基于D-LLE算法和圖像分塊的人臉識別方法

丁 嬌

（安徽信息工程學院，安徽 蕪湖 241000）

基于D-LLE算法和圖像分塊的人臉識別方法

丁 嬌

（安徽信息工程學院，安徽 蕪湖 241000）

人臉識別是當前計算機視覺領域的一個研究熱點，在日常生活中的應用也非常廣泛。近年來，流形被認為是視覺感知的基礎，利用流形學習算法可以尋找圖像的內在特征。文章提出一種基于差異性值監督LLE（D-LLE）算法和圖像分塊的人臉識別方法，首先對提取的人臉圖像進行分塊，然后利用D-LLE算法進行人臉子圖像集特征提取，最后使用最近鄰分類器進行人臉圖像識別。通過與現有人臉識別方法進行仿真結果比較，該方法能夠取得較好的識別效果。

人臉識別；差異性值監督LLE算法；特征提取；圖像分塊；最近鄰分類器

生物識別是指計算機、各種傳感器和生物統計學的組合，主要識別人體的固有生物特性。生物識別技術[1]主要包括指紋識別、虹膜識別、人臉識別、語音識別等。近年來，隨著計算機安全技術的快速發展，生物識別技術的應用越來越廣泛，如國防、金融、商業等領域。

人臉識別主要是指在視頻或圖像中能夠自動進行人臉識別，廣泛應用于如身份識別、視頻會議、視頻監控和視頻檢索等領域。人臉識別相對于虹膜識別和指紋識別，具有識別友好、易于接受、難以偽造、成本低等優勢，因此具有非常重要的理論和實踐價值。人臉識別系統有兩個不可或缺的部分：特征提取和分類識別。首先提取代表人臉的原始特征信息，并加以處理，然后分類識別處理后的有用特征信息，最終進行人臉圖像的類別信息確定。

由于人臉識別技術在日常生活中應用越來越廣泛，對人臉識別需要的時間以及準確度就有著越來越高的要求。為了降低分類器處理人臉高維特征數據的計算量，縮短識別時間，研究人員[2-8]將流形學習算法應用于人臉識別技術。流形學習算法主要是從現存的高維數據集中挖掘出潛在的低維空間結構，實現高維特征數據的降維。而監督流形學習算法首先對已知類別信息的訓練樣本進行學習，因此更有利于樣本的分類識別。同時，為了提高人臉圖像識別的準確率，需要采用有效的方法進行人臉圖像特征信息的獲取，因此，本文提出一種基于監督流形學習算法和圖像分塊的人臉識別方法，首先對提取的人臉圖像進行分塊，然后利用監督流形學習算法進行人臉子圖像集特征提取，最后使用最近鄰分類器進行人臉圖像識別。通過與現有人臉識別方法進行仿真結果比較，本文提出的方法能夠取得較好的人臉圖像識別率。

1 人臉識別技術

人臉識別技術主要包括兩個研究方向：基于局部特征的人臉識別和基于全局特征的人臉識別。基于全局特征的人臉識別方法將整幅人臉圖像作為一個二維數字矩陣，對該高維樣本矩陣進行降維，提取具有代表性的低維有效特征，最后進行低維特征參數的分類；基于局部特征的人臉識別方法則有效地區分人臉局部特征，例如，眼睛、鼻子的位置、大小和形狀，提取局部特征信息，然后進行數據的降維以及分類識別。通過局部特征完成人臉識別，可以把人臉的局部變化控制在局部范圍，使之對全局影響較小，從而增加識別的魯棒性，也在一定程度上降低了計算的復雜度。因此，本文采用基于局部特征的人臉識別方法完成人臉圖像識別。

典型的人臉識別方法主要由圖像預處理、人臉特征提取和分類識別三部分組成。圖1所示為人臉識別過程。

圖1 人臉識別過程

2 差異性值監督LLE（D-LLE）算法

2.1 流形及流形學習

“流形（Manifold）”是現代數學中一個重要概念。它集成了大量的數學知識，如代數、幾何、拓撲等，是二十世紀最具代表性的數學理論。“流形”最早由黎曼提出，然后由希爾伯特對其進行精確數學描述。

