專利名稱：一種人臉和耳特征組合識別方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明屬于基于人體生物特征識別的個人身份鑒別技術(shù)，特別涉及耳特征及臉特征的測量與組合識別。
背景技術(shù)：
身份確認是每個人經(jīng)常遇到的一個基本問題。身份鑒別主要用在銀行、海關(guān)、公安、電子商務、電子政務、網(wǎng)絡安全等一切需要驗證個人身份的場合。
傳統(tǒng)身份驗證主要有如下兩種方式(1)通過各種證件，如身份證、工作證、信用卡、儲蓄卡、電話卡等；(2)通過個人識別號碼和密碼。其主要缺點是容易被竊取，而且前者容易丟失，后者容易忘記，都不夠保險。
基于人體生物特征識別的身份確認所依據(jù)的是人類自身所固有的生理或行為特征，因此，與傳統(tǒng)的身份識別方法比較，更加安全可靠，使用方便。
目前，生物特征識別技術(shù)備受世界各國的重視，特別是在“911”恐怖襲擊之后，以美國為首的西方國家都將生物特征識別作為關(guān)系國家安全的關(guān)鍵技術(shù)加以發(fā)展。美國連續(xù)發(fā)布了三個法案，強調(diào)在邊檢、執(zhí)法、民用航空等領域應用生物特征識別技術(shù)。2003年6月，在國際民用航空組織(ICAO)發(fā)布的規(guī)劃中，也建議其188個成員國在護照上加入生物特征識別技術(shù)。大部分西方國家已經(jīng)立法支持ICAO這項規(guī)劃。我國幅員遼闊，人口眾多，是未來生物特征識別技術(shù)的應用大國，開展生物特征識別技術(shù)的研究對信息安全和國家的戰(zhàn)略安全具有重要意義。
生物特征識別主要包括指紋識別、虹膜識別、人臉識別、掌紋識別等，耳識別是一種新的生物特征識別技術(shù)，99年才開始有相關(guān)的研究論文發(fā)表。耳識別與其它生物特征識別比較有其獨特的優(yōu)勢，與指紋識別和掌紋識別比較，它具有非接觸信息采集方式容易被人接受的優(yōu)點；與虹膜識別比較，它具有信息采集方便、采集設備成本低廉的優(yōu)點；與人臉識別比較，它具有生物特征穩(wěn)定不變的優(yōu)點。
現(xiàn)有的人耳自動識別技術(shù)主要依據(jù)通過攝像機拍攝的耳廓圖象中耳廓形狀和耳廓結(jié)構(gòu)這兩個特征。主要有以下幾個基本類型第一種方法是測量耳廓的形狀，并與已存在耳廓圖庫里的標準耳廓進行相似性對比，由于耳廓圖象的采集受攝像機拍攝距離，拍攝角度的影響，耳廓在圖象中的大小和角度是不確定的。因此，盡管有各種對比方法，但是計算過程都比較復雜。第二種方法是測量耳廓的結(jié)構(gòu)，在耳廓圖象中建立一個坐標系，并根據(jù)這個坐標系來測量耳廓若干個結(jié)構(gòu)點的位置，并根據(jù)這些結(jié)構(gòu)點的位置組成一組特征向量。通過計算兩個特征向量的距離來確定兩個耳廓的相似度。這里的一個重要問題是，如何準確地定位坐標系的原點和方向。目前給出的方法還不夠精確和穩(wěn)定，與圖象預處理效果有直接關(guān)系。第三種方法是采用一些數(shù)學手段，計算耳郭圖象的整體信息，包括了耳廓形狀和結(jié)構(gòu)信息。這種方法的計算量通常很大。
分析頭部圖象發(fā)現(xiàn)，暴露在外面的器官包括眼、鼻、嘴、耳，此外，胡須、睫毛、眼眉、頭發(fā)等毛發(fā)也是人的一個特征信息，但是毛發(fā)信息是一個不穩(wěn)定的信息，不能作為特征來識別。在器官中，耳是一個不隨人的年齡，表情而變化的特征，而眼、鼻、嘴與人的表情關(guān)系密切。但是，當人沒有表情變化時，這些器官的位置將基本上，或在相當長一端時間內(nèi)不隨年齡發(fā)生變化，因此可以作為人體生物特征來識別。
現(xiàn)有識別方法存在的主要問題是(1)人耳的一個顯著特征、也是人們直觀最容易發(fā)覺的特征是耳廓的大小和相對頭部的夾角(例如兜風耳相對頭部的夾角就比較大)。而這一特征在目前的人耳識別方法研究中并沒有被利用。
