2025年汉王、海景科技双目立体人脸识别

科技前沿 • 2025-02-22 08:21 • 阅读 48

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一、汉王双目立体人脸识别技术

人脸识别系统框图

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汉王人脸识别系统采用双摄像头，右侧摄像头的图片进行人脸定位和人眼定位，同时左侧摄像头与右侧摄像头的图片进行立体融合，恢复出三维人脸模型，在此基础上，进行特征提取和比对，实现模版录入和识别等功能。下面简要介绍一下汉王人脸识别过程。

人脸检测部分有两个功能：一是判断图像中是否存在人脸，二是如果存在人脸，确定人脸的确切位置。汉王人脸识别系统采用级联的Adaboost以及Haar特征进行人脸定位，正确率高，速度快。

级联Adaboost算法流程图 Harr特征示意图

眼睛是人脸中最关键的一个部分，也是区分不同人脸的最重要的一个区域，同时通过眼睛位置的精确定位后，可以更好的对齐人脸上的其它各个器官，所以对眼睛进行精确定位极其重要。汉王人脸识别系统采用极小值区域（MER）原理以及多层结构的方法，很好的解决了眼睛定位的问题。图3基于多层结构的快速眼睛定位算法结构：

眼睛粗定位：利用极小值区域（MER）做粗定位

粗筛选：利用眼睛对的自然约束进行粗筛选

分类器一：使用眼睛坐标以及灰度值等参数

分类器二：使用Krisch梯度特征做最终的筛选

眼睛精确定位：利用局部图像重心微调眼睛位置

具体流程如下：

正常图像噪声干扰运动模糊

图像偏暗图像偏亮远距离、位置偏离中心

二维人脸图像缺乏三维信息，容易收到光照、姿态、表情等影响，鉴于此，汉王人脸识别系统采用双摄像头并进行立体融合，恢复出三维人脸模型。三维信息可以用于姿态，光照，眼镜等模型变换和生成。三维信息恢复过程如下图：

特征是指从人脸图像中提取的一组能区分不同人脸的向量，也称之为人脸表示。而基于Gabor小波的人脸表示在人脸识别中取得了巨大的成功。Gabor小波的核定义为：

归一化的灰度图像 Gabor特征提取图像

由于Gabor小波原始维数过高，计算量大，需要做降维的处理，即用低维的向量来表示高维的向量。因此，汉王人脸识别系统采用了一种先进的降维方法，即张量子空间分析方法（简称ORO），该方法把人脸表示看成一个张量，通过迭代的方法寻找正交的秩—张量进行降维，其优化函数为：

该方法有一下几个优点：一是用张量表示人脸能够捕捉人脸的局部结构信息；二是张量的每个分量的维数很低，能够避免出现LDA（线性判别分析）中的维数灾难问题；三是该方法的降维矩阵远远小于LDA的降维矩阵，这对于一些存储空间有限的嵌入式应用非常合适。

特征比对主要是比较两张人脸间的相似度，汉王人脸识别体现采用特征间的相关度作为相似度的描述：

在识别人脸的时候，待识别图像与特征库中的所有特征进行对比，其相似度最大者即为匹配结果。

摘自：http://www.fzhjkj.com/foreground/rxsbjs.aspx