络进一步压缩特征，最后采用一个多层处理器来实现人脸识别。Laurence等[20]通过一个多级的SOM实现样本的聚类，将卷积神经网络（CNN）用于人脸识别。Lin等[21]采用基于概率决策的神经网络（PDBNN）方法。最近，径向基函数RBF神经网络因具有逼近性好、空间描述紧凑和训练速度快等特点而被用于人脸识别。Gutta等[22]提出了将RBF与树分类器结合起来进行人脸识别的混合分类

8、器结构，后来他们用RBF神经网络进行了针对部分人脸的识别研究[23]，他们的研究表明利用部分人脸也可以有效地识别人脸。Er等[24]采用PCA进行维数压缩，再用LDA抽取特征，然后基于RBF进行人脸识别。Haddadnia等[25]基于PZMI（PseudoZernikeMomentInv