基于CBIR技术的手机人脸识别系统设计

基于 CBIR技术的手机人脸识别系统设计 邢 � 幸,高 � 倩 (漯河职业技术学院 � 河南 漯河 � 462000) 摘 � 要: 在目前手机通讯和 Internet 极大普及、CBIR 技术日趋成熟及其 Web 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 成功运行实践的基础上, 提出了 CBIR、Internet 和无线通讯技术三位一体的设计思想, 实现了一种新型以手机为载体的便携式人脸识别系统,该系统既是手 机增值业务的延伸,同时也为众多领域内基于 CBIR 技术的识别系统提供了积极的借鉴和更为广阔的应用空间。 关键词:人脸识别; CBIR; 手机通讯; Internet 中图分类号: T P23 � � � � � 文献标识码: B � � � � � 文章编号: 1004- 373X( 2009) 19- 205- 03 Design of Portable Face Recognition System Based on CBIR XING Xing, GAO Qian ( Luohe Vocational T echnical Colleg e, L uohe, 462000, China) Abstract: In the current, mobile communication and Internet are popularized, CBIR technology is successful applied to Web pro- g ram, three- in- one design idea of CBIR, Internet and wir eless communication technology are proposed, and a portable face recogn-i tion system achieved by mobile phone, which is an ex tension of mobile value- added services, as well as the reference and application on a broader space for many areas of technolog y based on CBIR system. Keywords: face recognition; CBIR; mobile communication; Internet 收稿日期: 2009- 05- 24 � � 狭义的人脸识别( Face Recognit ion)特指通过人物 面部进行身份确认或身份查找 [ 1]。目前, 人脸识别技术 已趋成熟,不同类型的商用系统已投入使用。人脸识别 系统通过建立自动人脸识别报警网络, 对特定区域的特 定人员进行摄像机自动识别发现, 未经登记授权进入特 定区域的人员, 系统即定向报警。目前的人脸识别系统 设备体积较大, 移动性能差,不便于携带,难以普及和广 泛应用。通信技术日新月异, 智能手机的摄录等功能愈 加强大和普及, 设计融合 CBIR技术与手机通信技术的 便携式人脸识别系统已成为可能。它不仅具有一般的 人脸识别系统确认和查证的功能, 而且充分利用了无线 通讯的优势,可被广泛应用在电脑或网络安全、访问控 制、门禁和考勤、户证管理、公安追逃、出入境边检、机场 安检、驾照或护照等重要证件的身份认证等多种不同的 安全领域[ 2] ,其移动性的便携功能是一般的人脸识别系 统无法替代的, 因而有着更为广泛的应用前景。 l � CBIR技术 CBIR( Content Based Image Retrieval)即基于内容 的图像检索,属于图像分析和信息处理的研究领域,是 指直接采用图像内容进行图像信息的查询,目的是在给 定查询图像的前提下,依据其内容信息或指定的查询标 准, 在图像数据库中进行内容上一致或相似性匹配, 最 终提供符合查询条件的相应图像[ 3] 。 1. 1 � CBIR的基本原理 CBIR一般由图像标引系统和图像检索系统两部 分构成[ 4]。图像标引系统索引图像文件并按设计要求 设置检索标目即检索点,形成一个可供匹配检索的有序 的标目索引系统。该系统按设计功能提供颜色、纹理、 形状和对象等不同图像底层视觉特征的检索入口。 1. 2 � CBIR的主要检索内容 CBIR的主要检索内容有颜色、纹理、形状和对象 等。颜色特征包括图像颜色分布、相互关系和组成等; 纹理是指图像纹理结构、方向、组合及对称关系等;形状 是指图像轮廓组成、形状、大小等;对象包括图像子对象 的关系、数量、属性和旋转等[ 5 ]。 1. 3 � CBIR的特点 CBIR可以直接从图像中抽取特征和语义, 检索过 程与语义提取直接相连, 使得检索过程更加有效, 适应 性更强; 用相似匹配 ( Similar M atch) 代替精确匹配 ( Exact M atch) ,即采用相似比对的方法获得类似图像 结构,渐近趋同,直至获得符合要求的结果; 用户可以通 过浏览选择示例或自己绘制图形来查询,并可不断改进 检索式, 细化检索过程; 提供基于客观属性(关键词)的 205 �现代电子技术�2009年第 19期总第 306期 � � 电子技术应用� 检索,基于内容的检索, 基于对象关联检索以及概念检 索等多层次的高效检索。 