3.4 Обзор методов распознавания лиц
3.4.1. Классификация методов распознавания
Далее под распознаванием лиц будем понимать этапы, идущие после выделения лица и его нормализации, а именно извлечение признаков и сравнение с эталоном. Приведем основные известные методы, которые применяются для решения этих двух задач.
Методы извлечения признаков можно разделить на две группы. Это методы, использующие локальные признаки и глобальные признаки лица. При использовании локальных признаков, алгоритм выделяет отдельные части лица (такие как глаза, нос, рот и др.) и уже по ним выделяет или распознает лицо. При использовании же глобальных признаков, алгоритм оперирует со всем лицом в целом.
К методам, работающим с локальными признаками, относятся:
фильтры Габора;
метод сравнения эластичных графов;
контурные модели лица;
метод наиболее информативных областей;
скрытые марковские модели;
морфинговые модели;
моменты;
методы, основанные на геометрических характеристиках лица;
методы, основанные на сравнении эталонов;
нейронные сети.
Методами, использующими глобальные признаки, являются:
дискриминантные методы;
моменты;
фильтры Габора;
нейронные сети.
Как видно, одни и те же методы могут использоваться как для выделения локальных признаков лица, так и для выделения глобальных признаков:
фильтры Габора;
моменты;
нейронные сети.
Все классификаторы можно разбить на следующие группы:
статистические методы, строящиеся на базе принципов математической статистики;
методы, основанные на построении разделяющих гиперповерхностей;
методы, основанные на принципе потенциалов;
методы, основанные на определении экземпляров;
методы, разработанные на основании изучения биологических нейронных сетей.
Количество существующих методов выделения признаков и их классификации безгранично. Далее рассмотрим лишь наиболее известные из них методы.
3.4.2. Методы, основывающиеся на анализе локальных признаков
Все методы данной группы, так или иначе, локализуют характерные участки лица и уже на основании них реализуют свой алгоритм.
Контурные (эластичные) модели лица (Flexible Appearance Models)
Некоторые методы решения задачи распознавания лиц используют понятия «эластичных моделей лица» (Flexible model), которые в свою очередь являются объектами, реконструированными на основе главных компонент. В данных методах распознавание производится на основе сравнения контуров лица. Контуры обычно извлекаются для линий головы, ушей, губ, носа, бровей и глаз. Контуры представлены ключевыми позициями, между которыми положение точек, принадлежащих контуру, вычисляются интерполированием. Для локализации контуров в различных методах используется как априорная информация, так и информация, полученная в результате анализа тренировочного набора.
В работе [] ключевые точки, соответствующие контурам, размещались вручную на наборе тренировочных изображений. Эти наборы точек – первоначальные признаки – представляют собой исходные модели формы лица (МФЛ). Далее эти признаки редуцируются по методу главных компонент и на их основе формируется усредненная МФЛ. При этом создается возможность изменения формы модели лица и, соответственно, создания эластичной модели формы лица (ЭМФЛ) за счет изменения параметров в пространстве редуцированных признаков. В процессе распознавания ЭМФЛ как бы «натягивается» на распознаваемый образ лица, а полученные при этом новые параметры формы модели являются ключом для классификации распознаваемого образа.
Для поиска контуров на лице предлагается использовать алгоритм Active Shape Models. Главной задачей при распознавании по контурам является правильное выделение этих контуров. В общем виде эта задача по сложности сравнима непосредственно с распознаванием изображений. Кроме того, использование этого метода самого по себе для задачи распознавания недостаточно.
Рис. Расположение точек на лице из обучающей выборки
Рис. Влияние главных компонент на форму лица