数字图像识别在人脸检测中的作用

陈晓东

（西安海棠职业学院，西安 710038）

数字图像识别是利用计算机技术对图像进行处理、分析和识别，提取图像的特征。人脸检测是随着计算机、信息技术的发展，身份认证的形式越来越多样化，给传统的安全检测系统提出了新的要求。人脸识别检测是根据一个人的脸部特征，判断一个人的身份，在银行、海关以及警察等相关部门鉴别身份所使用，可以大大提高检测的效率。将数字图像识别技术应用在人脸识别检测系统中，可以通过数字图像识别技术提取一个人面部的关键信息，从而提高人脸识别系统的准确性。

1 人脸识别检测概述

人脸识别检测是根据人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，一般通过摄像机或者摄像头采集人脸的图像，并自动对图像或者人脸进行跟踪，从而检测人脸的脸部信息进行识别，判断是否与系统人脸信息吻合，人脸识别技术也称面部识别。人脸识别检测系统起源于上个世纪六十年代，是随着计算机和光学成像技术进步发展起来的，直到上个世纪九十年代，随着人工智能、机器学习、模型理论、专家系统以及视频图像处理技术的发展与应用，人脸识别技术逐渐走向成熟，并应用在市场。

1.1 人脸识别技术的特点

人脸识别技术和人体的指纹、虹膜一样是与生俱来，具有唯一性和不可复制性，为身份鉴别提供了前提，与其他生物类型识别技术相比，人脸识别技术部需要用户配合脸部数据采集部门，几乎可以在无意识的状态下获取脸部信息；用户不需要接触设备，就可以完成人脸图像信息提取；人脸识别技术可以在实际应用场景 中进行多个人的鉴定和识别，具有保密性、安全性和隐蔽性，不容易被其他人盗取。人脸识别系统包括人脸信息采集和检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别。

1.2 人脸识别技术的缺陷

人脸识别技术虽然具有唯一性和不可复制性，但是人脸识别技术也是生物识别领域最困难的研究领域，它的困难主要体现在人脸具有生物特征的相似性、易变性。相似性指人不同个体之间的差异比较小，所有人的人脸结构都比较相似，甚至人脸器官的外形非常相似，这虽然有利于人脸定位，但是不利于区别人体。易变性指人脸的外形不稳定，人可以通过脸部变化产生多种表情，在不同的角度观察人脸得到的视觉图像也有很大的差异。此外，人脸还受到阳光、年龄、发型、装饰物等影响，所以各种条件的易变性不利于建立人体描述模型，从而增加了人脸识别的难度。

2 数字图像识别在人脸识别检测中的作用

2.1 数字图像识别在人脸识别检测预处理

目前的人脸识别检测系统还存在一定的技术限制，人脸信息提取过程中，受到外在光照、装饰等因素的影响，一定程度上增加了系统在去除噪声的难度，使得图像处理变得比较模糊，图像清晰度不足，对比度比较低。为了提高图像提取的质量，必须提高人脸识别系统的提取效率，在图像特征提取之前，需要对图像进行预处理，预处理是人脸识别检测中的重要环节，通过预处理，去除无效的信息，增加有效的信息，并通过测量仪器对外界因素造成的人脸特征信息进行补偿和复原，确保图像成像的质量。数字图像识别是以图像为主要特征，根据每一个图像的特征提取信息。根据人的习惯，人的视线一般集中在图像的主要特征，也就是图像轮廓曲度最大的地方，这些地方的信息量最丰富。在图像识别过程中，会自动排除多余的信息，而抽取最关键的人脸信息，并将这些数据信息进行整合，形成一个完整的知觉映像。

2.2 图像识别技术可以提高人脸识别检测效率

图像刺激人体感官，人的大脑对图像进行辨认，根据过去记忆中出现的某一图形，这是图像再认，在图像识别技术中，既有进入到感官的信息，还要记忆存储信息。将存储的图像信息和当前的图像信息进行对比，才能实现对图像的再认。人脸识别系统第一步首先要采集大量的人脸信息，将人脸信息采集到数据库中，将现有图像信息和数据库图像信息进行匹配，才能确认是否符合检测系统要求。为了更好地进行人脸检测，编制了模拟人类图像识别活动的计算机程序，并建立不同图像识别模型。这种模型也叫模板，如果当前的图像和模板图像匹配，则表示图像识别成功。然而由于人识别的图像太多了，无法为每一个图像建立相应的模板，在模板基础上提出了原型匹配模型，这种模型不需要识别大量的模板，而是识别某些图像的相似性，将相似性提取出来作为原型，用来检验所需要识别的图像。将图像识别模型用于人脸识别检测系统中，构建人脸识别模型，可以帮助检测单位在几百万的数据库中找到与识别图像最匹配的图像，从而提高检测效率。比如公安系统中的人脸识别系统中，在大量的数据库中查找检索犯罪嫌疑人的身份时，可以改变过去人海战术中的一一比对，而是通过识别技术，快速确认犯罪嫌疑人的身份，从而提高案件侦办效率。

3 结束语

人脸识别检测系统的关键是人脸的识别和表情的识别，只有提取的人脸信息准确，才能确认识别人的身份信息。人脸识别系统受到光线、表情、身体装饰物以及年龄的影响，人的脸部会发生一定的变化，提高了人脸识别的难度。将数字化图像识别技术应用在人脸识别系统中，可以提高人脸识别的效率和质量。