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user: 4. MATLAB识别系统建立 4.1. 实验设备 本文所使用的实验设备是Win10操作系统，详细规格如表1所示。然而，人脸识别系统中的预处理、识别率与识别时间都是通过MATLAB R2018b进行实验模拟，识别率与识别时间都分别进行10次的实验模拟，并取其平均值以作为最后实验模拟结果。 4.2. 预处理 本文所使用的预处理是由三个步骤所组成，分别为伽玛校正、高斯差分滤波与对比均衡，经过预处理能有效改善照明所产生的阴影与亮光，并保留人脸图像中的特征。图2为预处理流程。 图2. 图像预处理流程 伽玛校正是一种非线性的亮度反映曲线，而γ是改善图像亮度的主要参数。当γ = 1，图像亮度相同；当γ < 1，图像亮度会偏亮；当γ > 1，图像亮度会偏暗。本文是以γ = 0.2作为默认值。高斯差分滤波是经由两个不同大小高斯核 σ 的高斯滤波器进行相减而得。图像以不同大小的高斯滤波器进行滤波，将产生不同程度的模糊图像，最后以两个不同程度的模糊图像进行相减，即可得到高斯差分滤波图像。本文是以 σ 1 = 1.0 、 σ 2 = 2.0 作为默认值，对比均衡是对图像整体强度进行些微的调整，能使图像的特征更加明显，Xiaoyang Tan等人 [ 4 ] 提出了两个简单快速的方法，如公式(1)与公式(2)。在此α作为压缩因子，减少图像中受大值所影响， τ 是消除大值的阀值。 I ( x ， y ) ← I ( x ， y ) ( m e a n ( | I ( x ′ ， y ′ ) | ) α ) 1 / α (1) I ( x ， y ) ← I ( x ， y ) ( m e a n ( min τ | I ( x ′ ， y ′ ) | ) α ) 1 / α (2) 图像经由上述的处理已经得到相当显着的特征，但仍然具有极端值。为了避免特征提取中产生不必要的麻烦，最后使用双曲正切函数(hyperbolic tangent)来压缩图像中过大的值，如公式(3)。本实验设定 α = 0.1 、 τ = 10 作为默认值。 I ( x ， y ) ← τ tanh ( I ( x ， y ) τ ) (3) 经过整个预处理链后，可发现原始图像受阴影所遮蔽的部分得到了大幅度的改善，凸显出图像重要的五官特征。图3为预处理的效果。 图3. 预处理的效果(左)原始图像(右)预处理后图像 4.3. 特征提取 局部二值模式(LBP)是由Ojala等人 [ 9 ] 所提出，用来描述图像特征且计算简单复杂度较低。原始的LBP是以3 × 3方形区域中，将中心像素作为阀值并与相邻的八个像素进行比较，当大于阀值则将其设定为1，否则将其设定为0，因此，形成一个二进制数。图4为LBP运算方式。 图4. LBP运算方式 原始的LBP被局限于3 × 3方形区域中，难以表现出完整的图像特征，为了改善此问题圆形LBP被提出，以圆形区域取代原始的方形区域，使原本3 × 3的区域扩展至任何区域。而圆形LBP可经由不同的圆形半径R与取样点数量P，表现图像不同大小的纹路特征。 经由上述得知圆形LBP是通过不同的圆形半径R与取样点数量P产生2𝑃种LBP模式，经发现若取样点数量增加，LBP模式将伴随大幅度上升。因此，Ojala等人提出了等价模式(Uniform Pattern)对此问题进行改善，而经实验发现LBP二进制数大部分仅包含两次从0至1或1至0的转变，所以定义：当LBP二进制模式从0至1或1至0的转变最多只有两次时，将该LBP二进制模式作为一个等价模式种类。如图5特征提取流程图。 图5. 特征提取 4.4. 变异数分析 实验中通过Extended Yale Face Database B作为分析数据库，探讨人脸五官特征与识别率的影响，并找出具显着性的特征，以运用于所提出的筛选技术。由于五官特征包含着眼睛、鼻子和嘴巴等较为显着的特征，故本文为了探讨以五官特征(眼睛、鼻子、嘴巴)对识别率是否造成影响。根据研究目的，进而提出研究假设(Hypothesis)，H1：特征对识别率有显着的影响。 首先，将数据库的子集1至子集3中将36个人的人脸图像作为分析对象，且每人拥有31张图像，并将分析对象分为3个组别分别是以眼睛、鼻子和嘴巴等不同特征作为识别特征以计算识别率，识别率定义如公式(4)所示。 识别率 = (正确识别图像数量/图像总数)∗100% (4) 然而使用单因子变异数来分析特征对识别率是否有着显着差异，分析结果如表1~4所示。由表3，变异数同构型检定发现其显着性为0.000小于所设定的阀值0.05，故三种样本的变异性为不同质且存在着显着性差异。 Table 1 Variance with configuration check (features Levene统计量 自由度1 自由度2 显着性 9.915 2 33 0.000 表1. 