人脸图像处理技术分析及相关行业应用

针对高密度人流量区域的安全管理，人脸布控系统以其短时间内实现多目标人脸抓取、识别检测的高效性能奠定了在行业领域不可取代的地位，不过，由于现阶段传统的监控系统大部分依旧存在图像清晰度低的缺陷，以及受光线、遮挡、年龄等因素的影响，导致系统在进行人脸识别过程时出现比对速度慢、对比结果不精确等，如何提升人脸识别的精准度成为人脸布控系统深化其应用价值的关键!

基于人脸识别技术的快速发展，现人脸布控系统在平安城市、交通、公安、金融、电力、司法、通信、酒店、展馆等行业已广泛应用，特别是通关口岸，车站，地铁站，机场等人流密集区域。人流量巨大，在这些人员密集区域进行人脸布控，可实现搜捕嫌疑犯、逃犯等功能，但是在实际应用中，人脸识别技术本身还有待进一步发展,特别是对于动态的人脸检测，夜景环境下，传统的监控系统依旧存在着大部分图像清晰度低的情况。现有的人脸识别方法对于人脸姿态变化、光照、表情、遮挡、年龄、模糊等一系列实际情况还需进一步提高，另外,由于人脸识别技术的实际应用实时性要求比较高,因此需要设计更高效更准确的识别算法，以便快速精准地识别犯罪分子,保证社会的长治久安。

常规的人脸识别流程为人脸检测、特征提取、人脸识别，在特征提取前先对人脸图像进行预处理，能有效的提高最终的识别效率及准确度。

人脸图像预处理技术

人脸图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论、方法和技术称为数字图像处理。

数字图像处理技术已经成为信息科学、计算机科学、工程科学、地球科学等诸多方面的学者研究图像的有效工具。数字图像处理主要包括图像变换、图像增强、图像编码、图像复原、图像重建、图像识别以及图像理解等内容。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,也是图像识别中提取图像特征的一个重要属性，边缘检测算子可以检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化。

空域滤波按照空域滤波器的功能又可分为平滑滤波器和锐化滤波器。平滑滤波器可以用低通滤波实现,目的在于模糊图像或消除噪声;锐化滤波器是用高通滤波来实现,目的在于强调图像被模糊的细节。

光照不理想的情况下，为了把人脸区域从非人脸区域分割出来,需要使用适合不同肤色和不同光照条件的可靠的肤色模型。常用的RGB表示方法不适合于皮肤模型,在RGB空间,三基色(R、G、B)不仅代表颜色,还表示了亮度。由于周围环境光照的改变,亮度可能使人脸的检测变得更加复杂,在皮肤的分割过程中是不可靠的。为利用肤色在色度空间的聚类性,需要把颜色表达式中的色度信息与亮度信息分开,将R、G、B转换为色度与亮度分开的色彩表达空间可以解决这个问题。

RGB色彩系统用R、G、B三种基本颜色分量来表示数字图像像素的颜色值。我们非常熟悉的计算机屏幕的显示通常采用RGB色彩系统。这是最常见的色彩系统,RGB色系坐标中三维空间的三个轴分别与红、绿、蓝三基色相对应,原点对应于黑色,离原点最远的顶点对应于白色,其他颜色落在三维空间中由红、绿、蓝三基色组成的彩色立方体中。其他的色彩系统常以RGB色彩系统为基础,其分量可以描述为RGB三色的线性或非线性函数。RGB色彩系统通过色彩的相加来产生其他颜色,通常称为加色合成法。

当光照条件发生变化时,人脸的颜色也会发生一定的变化。实验表明,当待检测的图像亮度高于训练图像的亮度时,人脸大部分区域的颜色不会超过正常光照条件下人脸颜色的变化范围。但当待检测的人脸图像的亮度低于训练样本图像的亮度时,人脸颜色很可能超出正常光照条件下人脸颜色的变化范围。为了解决这一问题,就要对待检测的人脸图像进行光线补偿。光线补偿对于画面较暗的图像很有效,能极大提高后续肤色建模的效果。对于光线较暗的图片进行光线补偿可以很好地提高人脸肤色建模的效果。

在运动场景下，多数时候会抓拍到的只有半张脸的图片，使用对称补值的方式，能有效地为下一步特征提取补齐整张人脸的最低特征值，并进行有效识别;对于动态识别场景，往往出现人脸信息不全的情况，特别是对于疑犯等，都存在故意压低头或者侧脸方式行走，避免被监控抓拍到全脸的情况;使用半脸对称补值方式，有效地解决了此场景问题。

在一系列的预处理后，人脸识别的最终准确率及效率得到大幅度提升，且能适用更多的应用场景，对于原始已建设的安防系统，不需要二次的改造，不仅节约成本，也解决实际问题。 人脸识别技术在多领域的应用

人脸识别技术在多领域的应用

随着卷积神经网络深度学习的发展，以及人脸识别算法的多样化趋势，针对人物年龄、性别的识别技术也越来越成熟。通过对大量人物图片进行年龄和性别的标注，然后经过训练，便能得出很好的模型，原始数据训练得越多，模型的准确度也越高。深度学习的一些网络结构模拟人的大脑，通过网络的深度和卷积，目前在人脸识别领域达到很好的效果，而随着识别速度和精确度的不断加强，人脸识别在公安案件侦查、车站机场检票系统、住宅出入口管理、精准商业营销以及考场身份验证等多领域展开了多元化的行业应用。

公安行业的应用

为查询没有身份证件或证件资料假冒的犯罪嫌疑人的身份，为追捕疑犯、逃犯，提供了有效的多方位数据检索条件，这有利于快速锁定疑犯特性范围，对提高办案效率和破案成功率有很大帮助，也为目前公安使用的防伪可机读的第二代身份证提供了有力的技术保障。

车站自主检票应用

车站自动检票，应用人脸识别技术，在人脸识别系统机放置二代身份证，识别机器上屏幕的一边显示其个人信息与身份证照片，另一边显示摄像头拍摄的游客人脸照片。后台识别为同一人时，则播报“验证成功，请通过”;不通过，则报警提示，这样极大地节省了人工操作时间及人力成本。

家居行业的应用

随着生活质量的提高，人们对于智能化的要求越来越高。通过人脸识别技术，根据设定的布防策略，结合门禁的应用，对陌生人出入住宅进行自动报警或自动放行，给人们的居家安全提供保障。同时，它还可应用到住宅区、办公大楼安全管理等。

精准营销的应用

年龄、性别的识别融入到人脸识别应用后，对于商业化的数据挖掘起到推进作用，通过监控的区域部署人脸识别系统，分析不同性别及不同年龄在各种不同商场的喜好，能有效提供分段数据，为营销的下一步决策提供有力依据，精准营销可用于金铺、4S店、大商场等。

其它应用

考试地点，通过人脸识别，在入场拍照同时刷身份证验证，由系统后台进行智能化的人证比对，并对现场的作弊行为进行实时监控，有效减轻了考务人员的工作量，也降低了人工肉眼核对的出错率及人情因素隐患。