宋亨行

【摘 要】基于人臉面部特征為處理對(duì)象的計(jì)算機(jī)研究是近幾年的研究熱點(diǎn)。由于人眼中的視錯(cuò)覺會(huì)引起很大的誤差，計(jì)算機(jī)的面部特征研究，相較于傳統(tǒng)的人眼視覺觀察有很大的優(yōu)勢(shì)，可以通過分析面部特征的客觀的數(shù)值來分析其相關(guān)性。其中的熱點(diǎn)是關(guān)于人中長(zhǎng)度的視覺數(shù)據(jù)與實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)是否有誤差，以及人中長(zhǎng)度會(huì)受到其他哪些部位數(shù)據(jù)的影響，影響程度是多少。因此本研究通過使用人臉關(guān)鍵點(diǎn)估算1013張面部數(shù)據(jù)，再結(jié)合統(tǒng)計(jì)相關(guān)系數(shù)矩陣方法進(jìn)行研究和測(cè)算。研究結(jié)果表明人中受口裂寬度和上唇厚度的影響最大，但并無較大的相關(guān)性。

【關(guān)鍵詞】人中長(zhǎng)度；面部特征；相關(guān)系數(shù)矩陣

中圖分類號(hào)：R221.09 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004-4949（2022）24-0018-04

Study on the Correlation Between Philtrum Length and Other Facial Features

SONG Heng-xing

（School of Statistics， Renmin University of China， Beijing 100020， China）

【Abstract】Computer research based on facial features is a hot topic in recent years. Because the visual illusion in the human eye can cause great errors， the study of computer facial features has great advantages than the traditional human visual observation， which can analyze the correlation by analyzing the objective values of facial features. The research hotspot is mainly about whether there is an error between the visual data of the philtrum length and the actual measurement data， and what other parts of the data will affect the philtrum length， and how much is the impact. Therefore， this study estimates 1013 facial data by using facial key points， and then combines the statistical correlation coefficient matrix method to study and measure. The results show that the width of the mouth and the thickness of the upper lip have the greatest influence on the human， but there is no great correlation.

【Key words】Philtrum length； Facial features； Correlation coefficient matrix

用計(jì)算機(jī)來檢測(cè)出測(cè)圖像或視頻中的人臉，并分析處理人臉特征，可以幫助確定人臉的特征，目前其應(yīng)用范圍非常廣泛。已有的算法可以幫助確定例如圖像中人的性別、情緒和年齡。在分析面部特征前，需要先確定面部特征的標(biāo)志，其中面部標(biāo)志是人臉上被人眼辨別的主要區(qū)域，又稱為關(guān)鍵點(diǎn)，包括眉毛、眼睛、鼻、唇、外輪廓。目前視覺算法的工程師通過深度學(xué)習(xí)，獲得了多達(dá)68個(gè)面部關(guān)鍵點(diǎn)[1]。本研究通過計(jì)算機(jī)檢測(cè)，以探究人中長(zhǎng)度與其他面部特征的相關(guān)性。

1 人中對(duì)面部特征的影響

不同的面部特征由對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵點(diǎn)所組成，而面部特征對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵點(diǎn)所組合成集的坐標(biāo)屬性可以客觀反映面部特征的屬性。比如人中的長(zhǎng)度是34和52這兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)所組成，而口裂長(zhǎng)度則由49和55兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)組成，通過比較這些關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)值，再利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法就可以客觀的分析這些特征的差異[2]。其中人中對(duì)面部特征的影響是非常大的，很多情況下能對(duì)面部風(fēng)格起到?jīng)Q定性的作用。年輕人的人中一般比較短且飽滿，隨著年齡的增長(zhǎng)，皮膚松弛，人中還會(huì)拉長(zhǎng)，所以人中對(duì)一個(gè)人的風(fēng)格影響