变异数同构型检定(特征) 经由表2，单因子变异数分析发现其显着性为0.019小于所设定的阀值0.05，因此，判定人脸五官特征的眼睛、鼻子和嘴巴存在着显着性差异。 Table 2 One-way anova (features 来源 自由度 平方和 均方和 F值 显着性 组间 2 2036 1017.8 4.46 0.019 组内 33 7356 228.4 总和 35 9572 表2. 单因子变异数分析(特征) 经由上述单因子变异数分析结果为具有显着性差异，且变异数同构型检定为不同质，故选用Games-Howell多重比较以判断特征之间何者具有显着性差异。通过表3，Games-Howell多重比较与表4，叙述性统计分析可得知，眼睛的识别率(97.848%)与鼻子的识别率(79.568%)其显着性为0.024小于0.05，故具有显着性差异；眼睛的识别率(97.848%)与嘴巴的识别率(86.747%)其显着性为0.095，故没有显着性差异；鼻子的识别率(79.568%)与嘴巴的识别率(86.747%)其显着性为0.611大于0.05，故没有显着性差异。因此，可以推断脸部特征的显着性顺序为眼睛、嘴巴和鼻子。 Table 3 Games-Howell multiple compariso 平均值差异 95%信赖区间 Games-Howell检定 (I)特征 (J)特征 (I-J) 标准差 显着性 下限 上限 眼睛 鼻子 18.28 * 5.89 0.024 2.55 34.16 嘴巴 11.10 4.83 0.095 −1.80 24.01 鼻子 眼睛 −18.28 * 5.89 0.024 −34.06 −2.60 嘴巴 −7.19 7.50 0.611 −26.07 11.72 嘴巴 眼睛 −11.10 4.83 0.095 −24.01 1.90 鼻子 7.18 7.50 0.611 −11.72 26.07 表3. Games-Howell多重比较 Table 4 Descriptive statistical analysis (features 来源 数量 平均值 标准偏差 下限 上限 最小值 最大值 眼睛 15 97.85 3.18 95.83 99.88 90.32 100 鼻子 15 79.57 20.15 66.76 92.37 41.94 96.77 嘴巴 15 86.75 16.42 76.32 97.18 54.84 100 合计 45 88.05 16.54 82.45 93.65 41.94 100 表4. 叙述性统计分析(特征) 4.5. 分类识别 实验中将待识别人脸图像进行预处理并提取五官LBP特征，便将待识别人脸五官特征与数据库中的五官LBP特征进行距离相似度计算，并使用K最近邻(KNN)分类器和所提出的筛选技术进行分类识别，以取得最后的识别结果。KNN是一种无须事先训练且易于理解实现的方法，通过将待分类图像与已知图像逐一进行距离相似度计算，并选取K个与待分类图像最相近的图像进行类别探讨，以获得分类结果。本文是以卡方距离作为距离相似度的计算方式，如公式(5)所示，若两张图像的卡方距离越小，代表两张图像的相似度越高，反之，若两张图像的卡方距离越大，代表两张图像的相似度越低。 χ 2 ( p ， q ) = ∑ i ( p i − q i ) 2 ( p i + q i ) (5) 通过变异数分析的结果，得知脸部特征的显著性顺序为眼睛、嘴巴和鼻子。因此，筛选技术会先进行眼睛距离计算，并设定眼睛距离允许误差(𝑆𝑒，𝑡)作为阀值，当数据库中的图像与待识别图像的眼睛距离小于𝑆𝑒，𝑡，则将眼睛距离小于𝑆𝑒，𝑡的图像继续进行嘴巴距离计算，并设定嘴巴距离允许误差(𝑆𝑚，𝑡)作为阀值，若经眼睛筛选后的图像嘴巴距离依然小于𝑆𝑚，𝑡，则进行最后的鼻子距离计算，以找出距离最近的人脸图像，若途中图像眼睛或嘴巴距离大于𝑆𝑒，𝑡或𝑆𝑚，𝑡，则判定为不相似不继续进行计算，详细流程如图八所示。根据图6的筛选技术流程以MATLAB进行人脸识别系统流程仿真，可以得知在Extended Yale Face Database B数据库中，使用筛选技术的识别率为96.85%与识别时间为0.016秒，相较于原始系统的识别率96.85%与识别时间0.035秒，在识别时间上有效的提升105.8%的效率。然而，在MECL人脸数据库中，使用筛选技术的识别率为100%与识别时间为0.027秒，相较于原始系统的识别率100%与识别时间0.018秒，在识别时间上有效的提升50%的效率。 图6. 筛选技术流程 Table 5 Screening technology promote efficienc 方法 原始系统 筛选技术 提升效率(%) Extended Yale Face Database B 0.035 0.017 105.8 MECL 0.027 0.018 50 表5. 筛选技术的提升效率