文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.2016.02.004
中文引用格式： 伊力哈木·亞爾買買提. 改進(jìn)稀疏表示的維吾爾族人臉識別算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2016，42(2)：17-20，24.
英文引用格式： Yilihamu·Yaermaimaiti. Improved Uyghur face recognition algorithm for sparse representation[J].Application of Electronic Technique，2016，42(2)：17-20，24.
0 引言
新疆位于中國的西北部，是多民族混合區(qū)域，以維吾爾族人居多。新疆維吾爾族人有著不同于其他任何一個(gè)民族的人臉特征，維吾爾族的人臉特點(diǎn)與中西亞地區(qū)相似度高，人臉識別的研究不僅能有效提升新疆少數(shù)民族的信息化水平，而且對此領(lǐng)域的研究會(huì)產(chǎn)生重要影響，還有利于擴(kuò)大我國國際影響力。因此，開展維吾爾民族人臉識別的研究是十分必要的，尤其是在非均勻光照環(huán)境下開展對維吾爾族人臉識別更是具有很大的意義。
在生物特征識別中人臉識別是一個(gè)十分熱門的研究領(lǐng)域，隨著智能識別技術(shù)的日益發(fā)展，其人臉識別技術(shù)在過30年具有廣泛的研究和發(fā)展，成為智能人臉處理和識別中最熱門的發(fā)展課題之一[1]。目前，非均勻光照對人臉識別影響是目前很大的干擾因素,為了解決在非均勻光照變化下的人臉識別問題,近年來,提出了各種針對圖像中光照變化的處理算法，即梯度圖算法、傳統(tǒng)的Retinex理論算法、商圖像光照補(bǔ)償算法、傳統(tǒng)的稀疏表示的人臉識別算法。
對于以上的人臉識別方法雖然具有一定的辨析功能，然則也有一定的不妥的地方。其中梯度算法沒有考慮光強(qiáng)會(huì)影響面部識別和鏡像的光滑表面,其影響梯度算法的穩(wěn)定性;傳統(tǒng)的Retinex理論算法無法比較好地解決輝光問題；短時(shí)處理的商圖像光照補(bǔ)償算法需要面對完整的培訓(xùn)圖像集，從而降低光照算法的實(shí)用性;傳統(tǒng)的稀疏表示法容易受到干擾因素即非均勻光照的影響，從而降低了效果的識別。
針對這一點(diǎn)，本文提出了提高維吾爾族非均勻光照的改進(jìn)稀疏表示的人臉識別算法,使用該算法和改進(jìn)的偏微分方程在非均勻光照下融合Retinex算法來進(jìn)行維吾爾族人人臉識別。此方法首先通過提高偏微分方程對Retinex方法的改進(jìn)，可以有效減少反射系數(shù)圖中高維因素的輝光現(xiàn)象，得到原子庫相同的光照不變情況，然后利用稀疏表示完成非均勻光照下的維吾爾族人臉識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的算法很好地提升了在非均勻光照下維吾爾人臉信息圖像辨析處理能力。
1 基于稀疏表示的人臉識別
對于二維模型人臉圖像，可以將多個(gè)詞典中的訓(xùn)練樣本線性組合為人臉信息圖像[2]。下面來描述其數(shù)學(xué)模型：
其中，x0表述為稀疏的列矢量，表示除了線性組合系數(shù)不為零其所屬類的其他類相應(yīng)的系數(shù)為零。
2 Retinex理論的表示形式
設(shè)原圖像為S(x，y)，用R(x，y)和L(x，y)來代表物體對象其反射的本身特性質(zhì)與入射光的照明入射量[4]，即：
入射光L(x，y)在空間變化緩慢，決定可以實(shí)現(xiàn)圖像的動(dòng)態(tài)范圍中的像素，R(x，y)反映了物體本身在交界處的對象發(fā)生了巨大變化的性質(zhì)。要消弱和減少周圍光照人臉識別的影響，應(yīng)該提取突出了人臉信息本身反射組件分量的特點(diǎn)區(qū)域。
3 偏微分方程概述