還是很重要的[3]。

1.1 人中長(zhǎng)短對(duì)臉型的影響 ①偏長(zhǎng)：人中是將鼻部和嘴部連接的重要部位，在面部整體上起到了承上啟下的作用，一旦人中過長(zhǎng)就會(huì)顯得面部被拉長(zhǎng)，整張臉好像也變長(zhǎng)了；人中的長(zhǎng)短可以影響面部比例，過長(zhǎng)的人中會(huì)導(dǎo)致面部老齡化，但是氣場(chǎng)也相對(duì)較強(qiáng)；但如若為性格成熟穩(wěn)重型，其人中適當(dāng)偏長(zhǎng)不會(huì)讓面部整體顯得突兀[4]；②偏短：如果是年齡較小，臉型圓潤(rùn)的人，較短的人中會(huì)增加面部整體柔和感，面部呈現(xiàn)出幼態(tài)；但每個(gè)人的具體狀況不同，五官分布和年齡感都有區(qū)別，具體還要根據(jù)自己五官情況而定，不可一味地跟風(fēng)[5]；③標(biāo)準(zhǔn)的比例：按照大眾的審美標(biāo)準(zhǔn)來講，人中最理想的長(zhǎng)度應(yīng)該是下巴的1/2，這種比例適合所有臉型，五官整體效果也會(huì)更順暢[6]。在選擇整形項(xiàng)目的過程中，有一個(gè)比較難以量化的事情是臉部不同細(xì)節(jié)之間的相互影響，視覺難以剝離面部的其他特征就單一的部位進(jìn)行獨(dú)立觀察，人臉的每一個(gè)部位都不是獨(dú)立存在的，都會(huì)被其他部位的形態(tài)所影響[1]。同時(shí)每一個(gè)部位也會(huì)影響到其它的部位，最終影響整個(gè)面容氣質(zhì)的展現(xiàn)[7]。在臨床中使用肉毒素將下頜變小以后，原本正常比例的鼻子會(huì)看起來略寬，而下頜角更寬的臉型，能夠適配更寬的鼻型，還有的情況是，很多人在把鼻翼縮窄以后，發(fā)現(xiàn)人中會(huì)看起來變長(zhǎng)了一點(diǎn)，而人中變長(zhǎng)，有一定的增齡效果。視覺錯(cuò)覺一直是求美者們非常熱衷討論的話題，很多的人堅(jiān)信面部的對(duì)比也像認(rèn)知心理學(xué)的視錯(cuò)覺一樣，不存在絕對(duì)值，會(huì)有高低、長(zhǎng)短對(duì)比，很多人相信人臉之所以有不同的風(fēng)格，不是因?yàn)榻^對(duì)的數(shù)據(jù)造成的，而是被相對(duì)的比例和相對(duì)數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)[8]。

人臉識(shí)別技術(shù)是基于人的面部特征的。對(duì)于輸入的面部圖像或視頻流，首先判斷是否存在面部。如果有面部，則進(jìn)一步給出每個(gè)面部的位置、大小和每個(gè)主要面部器官的位置信息?；谶@些信息，進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中包含的身份特征，并將其與已知人臉進(jìn)行比較，以識(shí)別每個(gè)人臉的身份[9]。人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括4個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。

1.2 人臉圖像采集及檢測(cè) 不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

1.3 人臉檢測(cè) 人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)；在對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過程。