流形定義[9]：設M是一個拓撲空間，如果它滿足下面的性質：若x∈M，則存在x的鄰域U以及整數d≥0，使得U同胚于歐氏空間Rd，則稱M為d維的拓撲流形。

流形學習定義[10]：存在一個高維數據集X＝{x1，x2，…，xn}?RD，設該數據集中的所有樣本是由低維空間中數據集 Y＝ {y1，y2，…，yn}?Rd，通過某未知的非線性映射 f產生，其中，xi=f（yi）+ εi，εi為噪聲，d<

2.2 差異性值監督LLE（D-LLE）算法

記 X＝ {x1，x2，…，xn}?RD，為采樣得到的訓練數據集，D-LLE算法[13]具體步驟為：

1）逐個計算訓練數據集X中的樣本點x1與其它樣本點之間的歐式距離之和，并將參數β的值設置為所有樣本點之間歐式距離之和平均值；

2）由公式 （1）計算樣本的差異性值，并對樣本集中每個樣本點的差異性值進行排序；設定近鄰點個數為K，選定差異值較小的樣本點作為該樣本點的K個近鄰點。

其中，α =0.25。

3）由樣本點xi與其K個近鄰點計算加權局部重構權值矩陣W。樣本點xi權值矩陣W是由Wij構成，其中Wij表示樣本點xi與其第j個近鄰點xj的權值，且滿足所有樣本點的權值之和為1，如公式（2）所示：

當xj不是xi的近鄰點時，Wij為0。

權值矩陣W應滿足重構誤差函數ε（W）最小，ε（W）由公式 （3）計算得出；

4）由公式（4）和公式（5）計算樣本點 xi的重要性值Dii；

式 （5）中，λ為調節參數。

5）yi表示樣本點xi在低維空間的映射，其計算方法為：Wij保持不變的前提下，使得加權誤差函數 εi（W）最小，εi（W）由公式（6）計算得出，低維映射 yi∈Rd（d＜＜D）還應滿足公式（8）所示約束條件，

6）計算訓練樣本集X對應的低維映射Y，具體計算過程為：先計算稀疏矩陣M的特征值，選定較小的（d+1）個特征值并計算出對應的特征向量構成為Y；由于第一個特征值幾乎為零，所以Y實際為X的2～d+1個特征值對應的特征向量。

7）計算測試樣本TestX的低維映射TestY。具體過程為：尋找測試樣本點Xnew在訓練樣本集中的K個近鄰點；重復步驟 3）—6）計算出測試樣本點Xnew的低維映射，如公式（9）所示：

3 基于D-LLE算法和圖像分塊的人臉識別方法

本文提出一種基于D-LLE算法和圖像分塊的人臉識別方法，首先對提取的人臉圖像進行分塊，然后利用D-LLE算法進行人臉子圖像集特征提取，最后使用最近鄰分類器進行人臉圖像識別。該方法具體流程如圖2所示。

圖2 基于D-LLE算法和圖像分塊的人臉識別方法流程圖

3.1 圖像分塊

在對人臉圖像進行識別的過程中，最常用的圖像預處理操作是將人臉圖像進行子模塊劃分。而圖像劃分的方法有很多種：根據圖像內容特性劃分；根據圖像灰度劃分；使用簡單的幾何方式進行圖像分割。

本文首先將提取的人臉圖像分為大小相等和互不重疊的子圖像，該圖像劃分方法簡單易行，子圖像的大小則可以通過實驗確定最佳參數。本文將每幅人臉圖像均分成25個子圖像塊，每幅人臉圖像中對應位置的子圖像構成子圖像集合，由于圖像被劃分成了25個子塊，因此總共有25個子圖像集，即I=25。圖像分塊處理過程如圖3所示。

圖3 圖像分塊過程

3.2 圖像特征提取

對所有完整的人臉圖像進行分塊，可以得到多個子圖像集，即人臉圖像的原始高維特征數據，為了能夠快速識別待測對象，本文采用DLLE算法對獲得的高維人臉特征信息進行降維。使用D-LLE對子圖像集特征進行提取，一方面能夠很好地解釋子圖像的非線性流形分布結構，另一方面，由于引入了樣本圖像的類別信息，因此有利于待測樣本的分類識別。

