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      基于MATLAB輔助的人像識別方法及應(yīng)用

      2016-11-21 00:47:51
      關(guān)鍵詞:檢材人工距離

      張 銘  包 清

      (上海市公安局物證鑒定中心 上海 200083)

      基于MATLAB輔助的人像識別方法及應(yīng)用

      張銘包清

      (上海市公安局物證鑒定中心上海200083)

      利用MATLAB編程計(jì)算人工提取出的特征點(diǎn)之間的距離,并自動匹配計(jì)算兩張人像圖片的綜合相似程度,提出計(jì)算機(jī)輔助計(jì)算可在人工比對的基礎(chǔ)上提供依據(jù)。

      人像識別MATLAB編程計(jì)算機(jī)比對

      1 傳統(tǒng)人像鑒定方法及特點(diǎn)

      傳統(tǒng)人像鑒定方法主要有特征點(diǎn)比對法和拼接法。特征點(diǎn)比對法是先對人像的總體輪廓進(jìn)行比對,然后在檢材與樣本之間人工尋找特征點(diǎn),明確各特征點(diǎn)是符合點(diǎn)還是差異點(diǎn),并評價(jià)各個(gè)特征點(diǎn)的價(jià)值,綜合評斷后作出鑒定結(jié)論。拼接法主要是針對五官反映較為充分的正面人像,將檢材與樣本各取半張側(cè)臉拼接,通過對拼接線兩邊五官輪廓線條是否連貫,以及兩邊五官比例是否一致作為依據(jù)。

      傳統(tǒng)人工比對人像采用的主要特征有:①五官形態(tài)特征,包括眼、眉、耳、口、鼻、額的各種形態(tài)學(xué)上的細(xì)節(jié)特征;五官間的搭配關(guān)系;胡須、皺紋的長短、走向、粗細(xì)等特征。②體態(tài)特征,主要是指對象身材的肥胖、瘦削、勻稱等。③人體特殊標(biāo)記特征,是指病理或損傷造成的解剖學(xué)異常和功能異常,包括痣、班、駝背、跛腳等。④著裝佩飾特征,包括著裝、手表、手鏈、項(xiàng)鏈等。

      2 計(jì)算機(jī)輔助人像識別的現(xiàn)狀

      目前,計(jì)算機(jī)輔助識別人像的相關(guān)文獻(xiàn)繁多,但并沒有真正通過實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)應(yīng)用于公安系統(tǒng)的成熟模型與算法。經(jīng)查閱相關(guān)文獻(xiàn),目前,計(jì)算機(jī)輔助人像識別的算法主要有兩類:一類是基于特征點(diǎn),另一類是直接基于圖像[1]?;谔卣鼽c(diǎn)的算法是模仿人工選取特征點(diǎn)比對的方法,從人像中提取出各個(gè)特征點(diǎn)的信息并對該信息進(jìn)行分類,將檢材與樣本的特征點(diǎn)信息比對綜合評判后得出結(jié)果,比較有代表性的有PCA、 ICA、Fisher鑒別、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等[2]。直接基于圖像的識別方法是直接利用圖像本身的灰度信息,利用傅里葉變換、小波變換、位數(shù)抽取等方法直接從圖像灰度信息中獲得可供比對的特征向量,利用特征向量間的比對來得出結(jié)論。

      兩種計(jì)算機(jī)輔助識別方法的共同點(diǎn)在于識別思路是從海量的樣本庫中快速篩選出一定數(shù)量的相似樣本,其算法都包含著降維和簡化的算法,在特征函數(shù)的高維空間內(nèi)找出一個(gè)合適的投影方向,使得類間距盡可能大、類內(nèi)距盡可能?。?]。不同之處在于基于特征點(diǎn)的識別方法的實(shí)際效果對于特征定義的依賴性很大,特征定義不當(dāng)會嚴(yán)重影響算法甚至導(dǎo)致算法完全失效;直接基于圖像的算法對于整幅圖像的信息利用更充分,算法模型相對穩(wěn)定,但是對條件變化如光照等因素相對敏感。

      3 利用多特征點(diǎn)相對距離識別人像的原理與算法

      人的相貌具有自身穩(wěn)定性和個(gè)體特殊性,是能夠通過人像檢驗(yàn)明確對象身份的基礎(chǔ)與依據(jù)。在實(shí)際檢驗(yàn)中,由于檢材的圖片質(zhì)量較差,人工比對的過程中可能出現(xiàn)檢材與樣本整體比對無明顯差異化,檢材上無法提取到可靠的特征點(diǎn)的細(xì)節(jié)形態(tài)與樣本進(jìn)行比對,無法得出明確的結(jié)論。

      本文利用多個(gè)可靠特征點(diǎn)之間的距離作為特征來評判兩張人像圖片之間的相似程度。查閱相關(guān)的文獻(xiàn)和參照實(shí)際檢驗(yàn)中的經(jīng)驗(yàn),本次實(shí)驗(yàn)共選取雙眼的內(nèi)眼點(diǎn)、外眼點(diǎn)、鼻末端中點(diǎn)、左嘴角、右嘴角共計(jì)7個(gè)特征點(diǎn)。利用MATLAB編程自動計(jì)算出所提取出的各個(gè)特征點(diǎn)的相對距離組成一個(gè)特征矩陣C。由于檢材和樣本在分辨率上的不同,對特征矩陣C無法直接進(jìn)行比較,必須通過構(gòu)建函數(shù)衡量檢材與樣本之間的差異與匹配比例系數(shù)k之間的關(guān)系,對該函數(shù)求k的導(dǎo)數(shù)求出駐點(diǎn)即可解出自動匹配計(jì)算得出檢材與樣本之間的最佳比例關(guān)系k,以此比例關(guān)系k調(diào)整檢材與樣本的特征矩陣C,計(jì)算函數(shù)C平=(ΣC(i,j)-1)/21作為評判兩張人像圖片差異程度的指標(biāo)。利用同一人二代身份證和駕照自身比較與相互比較作為實(shí)驗(yàn)樣本檢驗(yàn)該指標(biāo)的性能,將40人共計(jì)80次實(shí)驗(yàn)結(jié)果經(jīng)由SPSS統(tǒng)計(jì)后得出,該參數(shù)在同一人自身比對和不同人之間的比對的結(jié)果上存在著顯著性差異,取閾值為0.03的情況下識別的正確率為93%。