偏微分方程的基于變分二值原理的信息模型經(jīng)常在圖像信息處理、人臉圖像信息復(fù)原、盲解卷積等。
使用人臉二維信息來構(gòu)建能量泛函的變分二值原理，能夠有效改進(jìn)能源功能且平滑人臉二維噪聲[5]。其模型一般表述為：
上式第一項(xiàng)為評定人臉信息I處理后與先前的含干擾人臉信息Io的總體類似度，稱其為非失真度項(xiàng)；后一項(xiàng)是指底部控制二維模型的信息能量二值函數(shù)[6]。
總變分人臉信息域中全局能量狀態(tài)函數(shù)為：
其中Ω代表所有全局人臉信息區(qū)域，I代表原始人臉信息，σ2表示在全局最低的人臉信息干擾方差的人臉信息特征，u為原始人臉信息的非高頻信息稀疏狀態(tài)表示。
4 基于改進(jìn)稀疏表示非均勻光照下的維吾爾族人臉識別方法
由于新疆維吾爾族人臉具有區(qū)別于其他民族的人臉特征，加之新疆光照充足，導(dǎo)致維吾爾族人臉在非均勻光照下識別率不太高。因此首先運(yùn)用改進(jìn)的Retinex算法并融合偏微分方程的方法得到維吾爾人臉信息自然的本質(zhì)，消弱非均勻光對維吾爾人臉的影響，然后通過稀疏表示變化，進(jìn)而轉(zhuǎn)化為不受光照影響特征的原子庫，最后利用稀疏表示程序在原子庫上應(yīng)用可以高效地提高維吾爾族人臉識別[7]。本文算法整體如圖1所示。
算法主要由三部分構(gòu)成，即維吾爾人臉圖像信息預(yù)處理、維吾爾人族臉特殊部位信息提取和維吾爾族人臉信息識別。預(yù)處理是為了獲取原子庫的非均勻光照不變的特征信息，特征提取功能用于隨后的類別辨析，算法過程如下：
(1)設(shè)I(x，y)代表維吾爾族人臉圖像，則由Retinex方法，得到：
其中，R(x，y)為僅含有維吾爾人臉圖像的紋理的本身特征輪廓信息，而U(x，y)為維吾爾人臉圖像當(dāng)中的非均勻光照成分[8]。
(2)為求得維吾爾人臉反射信息圖像R(x，y)，首先讓I(x，y)進(jìn)行變化二維對數(shù)以此來得到相對的線性二值關(guān)系，即：
參數(shù)λ的確定與線性維吾爾人臉二維模型的邊緣保持平滑后的關(guān)聯(lián)線性區(qū)。
(4)為求解方便，上述問題可取而代之為一個(gè)二值函數(shù)最優(yōu)函數(shù)式方程：
5 算法仿真實(shí)驗(yàn)
這部分通過實(shí)驗(yàn)來進(jìn)行傳統(tǒng)稀疏表示（SRC）時(shí)和改善后的稀疏表示方法來作對比，對比結(jié)果表明本文方法在處理維吾爾族人臉圖像在非均勻光照時(shí)有顯著的改進(jìn)。本文采用光照變化較大的Yale B 人臉數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn)，同時(shí)又采用了光照變化下的維吾爾人臉自建數(shù)據(jù)庫作實(shí)驗(yàn)，最后在自然場景進(jìn)行了非均勻光照下的了維吾爾族人臉識別實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)論顯示本文算法有利于處理非均勻光照變化較大下的維吾爾族人臉信息圖像。
(1)Yale B人臉數(shù)據(jù)庫實(shí)驗(yàn)
Yale B庫含有38個(gè)人，一人含64各個(gè)角度的光照人臉圖像。以下對此數(shù)據(jù)庫圖像進(jìn)行訓(xùn)練和測試，如圖2、圖3所示。
通過改進(jìn)的稀疏表示可見，圖中表示的特征原字庫識別率以及參與的空間維數(shù)尺寸均優(yōu)于傳統(tǒng)的稀疏表示方法。當(dāng)所選的圖像特征維數(shù)低于60點(diǎn)左右時(shí)，其識別率的差別不相上下，產(chǎn)生這一結(jié)果的原因是由其特征總數(shù)量的數(shù)目來確定稀疏表示方法的特殊情況而決定的；當(dāng)圖像特征維數(shù)數(shù)量在70～110左右時(shí)，其人臉識別率很顯然是好于傳統(tǒng)的算法，產(chǎn)生這一結(jié)論的原因是在這維數(shù)段的數(shù)量能更好地反應(yīng)出非均勻光照效果保持其特征對識別的作用；到了后面當(dāng)特征維數(shù)保持增長時(shí)，其人臉識別率趨于平衡。其人臉識別效率慢慢達(dá)到相對穩(wěn)定時(shí),基于偏微積分方程對傳統(tǒng)的原始Retinex方法實(shí)施了必要的修正，最后有效地減弱了其非高頻濾波對人臉圖像特征的不必要的作用，因而改進(jìn)的算法大大提高了對于人臉識別的效果。
