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年龄变化的人脸识别

发布时间:2018-12-01 01:06:04 文章来源:未来智讯    
    年龄变化的人脸识别作者: 王俊艳   在公安刑侦等实际应用中,多数情况下得到的人脸图像与库中的人脸图像之间存在着年龄的差异。本文主要根据公安刑侦事务中的实际需要,研讨人脸识别中的年龄问题,实现对年龄变化鲁棒(Robustness)的人脸识别,以推动人脸识别技能在公安刑侦领域的实际应用。
  
  人脸识别在实际应用中有很多问题需要解决,如年龄变化、姿态变化、物体遮挡、光照变化等。在公安刑侦等实际应用中,多数情况下得到的人脸图像与库中的人脸图像之间存在年龄的差异。当人脸年龄发生变化时,常用算法的识别率会显著降落。这里主要根据公安刑侦事务中的实际需要,研讨人脸识别中的年龄问题,实现对年龄变化的人脸识别,以推动人脸识别技能在公安刑侦领域的实际应用。
  
  基于年龄的人脸识别
  
  常用的对年龄变化的人脸识别方法是通过年龄模拟,将测试图像和查询库中的图像变换到某一共同的年龄,从而去除年龄不同的影响,使识别在年龄相同的人脸图像间进行。对年龄变化的人脸识别系统主要包括两个模块: 年龄模拟模块和人脸识别模块,其中,识别模块完成传统的人脸识别任务,不作为本文的重点,本文主要研讨的内容是年龄模拟模块。
  年龄模拟 年龄模拟的指标是由单幅人脸图像模拟出图像中的个体在其他年龄下的人脸图像。图1显示了年龄模拟的框图,主要包括几个局部: 特征向量提取、年龄估计、指标年龄特征向量生成和指标年龄人脸图像合成,下面将逐一详细介绍。
  
  
  特征向量提取 人脸图像的特征向量由两局部组成: 形状向量和纹理向量。人脸形状由位于人脸边缘的101个关键点的坐标表示,见图2。对训练图像的关键点坐标进行主分量分析,得到形状主元空间,测试图像的关键点坐标在形状主元空间进行投影得到形状特征向量。人脸纹理图像是通过将人脸图像通过基于三角形的仿射变换拉伸到标准形状获得。对训练图像的纹理进行主分量分析,得到纹理主元空间,测试图像的纹理在纹理主元空间进行投影得到纹理特征向量。  
  
  图3 形状主元空间前4维影响
  
  
  图4 纹理主元空间前4维影响
  
  图3、图4显示了主元分析得到的形状和纹理主元空间的前4维的影响,其中左边中间列为平均形状,两侧为改变当前维的投影值重构得到的形状; 右侧中间列为平均纹理,两侧为改变当前维的投影值重构得到的纹理。能够看出,形状空间的第1、2、4维包含年龄变化,纹理空间的第1维包含年龄变化。
  年龄估计 年龄估计的目的是由人脸图像估计图像中的人脸年龄。对于人脸图像,很多时候很难正确地估计图像中人的年龄,对计算机来讲,这个任务就更艰巨了。
  常用的年龄估计方法是基于人脸模型和年龄函数的方法,年龄函数由已知年龄的人脸图像经过训练获得。年龄估计流程见图5。
  
  图5、年龄估计流程见图
  
  
  在实际应用中为了获得更好的估计结果,能够选取不同的方法改进年龄估计函数,清华大学提出的基于人脸变老方式分类的加权年龄函数取得了较好的估计结果。
  指标年龄特征向量生成 年龄模拟的核心步骤是由原图的特征向量生成指标年龄的特征向量,具体方法见式(1)。
  
  batar为计算得到的指标年龄的特征向量, bsrc为由原图进行特征提取得到的特征向量,atar为指标年龄,aest为由原图估计得到的年龄, Batar 、Baest为年龄, atar,aest对应的典型特征向量,常常由训练得到的典型向量与年龄对应的查找表获得。
  要获得指标年龄的特征向量,关键是要生成合适的典型向量,常常的典型向量是同通过训练图像中年龄相同的人脸图像的特征向量平均得到的。
  
  指标年龄人脸图像合成
  
  将指标年龄的特征向量分离成为指标年龄的形状特征向量和纹理特征向量,分辨在特征空间重构得到指标年龄的形状和纹理,经过三角形拉伸变换,合成得到指标年龄时的人脸图像。为了更好地利用原图的信息,用下式合成指标年龄的人脸图像。
  人脸图像指标年龄=原始图像+(典型人脸指标年龄-典型人脸原始年龄)
  其中,指标年龄已知,原始年龄由年龄估计获得,典型人脸由典型向量在特征空间重构获得。这样,原始图像携带的细节信息能够被完整地保留,有利于后面的识别等应用。最终,选取基于三角形的仿射变换,将指标纹理贴在指标形状上,完成年龄的变化见图6。实际应用中,能够联合人脸变老方式的分类进行加权典型向量的生成,以提高年龄模拟的精度。
  
  图7显示了本文方法的模拟结果。能够看出,模拟结果中感觉到的年龄都发生了变化。合成的图像具有很多的原图的细节特征,保留了原图中的斑点、痣、疤痕等特征,使图像看起来与原图更相像。
  
  年龄模拟对识别结果的影响 选取PCA的识别方法,选用形状和纹理结合特征向量作为识别特征,表中显示了选取年龄模拟前后的人脸识别率对照,其中查询库包含2000幅人脸图像,平均年龄为22岁,测试库包含90幅人脸图像,平均年龄为35,查询图像和测试图像进行年龄模拟的标准年龄取训练图像的年龄均值。能够看出经过年龄模拟,识别率有了明显提高。
  
  通过年龄模拟“改变”测试图像和查询图像的年龄,使识别在年龄相同的图像间进行,识别率有明显提高。
  年龄模拟除了用于人脸识别,还具有许多其他的应用前景,如:
  ● 被通缉的或丢失的人的面部外观预测
  这些方面的研讨结果能被用来预测几年前失踪的人如今的面部外观。这个应用的特殊情况是预测丢失的小孩的面部外观。
  ● 校正记录
  自动的年龄模拟能够用来校正数据库中的人脸图像,使得数据库的条目老是显示了相关对象目前的人脸外观。这个应用能够扩展到智能识别卡或文档中图像的自动年龄模拟,这样就不再需要每几年就需要替换这些文档了。

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