      4 案例分析

      4.1案例

      2015年盧某因出國需要開具無犯罪記錄證明時(shí),發(fā)現(xiàn)被他人冒名(嫌疑冒用人盧某某2007年因犯盜竊罪被上海市區(qū)人民法院判處有期徒刑5年),遂向當(dāng)?shù)厝嗣穹ㄔ禾岢錾暝V。檢材為3張人像照片(見圖1、圖2、圖3),檢材A為盧某本人照片1張,檢材B為采集自盧某某服刑檔案中的頭像照片1張,檢材C為嫌疑冒用人的照片1張。

      圖1 檢材A人像

      圖2 檢材B人像

      圖3 檢材C人像

      對檢材A、B進(jìn)行整體檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)兩者在臉型輪廓上存在較大差異。兩者的眉形在濃淡和走向上存在顯著差異,在胡須濃淡與分布上也存在差異。由于檢材A、B之間差異點(diǎn)較多且無法被合理解釋,故對檢材A、B的結(jié)論為否定同一結(jié)論。對檢材B、C進(jìn)行整體檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)兩者臉型輪廓基本一致。兩者在眉形的走向、濃淡,以及在胡須的分布與濃淡上均符合。由于檢材B、C之間種類特征吻合不排斥并且存在一定數(shù)量較高特征的符合點(diǎn),故對檢材B、C的結(jié)論為同一人的結(jié)論。

      對檢材A、B之間和檢材B、C之間分別應(yīng)用多特征點(diǎn)相對距離識別的方法,利用人工提取出的特征點(diǎn)輸入MATLAB中構(gòu)造成相應(yīng)的比對矩陣,計(jì)算得到檢材A與檢材B之間的C平為0.0485,檢材B與檢材C之間的C平為0.0327。

      4.2結(jié)果分析與討論

      對檢材A、B進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)兩者在比較穩(wěn)定的種類特征上和在細(xì)節(jié)特征上存在著不合理解釋的差異點(diǎn),故對檢材A、B之間給出的結(jié)論為明確的否定同一。利用MATLAB對提取出的特征點(diǎn)進(jìn)行距離矩陣的比對得到的C平為0.0485,運(yùn)算所得到的結(jié)果C平遠(yuǎn)超過排除閾值0.03。通過應(yīng)用多特征點(diǎn)相對距離識別的方法對檢材A與檢材B之間的檢驗(yàn)有著本質(zhì)性差異否定同一,與人工比對的結(jié)論相一致。

      對檢材B、C進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)兩者之間未見明顯不符的種類特征。由于檢材B的圖片質(zhì)量較差放大后斑塊明顯損失了很多細(xì)節(jié),比較檢驗(yàn)中只找到一些排他性不強(qiáng)的符合點(diǎn),故對檢材B、C之間給出的結(jié)論傾向?yàn)橥蝗讼瘛@肕ATLAB對提取出的特征點(diǎn)進(jìn)行距離矩陣的比對得到的C平為0.0327。鑒于檢材B圖片質(zhì)量差,無法保證所有的特征點(diǎn)均能被準(zhǔn)確地選取,距離矩陣的比對結(jié)果略大于閾值,認(rèn)為檢材B與檢材C存在一定的相似性,與人工比對的結(jié)果符合。

      目前,人像識別軟件多強(qiáng)調(diào)自動化程度減少人工干預(yù),從實(shí)踐中看,該類軟件對圖片質(zhì)量要求較高,實(shí)用性不強(qiáng)。本文利用多特征點(diǎn)相對距離計(jì)算機(jī)輔助人像識別,能夠把模式識別中專家優(yōu)勢和計(jì)算機(jī)的運(yùn)算優(yōu)勢相結(jié)合。利用多特征點(diǎn)相對距離計(jì)算機(jī)輔助的算法能夠充分挖掘并利用低質(zhì)量圖片中的特征點(diǎn)距離信息,并將上述距離信息編制成矩陣并自動匹配,經(jīng)實(shí)際案例檢驗(yàn)確實(shí)能夠提供有效的輔助作用。

      [1]琚生根,周激流,王朝斌.基于統(tǒng)計(jì)特征融合的人臉識別[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2009(3):618-622.

      [2]謝永林.LDA算法及其在人臉識別中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2010(19):189-192.

      [3]史駿,陳才扣.基于馬氏距離的半監(jiān)督鑒別分析和人臉識別[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào),2011(12):1589-1593.

      (責(zé)任編輯:于萍)

      TP391.4

      A

      2095-7939(2016)03-0064-02

      10.3969/j.issn.2095-7939.2016.03.014

      2016-03-23

      張銘(1982-),男,上海人,上海市公安局物證鑒定中心工程師,主要從事聲像資料檢驗(yàn)研究。

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