3.3. Обзор алгоритмов обнаружения лица человека на изображении

Задача обнаружения лица на изображении (face detection) часто является "первым шагом", предобработкой в процессе решения задачи "более высокого уровня" (например узнавания лица, распознавания выражения лица).

Существуют две модификации задачи обнаружения лица - локализация лица (face localization) и отслеживание перемещения лица (face tracking). Локализация лица является упрощенным вариантом задачи обнаружения, так как опирается на знание о том, что на изображении присутствует одно и только одно лицо. Задачу отслеживания перемещения лица в видеопотоке можно сформулировать как задачу локализации лица на текущем кадре, опираясь на информацию о его положении на предыдущих кадрах.

Табл.

Задача	Исходные данные	Результат
Обнаружение лица	Изображение	Вынесение решения о наличии (и возможно количестве) лиц на изображении, определение их положения
Локализация лица	Изображение (или его фрагмент), содержащее ровно одно лицо	Положение лица на изображении
Отслеживание лица	Текущий кадр видеопотока, положение лица на предыдущих кадрах	Позиция лица в текущем кадре видео

При построении автоматической системы обнаружения лиц необходимо учитывать следующие особенности, усложняющие задачу:

• Сильно варьирующийся внешний вид лица у разных людей;

• Даже относительно небольшое изменение ориентации лица относительно камеры влечет за собой серьезное изменение изображения лица;

• Возможное присутствие индивидуальных особенностей (усы, бороды, очки, морщины и т.д.) существенно осложняет автоматическое распознавание;

• Изменение выражения лица может сильно сказаться на том, как лицо выглядит на изображении;

• Часть лица может быть невидима (закрыта другими предметами) на изображении;

• Изменение условий съемки (освещение и т.п.) в значительной степени влияют на получающееся изображение лица;

Существует две основных категории алгоритмов, разработанных для решения задачи обнаружения лица: методы эмпирического распознавания и методы моделирования изображения лица человека.

3.3.1. Эмпирические методы

Данные методы основываются на опыте человека в решении задачи распознавания лиц и пытаются формализовать и алгоритмизировать этот опыт, построив на его основе автоматическую систему распознавания. При этом формируется ряд эвристик, на основе наличия и взаимного соответствия которых, автоматическая система может определить факт присутствия лица на изображении.

Можно выделить два направления: методы распознавания "сверху вниз" основанные на знаниях и методы распознавания "снизу вверх" основанные на особенностях.

Распознавание "сверху-вниз".

Означает построение некоторого набора правил, которым должен отвечать фрагмент изображения, для того чтобы быть признанным человеческим лицом:

• лицо зачастую симметрично относительно вертикальной оси;

• на лице присутствуют отдельные черты (глаза, нос, рот);

• черты лица (глаза, носа, рот) отличаются от кожи по яркости (обычно им также соответствуют области резкого изменения яркости)

• черты лица имеют строго определенные отношения размеров и взаимное положение.

Опираясь на перечисленные свойства, можно построить алгоритм, проверяющий их наличие на фрагменте изображения.

К этому же семейству методик можно также отнести распознавание с помощью шаблонов, заданных разработчиком (predefined template matching). Шаблоны задают некий стандартный образ изображения лица путем описания свойств отдельных областей лица и их возможного взаимного расположения. Обнаружение лица с помощью шаблона заключается в проверке каждой из областей изображения на соответствие заданному шаблону.