1. 4 � CBIR技术的应用系统 在 CBIR领域, 经过十几年的理论研究,产生了许 多比较成熟的算法和一些有价值的系统。现普遍采用 低层次的图像信息(如图像颜色、纹理、形状等)来实现 图像内容查询。如 IBM 研究中心开发的 QBIC( Quer y By Image Content ) 图像检索系统, 哥伦比亚大学的 Visual SEEK 图像查询系统, 麻省理工学院实验室开发 的 Pho toBook 系统, 美国 U IUC 大学的 MARS 系统 等[ 6]。为进一步提高检索的准确性, CBIR 系统采用相 似度算法,计算用户提交结果与索引数据库中 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 的相 似度大小,提取出满足阈值的信息作为结果并按照相似 度降序的方式输出, 并在同一次检索过程中不断地与用 户进行交互, 系统通过对这些反馈的相关信息进行学 习,再次进行下一轮检索,从而达到用户的要求。 2 � 基于 CBIR技术的Web应用实例 上述�基于 CBIR技术的应用系统�中的系统主要 利用图像的颜色、纹理、形状等进行相似度比较,多数是 基于图像的底层视觉特征进行检索的, 没有完整的 Web 实现方案, 距离普遍使用相去甚远[ 7]。目前, 完整 实现Web化的 CBIR技术应用网站主要有 www . 1ike. com 和 www . polarrose. com。 www . 1ike. com 是一个商业性的服饰购物网站,它 以独特的技术实现了对服饰图像的查询和检索。用户 提交衣服、鞋帽、手饰等的照片, 通过匹配检索后, 网站 会返回该服饰的品名、价格等相关信息。该系统的最大 局限性在于搜索的内容只能是服饰,并且是世界知名产 品。有趣的是提交一张名人照片, 就可以搜索出名人穿 戴的东西, 返回一系列类似服饰的价格列表供购物 参考。 www . polarro se. com 利用其自有的二维图像三维 模型转化技术, 提供免费的面部图像检索服务。该服务 是结合客户端的运行软件和服务器端的处理功能而实 现的。客户端软件以电脑网络浏览器 Firefo x 和 IE 的 客户端软件形式对外公开。当用户浏览网站并显示含 有人物面部图像的静态图像时,上述客户端软件就会在 人物面部产生一个小标志。点击该标志,就能检索出面 部与该人物类似的图像。假如该人物的名字已经登记 到 Po larRose数据库,还可确认其名字。如果选择的人 物尚未登记名字,用户还可自行登记名字或更正错误的 名字。PolarRose公司的副总裁尼古拉斯这样描述它 的功能: �利用我们的人脸搜索技术,你就可以根据人脸 部的一些基本特征, 实现在不同场景、灯光的照片里寻 找同一个人,只要能看清他的脸。� 3 � 系统设计 基于 Internet的普及、CBIR技术的日趋成熟及其 Web实现方案的成功实践,提出 CBIR、Internet和无线 通讯技术三位一体的设计思想,以实现一种新型的以手 机为载体的移动人脸识别系统,如图 1所示。 该系统的工作原理和人脸识别过程如下:用户通过 智能手机自身的拍照功能对需要确认的人物进行面部 特征拍摄,将图片以手机短信形式发送至服务器, 服务 器将其与数据库中存贮的图像进行�基于内容的�匹配 处理后, 再将匹配程度高的图片信息以短信形式发送回 手机用户,用于进行人物确认 [ 8]。 图 1 � 系统结构图 3. 1 � 系统运行流程 首先建立 CBIR技术支持的人物面部图像数据库, 在人物面部图像数据库中要对面部特征进行提取和标 引等有序化处理,进而建立存贮面纹编码的面部特征 库。这是系统工作的基础和前提。在此基础和前提的 支持下, 用户将手机拍摄的图像通过无线网络发送至服 务器,对接收到的图像进行面部特征提取, 而后在特征 库内进行匹配检索,将相似度高的图片信息用 SM S 形 式回发至手机用户,用于身份确认。 3. 2 � 系统开发工具及运行环境 开发工具: M icro sof t 制作发行的 Visual Studio 2008 T eam Suite系统; 操作系统: Window s 2003 Serv- er; 应用服务器: JRun 4. 0, JRun是一款 Macr omedia 公 司开发的 Java应用服务器,提供快速可靠的 J2EE兼容 平台, 如果希望在 Web 应用中添加服务器端 Java 功 能,那么 JRun 将是最为明智的正确选择;后台数据库: Oracle9i, Oracle9i是由 Oracle公司开发的面向 Inter- net支持关系对象模型的分布式数据库和高度集成的、 智能化的互联网应用基础平台, 是 Oracle9i Database, 206 电 子 技 术 邢 � 幸等:基于 CBIR技术的手机人脸识别系统设计 Or acle 9i Applicat ion Ser ver 和 Oracle9i Developer Suite的完整集成; 服务器数量: 2台。 3. 3 � 系统模块说明 ( 1) 数据库 图像数据库 1:利用 Spider 网络蜘蛛程序抓取网页 中的人物图像及其说明文字存入图片数据库 1, 用以弥 补专业图像库数量上的不足。 图像数据库 2: 由专业图像及其注释组成, 目的是 为用户提供权威性的解释。 