(2)在耳廓形狀和結(jié)構(gòu)測量中，參考坐標的確定十分重要，目前的參考坐標確定方法還不夠精確和穩(wěn)定，直接影響耳廓形狀和結(jié)構(gòu)測量結(jié)果，導致耳識別率不高。
(3)人臉與耳廓有著密切的連帶關(guān)系，它們可以采用同樣的信息獲取方式，同時獲取面部和耳部圖象信息。如果能夠提取面部相對不變的特征信息，并與耳部特征信息一起構(gòu)成特征向量，將明顯改善獨立對耳部信息進行識別的正確率。當它的識別率接近指紋識別，甚至虹膜識別時，將由于其圖象采集方便，易于被人接受，設備成本低廉的優(yōu)勢，而成為指紋識別和虹膜識別的強力競爭對手。但資料檢索表明，目前尚沒有這方面的研究成果報道。

發(fā)明內(nèi)容
針對上述耳識別方法存在的不足，本發(fā)明提供一種人臉和耳特征組合識別方法。
利用兩部攝像機，分別同時拍攝人臉正面與側(cè)面圖象，在人臉正面圖象中提取瞳孔、嘴、臉側(cè)面邊界點、耳廓高度和寬度信息，在人臉側(cè)面圖象中提取耳廓形狀和結(jié)構(gòu)信息。組合這些信息，構(gòu)成特征向量，計算兩個特征向量的匹配度，以此作為人體生物特征識別的依據(jù)。本發(fā)明包括如下步驟步驟一獲取人臉正面和側(cè)面圖象采用兩部或兩組位置固定的攝像機，與人形成一定的角度關(guān)系；或者采用一部或兩部位置可移動攝像機，分別同時拍攝人臉正面和側(cè)面圖象序列，選擇其中最佳正面圖象和最佳側(cè)面圖象。
步驟二由人臉正面圖象提取面部結(jié)構(gòu)特征參數(shù)和耳廓大小特征參數(shù)面部特征參數(shù)包括嘴相對高度(即嘴與瞳孔的垂直距離與兩個瞳孔之間的水平距離之比)，臉相對寬度(即在與嘴同一條水平線上的臉兩側(cè)寬度與兩個瞳孔之間的水平距離之比)。耳廓大小特征參數(shù)包括耳廓相對寬度(即耳廓水平方向最大寬度與兩個瞳孔之間水平距離之比)，耳廓相對高度(即耳廓垂直方向最大高度與嘴與瞳孔垂直距離之比)。
步驟三由人臉側(cè)面圖象提取耳廓形狀特征參數(shù)；在耳廓圖象中，沿耳廓邊界不同的特定高度上測量水平方向的寬度，在將這些寬度分別除以耳廓的最大高度，分別獲得這些特定點的耳廓相對寬度。這些特定點的相對寬度決定了耳廓的形狀。
步驟四由人臉側(cè)面圖象提取耳廓結(jié)構(gòu)特征參數(shù)以耳廓外邊界點(最大寬度)與下邊界點(耳廓與臉的相交點)之間的某一點作為耳廓橫坐標原點，以耳廓上邊界點(最大高度)與下邊界點(耳廓與臉的相交點)之間的某一點作為耳廓的縱坐標原點，從而獲得耳廓坐標系。通過坐標原點，分別作與橫坐標成45°和135°兩條斜線。上述兩條斜線以及橫坐標和縱坐標分別與耳輪，耳垂，對耳輪，外耳門，耳屏，對耳屏，耳輪腳，三角窩和屏間切跡邊界相交，測量所有相交點的位置，以及與原點之間的距離，從而獲得一組耳結(jié)構(gòu)特征參數(shù)。
步驟五特征識別由面部結(jié)構(gòu)特征參數(shù)，耳廓大小特征參數(shù)，耳廓形狀特征參數(shù)和耳廓結(jié)構(gòu)特征參數(shù)構(gòu)成特征向量，計算特征匹配度，建立識別準則。
本發(fā)明可將眼、嘴、耳的位置及它們之間的位置關(guān)系，耳的形狀和結(jié)構(gòu)信息組合在一起，構(gòu)成頭部特征向量，此種方法識別將得到明顯的提高。
本發(fā)明與其它生物特征識別方法相比，具有如下幾個方面的優(yōu)勢(1)圖象獲取方便，不需要人過多的配合，只是眼睛正視攝像機即可。而虹膜圖象采集需要測試者與圖象采集設備之間保持較密切的配合，反復地調(diào)整，瞪大眼睛以便盡可能暴露人眼虹膜部分，對于初試者、特別是眼睛較小的人常感到不適應；指紋圖象采集需要測試者與傳感器接觸，一些人會感到不衛(wèi)生，特別是需要測試者的手指是清潔的，不潮濕的，不過分干燥的等一些條件。
(2)圖象獲取設備造價低廉，壽命長，只需要普通的攝像機。而虹膜識別需要專用的攝像機，其設備造價都比較昂貴。指紋識別傳感器存在壽命問題。
