基于OpenCV識(shí)別庫的面部圖像識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

摘 要：本系統(tǒng)采用J2EE技術(shù)并以O(shè)penCV開源計(jì)算機(jī)視覺庫技術(shù)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)一套具有身份驗(yàn)證功能的面部圖像識(shí)別信息管理系統(tǒng)。系統(tǒng)使用MySQL數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)支撐，依托于J2EE的穩(wěn)定性和Java平臺(tái)的可移植性使得本系統(tǒng)可以在各個(gè)操作系統(tǒng)平臺(tái)中運(yùn)行，同時(shí)提供在互聯(lián)網(wǎng)中使用面部識(shí)別技術(shù)的一套較為完備的解決方案。

關(guān)鍵詞：OpenCV；人臉識(shí)別；生物學(xué)特征

引言

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)的深入普及，越來越多的行業(yè)和領(lǐng)域使用信息技術(shù)產(chǎn)品以提高工作效率和管理水平。但是由于人們隱私信息的保護(hù)意識(shí)薄弱，出現(xiàn)了許多信息安全的問題。在人們對(duì)于信息安全越來越重視的情況下，許多技術(shù)被應(yīng)用到信息安全領(lǐng)域中來。較為先進(jìn)的技術(shù)有虹膜識(shí)別技術(shù)、遺傳基因識(shí)別技術(shù)以及指紋識(shí)別技術(shù)等。而論文采用的是當(dāng)前熱點(diǎn)的面部圖像識(shí)別技術(shù)。

1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)算法及功能分析

1.1 面部圖像的生物學(xué)特征模型的建立

本系統(tǒng)是利用面部圖形的生物學(xué)特征來識(shí)別不同的人。由于每個(gè)人的面部圖像都有各自的特征但又具有一定的通性，需要應(yīng)用生物學(xué)中相關(guān)知識(shí)加以解決?？梢岳靡延械纳飳W(xué)測(cè)量手段以及現(xiàn)有的算法構(gòu)建人的面部圖像生物學(xué)特征模型（簡(jiǎn)稱：面部模型），并應(yīng)用于系統(tǒng)中，面部模型的建立為面部圖像識(shí)別的功能提供實(shí)現(xiàn)依據(jù)。

1.2 知識(shí)特征庫及面部識(shí)別引擎的建立

在前述面部模型建立完成后，需要建立相應(yīng)的知識(shí)庫以及面部識(shí)別引擎方可進(jìn)行身份的識(shí)別?？山?jīng)過大量數(shù)據(jù)的采集和分析后建立知識(shí)庫，并根據(jù)知識(shí)庫的特點(diǎn)建立相應(yīng)的識(shí)別引擎。此識(shí)別引擎對(duì)外開放，在本系統(tǒng)中提供其它外來程序的調(diào)用接口，其它系統(tǒng)能夠通過本接口實(shí)現(xiàn)識(shí)別引擎的調(diào)用實(shí)現(xiàn)對(duì)于面部圖形的識(shí)別，從而達(dá)到識(shí)別引擎的可復(fù)用性。在技術(shù)條件允許的情況下，提供知識(shí)庫的智能訓(xùn)練以及半自動(dòng)構(gòu)建支持。

1.3 面部圖像的采集與預(yù)處理

本系統(tǒng)中采用了預(yù)留API接口，利用USB圖形捕獲設(shè)備采集數(shù)據(jù)圖像。經(jīng)過USB設(shè)備的捕獲，使用JMF（Java Media Framework）來處理已捕獲的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)捕獲的圖像進(jìn)行面部圖行檢測(cè)和實(shí)時(shí)定位跟蹤。

1.4 面部圖像識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

本系統(tǒng)中采用J2EE技術(shù)以及前述面部圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)一套具有身份驗(yàn)證功能的面部圖像識(shí)別信息管理系統(tǒng)。使用MySQL數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)支撐。依托于J2EE的穩(wěn)定性和Java平臺(tái)的可移植性能夠使得本系統(tǒng)可以在各個(gè)操作系統(tǒng)平臺(tái)中運(yùn)行，同時(shí)提供了在互聯(lián)網(wǎng)中使用面部識(shí)別技術(shù)的一套較為完備的解決方案。

2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)及關(guān)鍵功能實(shí)現(xiàn)

2.1 圖像預(yù)處理算法實(shí)現(xiàn)

其中圖像的灰度化處理用openCV中的cvCvtColor（srcImage， grayImage， CV_BGR2GRAY）方法實(shí)現(xiàn)。

2.1.1 圖像大小歸一化算法實(shí)現(xiàn)

2.1.2 圖像的光照歸一化算法實(shí)現(xiàn)

2.2 面部圖像識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)

2.2.1 人臉定位算法實(shí)現(xiàn)

2.2.2 人臉識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)

3 結(jié)束語

文章主要闡述了基于OpenCV的面部識(shí)別系統(tǒng)的主要功能及系統(tǒng)架構(gòu)，完成了人臉圖像的自學(xué)習(xí)功能、以及人臉圖像的定位及識(shí)別功能，以及面部圖像學(xué)習(xí)引擎、靜態(tài)面部圖像識(shí)別引擎、流媒體面部圖像識(shí)別引擎的設(shè)計(jì)，完成了基于OpenCV的面部識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)建。

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作者簡(jiǎn)介：楊?。?991-），男，大二學(xué)生，專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)。

馬少天（1990-），男，大三學(xué)生，專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)。

通訊作者：彭馨儀（1979-），女，講師，主要研究方向：人工智能及大數(shù)據(jù)。