表1顯示所提出的算法也能夠用在圖像特征維數(shù)大點(diǎn)的數(shù)據(jù)庫，達(dá)到更大的圖像特征維數(shù)時(shí)其對應(yīng)于每個(gè)樣品數(shù)目則較??；當(dāng)圖像特征維數(shù)度大于等于500左右時(shí)，其識別率狀態(tài)比較穩(wěn)定，產(chǎn)生這一結(jié)果是因?yàn)闃悠穫€(gè)數(shù)與稀疏表示所需的圖像特征數(shù)據(jù)維數(shù)度有很大的關(guān)系。
（2）維吾爾族人臉自建數(shù)據(jù)庫實(shí)驗(yàn)
在這部分實(shí)驗(yàn)中，采用了自建的維吾爾族人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行試驗(yàn),自建的維吾爾族人臉數(shù)據(jù)庫包括100個(gè)不同人臉圖像,每人10幅圖像,維吾爾族人臉數(shù)據(jù)庫的采集來自新疆不同地區(qū)，在不同時(shí)間拍攝, 具有不同的光照效果。維吾爾族人臉數(shù)據(jù)庫圖像示例如圖4所示，測試結(jié)果如圖5所示。
從圖5可知，此時(shí)改進(jìn)的算法與原始算法相比其維吾爾族人臉識別效果有很大的提高，表明本文算法適用之處是解決非均勻光照變化較大維吾爾族人臉信息圖像的識別問題中，同時(shí)為在自然環(huán)境下的非均勻光照的識別真實(shí)地提供了一個(gè)參考依據(jù)。
(3)不同算法運(yùn)行時(shí)間分析
同時(shí)，又從運(yùn)行時(shí)間考慮，在Intel Core(i5 4570)3.2 GHz的CPU、4 GB內(nèi)存、MATLAB R2010a的計(jì)算機(jī)上驗(yàn)證了改進(jìn)型算法和傳統(tǒng)算法在非均勻光照下的維吾爾族人臉識別的處理運(yùn)算速度的對比。實(shí)驗(yàn)中，在維吾爾族人臉自建數(shù)據(jù)庫中采用了100，150，200，…，500幅實(shí)驗(yàn)圖像，然后使用時(shí)間計(jì)時(shí)函數(shù)tic和toc來統(tǒng)計(jì)在不同算法之下的處理識別圖像所需要的時(shí)間，如圖6所示。
從圖6中的時(shí)間曲線中可以看出，改進(jìn)型算法與傳統(tǒng)算法相比較，改進(jìn)型算法在其維吾爾族人臉識別的時(shí)間上大大縮短，提高了識別速度，這個(gè)結(jié)果也符合算法的要求。
為了更加確切地說明圖中的識別人臉圖像總數(shù)與識別所需要的運(yùn)行時(shí)間關(guān)系，進(jìn)行了每張人臉圖像識別的平均時(shí)間的計(jì)算，其結(jié)果如表2所示。
由表2可以看到，本文所提出的算法在運(yùn)行速度上比傳統(tǒng)算法提高了46%，在運(yùn)算時(shí)間上縮短了很多，說明本算法在維吾爾族人臉識別具有很大的運(yùn)行效率上的優(yōu)勢。在將來隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，本文所提出的改進(jìn)型算法能夠滿足其實(shí)時(shí)性的需求。
（4）自然光照環(huán)境下的維吾爾族人臉識別
除了在Yale B人臉數(shù)據(jù)庫和維吾爾族人臉自建數(shù)據(jù)庫上做了實(shí)驗(yàn)外，還在自然環(huán)境下進(jìn)行了非均勻光照下的維吾爾族人臉識別，如圖7所示。