1.4 人臉圖像特征提取匹配與識(shí)別 人臉圖像特征提取：人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等；人臉圖像匹配與識(shí)別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。廣義上，人臉識(shí)別實(shí)際上包括一系列構(gòu)建人臉識(shí)別系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識(shí)別預(yù)處理、身份確認(rèn)和身份搜索；狹義上，人臉識(shí)別是指通過人臉進(jìn)行身份驗(yàn)證或身份搜索的技術(shù)或系統(tǒng)。隨著人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，人臉關(guān)鍵點(diǎn)的精度進(jìn)一步提高，使得量化計(jì)算五官之間的相互影響關(guān)系成為可能[10]。人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，也稱為人臉關(guān)鍵點(diǎn)探測(cè)、定位或人臉對(duì)齊，是指定位人臉關(guān)鍵區(qū)域的位置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、面部輪廓等。與人臉檢測(cè)類似，由于姿勢(shì)、遮擋等因素的影響，人臉關(guān)鍵點(diǎn)的檢測(cè)也是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。這組關(guān)鍵點(diǎn)稱為形狀。形狀包含關(guān)鍵點(diǎn)的位置信息，可以用兩種形式表示。第一是關(guān)鍵點(diǎn)的位置相對(duì)于整個(gè)圖像，第二是關(guān)鍵點(diǎn)位置相對(duì)于面部框架（標(biāo)記面部在整個(gè)圖像中的位置）。本文將通過分析統(tǒng)計(jì)1013張人臉關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)據(jù)，得到關(guān)于人中這個(gè)部位的一些數(shù)據(jù)影響分析[11]。

2 方法與結(jié)果

2.1 研究對(duì)象 根據(jù)Multi-Attribute Labelled Faces（MALF，2015）提取1013張正面人臉，要求無表情，清晰度良好，為了確保數(shù)據(jù)的純凈，在實(shí)際計(jì)算時(shí)，選取的都是亞洲人臉。使用面部離散程度小的部位，綜合換算面部各個(gè)部位的其他數(shù)據(jù)，其中包括人中長(zhǎng)度。這種換算方法曾經(jīng)做過數(shù)據(jù)測(cè)試，估算的數(shù)據(jù)與實(shí)際用游標(biāo)卡尺測(cè)量的面部數(shù)據(jù)，誤差在2 mm左右，這也是很多互聯(lián)網(wǎng)公司采取的面部數(shù)據(jù)估算的方式之一。按照估算數(shù)據(jù)，將人中長(zhǎng)度按照由短到長(zhǎng)排列，分布在前15%的為短人中，后15%的為長(zhǎng)人中，剩下的是中等人中。

2.1 實(shí)驗(yàn)步驟 ①將1013張人臉圖片進(jìn)行手工分類，將1013張人臉圖片分成長(zhǎng)人中、短人中、中等人中三類，結(jié)果顯示157個(gè)人為短人中，162個(gè)人為長(zhǎng)人中，694個(gè)中等人中，手工分類的結(jié)果也遵循標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的規(guī)律[12]；②比較兩個(gè)分布的不同，估算為長(zhǎng)人中，手工分類識(shí)別成中等人中的有37張；估算為短人中，手工分類識(shí)別成中等人中長(zhǎng)度的有23張；選取手工分類的長(zhǎng)、中、短數(shù)據(jù)，使用相關(guān)系數(shù)矩陣分析熱力圖見圖1～圖3。選取的相關(guān)部位和相關(guān)系數(shù)見表1～圖3，均為0.3以上正相關(guān)。

以上三組相關(guān)系數(shù)熱力圖的結(jié)果與預(yù)期的結(jié)果有些不同，有些大家公認(rèn)是反比例的部位，比如鼻翼寬度與人中，之前都以為是反比，但手工挑選的長(zhǎng)、中、短三組都顯示是正比，最后統(tǒng)計(jì)了估算數(shù)據(jù)是短，但手工分類的時(shí)候把他們歸類為中等人中的數(shù)據(jù)。最后統(tǒng)計(jì)了估算數(shù)據(jù)是短，但手工分類的時(shí)候把他們歸類為中等人中的數(shù)據(jù)（見圖4、表4），此處人中長(zhǎng)度與口裂寬度是負(fù)相關(guān)，而在上面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)里，人中長(zhǎng)度和口裂寬度的相關(guān)性不明顯，低于0.3；以及還有估算數(shù)據(jù)是長(zhǎng)人中，但手工分類的時(shí)候劃分為中等人中的數(shù)據(jù)（見圖5、表5），這一組都為負(fù)相關(guān)。相關(guān)系數(shù)直方圖見圖6。