設有N個訓練人臉圖像，即采樣數據集為Xk＝ {xk1，xk2，…，xkN}，k=1，2， …I表示樣本中第 K個子圖像構成的訓練集合，每個圖像被劃分為I個子圖像，Yk＝ {yk1，yk2，…，ykN}表示相應的低維嵌入表示。

通過D-LLE監督流形學習算法對高維子圖像集特征進行投影，從而得到子圖像集的低維特征。

3.3 分類識別

由于一幅人臉圖像被劃分成均等的25個子圖像，因此需要向所求的25個特征空間進行投影，故應該存在25個分類結果。本文采用最近鄰分類器結合投票機制來決定每個待測樣本的類別信息，從而完成人臉圖像的識別。

3.4 實驗結果分析

將本文提出方法（SubD-LLE）與現有方法PCA、LLE、SubLLE和SubPCA等進行實驗比較。其中，SubPCA是基于PCA和圖像分塊的人臉識別方法，SubLLE是基于LLE和圖像分塊的人臉識別方法。

實驗所用人臉圖像全部來源于Yale數據庫，該數據庫由耶魯大學創建，庫中包含了15個人共165張人臉圖像。本文選取的人臉圖像如圖4所示，圖像內容從左到右依次改變，包括微笑、高興、悲傷、恐懼、驚喜等表情，以及佩戴或不佩戴眼鏡。

圖4 Yale數據庫同一個人的人臉圖像

圖5 Yale數據庫人臉識別率和相應嵌入維數

實驗中，我們對庫中每個對象隨機選擇其中六幅人臉圖像形成訓練樣本集，剩余五幅則構成測試樣本集，因此，采用90幅人臉圖像進行訓練，75幅人臉圖像用于測試。首先對所有人臉圖像進行預處理，將其分割為100×100尺寸大小，然后再將預處理后的人臉圖像分成大小相等的25塊子圖像。在識別的過程中，隨機選擇其中20次識別結果，然后將這20次識別結果的平均值作為待測樣本圖像最終的識別結果。實驗過程中，對于LLE、SubLLE和SubD-LLE算法，鄰域參數k取值為7。

各種算法對人臉圖像識別結果如圖5所示，可以看出，SubD-LLE算法的識別性能最好，因為該算法能夠保持原始高維空間局部線性結構在低維空間的不變，同時還有效利用了樣本的類別信息。

表1 各算法平均識別率

4 總結

人臉識別是當前計算機視覺領域的一個研究熱點，在日常生活中應用也越來越廣泛。本文提出一種基于差異性值監督LLE（D-LLE）算法和圖像分塊的人臉識別方法，首先對提取的人臉圖像進行分塊，然后利用D-LLE算法進行人臉子圖像集特征提取，最后使用最近鄰分類器進行人臉圖像識別。通過在Yale人臉數據庫上進行仿真，并與現存類似算法進行比較，實驗結果表明，本文提出的方法能夠很好地識別人臉圖像，由此可見，文中所提方法具備一定的有效性和可行性。

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A STUDY OF FACE RECOGNITION METHOD BASED ON D-LLE ALGORITHM AND IMAGE BLOCK

DING Jiao
（Anhui Institute of Information Technology，Wuhu Anhui 241000）

Face recognition is a hot research topic in the field of computer vision,and its application in daily life is also very extensive.In recent years,the manifold is considered to be the basis of visual perception.Manifold learning algorithm can be used to find the inherent characteristics of the images.This paper proposes a face recognition method based on dissimilarity–supervised locally linear embedding algorithm and image block.At first,the the extracted facial images are divided into blocks,and then D-LLE algorithm is used to extract features of face sub-images,finally the nearest neighbor classifier is applied to identify the face images.Compared with the existing face recognition methods,the proposed approach can achieve better recognition effect.

Facerecognition；Dissimilarity-supervisedLLEalgorithm；Featureextraction;Imageblock；Nearestneighborclassifier

TP391

A

：1672-2868（2017）03-0055-06

責任編輯：陳 侃

2017-03-10

安徽省省級特色（品牌）專業（項目編號：2016tszy044）

丁嬌（1989-），女，安徽銅陵人。安徽信息工程學院，助教。研究方向：模式識別。