图像特征库 1:提取图像数据库 1中的图像面部特 征,将面纹编码存入图像特征库 1。 图像特征库 2:用来存放图像数据库 2中图像的面 纹编码。 �面纹编码�是根据脸部的本质特征和形状来工作 的,它可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、 表情和姿态的变化, 具有强大的可靠性, 可以从百万人 中精确地辨认出一个人。 ( 2) 图像特征提取器 该模块由算法组成, 特征向量法和面纹模板是提取 器用到的两种主要算法。 特征向量法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五 官轮廓的大小、位置、距离等属性, 然后再计算出它们的 几何特征量, 这些特征量形成一描述该面部的特征向 量;面纹模板法是在库中存贮若干 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 面像模板或面像 器官模板,在进行比对时, 将采样面像所有像素与库中 所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外,还有 采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的 方法。 ( 3) 索引器 Index 是一个图像整序模块, 它对图像数据库和图 像特征库进行分类索引。对图像数据库进行索引是优 化数据库组织结构和提高系统工作效率的有效方法,实 际上它是对图像的面纹编码进行有序化处理,可以有效 缩小检索范围, 提高系统的响应速度。 ( 4) GU I GU I( Gr aphical U ser Interface,图形用户接口) ,是 屏幕产品的视觉体验和互动操作部分。GU I 是一种结 合计算机科学、美学、心理学、行为学及各商业领域需求 分析的人机系统工程,强调人- 机- 环境三者作为一个 系统进行总体设计。这种面向客户的系统工程设计的 目的是优化产品的性能, 使操作更人性化, 减轻使用 者的 认知负担,使其更适合用户的操作需求,本系统的 GUI 主要涉及网络查询部分和手机部分。 ( 5) 主要接口 手机通过基站与系统服务器的连接, 主要通过 CMPP 或 SGIP 协议 离婚协议模板下载合伙人协议 下载渠道分销协议免费下载敬业协议下载授课协议下载 实现[ 9]。CMPP 和 SGIP(在 CD- MA 上是 ET IP)协议分别是解决中国移动和中国联通 提供的短消息互联网接入方案,它们规定信息资源站实 体与互联网短信息网关的应用层接口协议。CMPP 和 SGIP 可以为实现移动数据增值业务提供服务, 包括以 下业务: Email 通知 关于发布提成方案的通知关于xx通知关于成立公司筹建组的通知关于红头文件的使用公开通知关于计发全勤奖的通知 、语音信箱通知、Inter net 发送短信 息、移动平台发 Email、催费通知、自动综合业务信 息台。 4 � 结 � 语 本文所述人脸识别系统成功地融合并应用了 CBIR技术、Internet技术和手机通信等现有的技术成 果, 其独创性在于将短信息服务与手机拍照功能和基于 CBIR技术的Web识别系统有机地容为一体,这一以手 机为载体的人脸识别系统既是手机增值业务的延 伸[ 10] ,同时也为众多领域内基于 CBIR 技术的识别系 统提供了积极的借鉴和更为广阔的应用空间。 参 � 考 � 文 � 献 [ 1] 王芳.一种实用的人脸识别系统[ J] . 河北软件职业技术学 院学报, 2007, 9( 3) : 55- 57. [ 2] 姜荣,董军宇. 人脸识别系统及其在现实生活中的应用 [ J] . 长春师范学院学报:自然科学版, 2006, 25( 1) : 52- 54. [ 3] 李向阳,庄越挺, 潘云鹤. 基于内容的图像检索技术与系统 [ J] . 计算机系统应用, 2001( 3) : 65- 68. [ 4] 孟繁杰,郭宝龙. CBIR关键技术研究[ J] . 计算机应用研究, 2004( 7) : 77- 81. [ 5] 袁顺波. CBIR 性能评价研究: 现状与建议 [ J] . 情报杂志, 2008, 27( 5) : 110- 112. [ 6] 张卫丰,徐宝文, 周晓宇,等. Web 搜索引擎综述 [ J] .计算机 系统应用, 2001( 9) : 47- 51. [ 7] 王小宁. 可移动搜索引擎的系统设计 [ J] . 大众科技, 2008 ( 6) : 33- 36. [ 8] 李伟.人脸识别算法在智能手机上的实现 [ J] . 计算机技术 与发展, 2008( 1) : 21- 24. [ 9] 谦婷.移动终端图像及视频相关标准颁布有望成为手机入 网依据[ N ] . 通信产业报, 2007. [ 10] 李涛. 能认出主人的照相手机 [ J] . 现代科技译丛, 2005 ( 1) : 27- 29. 作者简介 � 邢 � 幸 � 女, 1985年出生 ,河南许昌人, 助教,在读研究生。研究方向为通信与信息处理。 高 � 倩 � 女, 1981年出生 ,河南漯河人, 助教,在读研究生。研究方向为电子与信号处理。 207 �现代电子技术�2009年第 19期总第 306期 � � 电子技术应用