從圖7中可以看到，采用了逆光、測光進(jìn)行了識別，基本上都識別出了維吾爾族人臉，其效果非常理想，比傳統(tǒng)的識別算法有了很大的提高。實(shí)驗(yàn)證明，本算法在非均勻光照下對維吾爾族人臉的識別有很好的效果。
6 小結(jié)
通過對傳統(tǒng)稀疏表示方法及對維吾爾族人臉圖像中存在的復(fù)雜光照問題的研究，提出了基于稀疏表示與偏微分方程組合來改進(jìn) Retinex算法的維吾爾族人臉識別算法。該方法通過由偏微分方程的方法改善Retinex，以便減少反射系數(shù)圖中的光環(huán)現(xiàn)象，進(jìn)而取得原子庫在光照不變的情況，最后利用利用稀疏表示完成維吾爾族人臉在非均勻光照下的識別。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)仿真的驗(yàn)證，本文算法有效提高了在處理復(fù)雜非均勻光照下的維吾爾族人臉圖像時(shí)的識別效果，大大提高了識別效率，其識別運(yùn)算時(shí)間也有很大的提高。
參考文獻(xiàn)
[1] Wang Jing，Su Guangda，Xiong Ying，et al.Sparse representation for face recognition based on constraint sampling and face alignment[J].Tsinghua Science and Technology，2013，18(1)：62-67.
[2] Zhu Ningbo，Li Shengtao.A Kernel-based sparse representation method for face recognition[J].Neural Computing and Applications，2014，24(3)：845-852.
[3] Tang Deyan，Zhu Ningbo，Yu Fu，et al.A novel sparse representation method based on virtual samples for face recognition[J].Neural Computing and Applications，2014，24(4)：513-519.
[4] Wang Yuyao，Wang Min，Chen Yan，et al.A novel virtual samples-based sparse representation method for face recognition[J].Optik-International Journal for Light and Electron Optics，2014，30(3)：567-571.
[5] 單建華，張曉飛.稀疏表示人臉識別的關(guān)鍵問題分析[J].安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2014，31(2)：188-194.
[6] 馬小虎，譚延琪.基于鑒別稀疏保持嵌入的人臉識別算法[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2014，40(1)：73-82.
[7] 袁琳，陳暄，龍丹.光照變化條件下的人臉識別技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2014，50(4)：196-199，239.
[8] 李昕昕，陳丹，許鳳嬌.面向光照可變的人臉識別方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2013，33(2)：507-510，514.
[9] 蔡波，楊艷.融合多特征的人臉檢測方法[J].半導(dǎo)體光電，2013，34(5)：868-871，875.
[10] 徐杜功，丁召，劉橋.基于稀疏表達(dá)和改進(jìn)的LBP算子的人臉表情識別[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2013，30(4)：246-248.