(3)本發(fā)明所利用的耳特征和人臉結(jié)構(gòu)特征是相對穩(wěn)定的，而人臉采集方式盡管與本發(fā)明相同，但人臉識別受面部表情，毛發(fā)等因素的影響，使所利用的特征不夠穩(wěn)定可靠。


圖1為耳識別系統(tǒng)流程圖；圖2攝像機與測試對象的位置關(guān)系示意圖，圖中，1為攝像機1，2為攝像機2，3為環(huán)形滑道，4為測試對象；圖3為瞳孔檢測模板示意圖，其中d為內(nèi)圓直徑，D為外圓直徑；圖4為頭部圖象坐標系示意圖，其中O為坐標原點，A為嘴中心位置，B為人臉側(cè)面邊界點，C為人臉與耳交界點即耳廓下邊界點，D為耳廓外邊界點，E為耳廓上邊界點；圖5為嘴檢測模板示意圖；圖6為臉側(cè)面邊界檢測模板示意圖；圖7為耳廓形狀提取示意圖，其中L1耳垂下邊界點，Lm為耳廓上邊界點，Li為耳廓邊界上的一點，LL為耳廓與頭部的交界點，LR為耳廓最外邊界點；圖8為耳廓結(jié)構(gòu)測量示意圖，分為圖(a)耳剖析、圖(b)測量法，其中圖(a)中1耳輪，2耳垂，3對耳輪，4外耳門，5耳屏，6對耳屏，7耳輪腳，8三角窩，9屏間切跡。
具體實施例方式
本發(fā)明方法提出的人耳識別流程如圖1所示，具體實施步驟如下步驟一獲取人臉正面和側(cè)面圖象具體操作是首先設置攝像機兩部攝像機與人的位置關(guān)系如附圖2所示。攝像機1拍攝人臉正面圖象，攝像機2拍攝人臉側(cè)面圖象。兩部攝像機與人的空間位置關(guān)系可以按照固定方式和可變方式來實現(xiàn)。為了方便圖象處理，攝像機與人的拍攝距離應該保持恒定，使每次拍攝的圖象中，頭部的尺寸相對不變。
對于固定方式，攝像機1與人臉正面垂直，攝像機2與人臉形成一定角度，以45°夾角為宜，這是由于耳廓與頭部的夾角可以為0°到90°之間。當耳廓與頭部形成45°夾角時，它與側(cè)面設置的攝像機2之間的夾角為90°，為最佳拍攝位置。當耳廓與頭部平行或垂直時，它與攝像機2之間的夾角分別為125°和45°，這是最差拍攝角度，但都能夠兼顧到。當拍攝距離確定時，人在拍攝位置上的一些移動不會影響拍攝圖象的效果。
為了使人臉正面圖象采集過程更加方便，盡可能減小對測試者配合的要求，同時提高側(cè)面圖象的采集質(zhì)量，可以在正面和側(cè)面分別選擇多個攝像機，以適當?shù)慕嵌韧瑫r拍攝圖象，選擇其中最符合要求的圖象進行特征提取。
例如，對于正面拍攝情況，可以在圖2所示的攝像機1的位置兩側(cè)各安裝一部攝像機，由三部攝像機組成一個攝像機組。當面部與攝像機1成像面不能嚴格平行，而是形成一個小的角度時，可以由位于攝像機1左測或者右測的攝像機拍攝到比較理想的正面圖象。對于側(cè)面拍攝情況，可以在圖2所示的攝像機2的位置兩側(cè)各安裝一部攝像機，這兩部攝像機安裝的位置分別與攝像機1形成30°夾角和60°夾角，即圖2中的α＝30°和α＝60°。
對于可變方式，可以有如下幾種實現(xiàn)方法第一種方法是采用兩部可移動的攝像機1和2，分別位于以測試對象為中心的圓周上，其位置如附圖2所示。兩部攝像機均可以沿環(huán)形軌道移動，攝像機1在所在位置附近的一個小范圍內(nèi)移動，拍攝人臉正面圖象，攝像機2在所在位置附近，拍攝人臉側(cè)面圖象。
第二種方法是采用一部可移動的攝像機1，位于以測試對象為中心的圓周上，其位置如附圖2所示。攝像機1從人臉正面開始沿環(huán)形軌道移動，每隔一定距離拍攝一幅圖象，直到與人臉正面垂直的位置。在這些拍攝的圖象序列中，尋找最佳正面人臉圖象和最佳側(cè)面耳廓圖象。這種方法的優(yōu)點是只使用一部攝像機，但需要在大約90°的范圍內(nèi)做大幅度的滑動。
此外，攝像機也可以安裝在一條與人臉正面平行的直線軌道上，從安裝角度出發(fā)，這是比較方便的方法，與安裝在環(huán)形軌道上的區(qū)別在于，這時的攝像機要具有旋轉(zhuǎn)功能，隨著攝像機沿軌道的平移，攝像機不斷地旋轉(zhuǎn)角度，使之始終對著測試對象。這種方法的缺點是(1)攝像機要安裝一個旋轉(zhuǎn)機構(gòu)；(2)所拍攝的角度有限，并且隨著角度的增大，攝像機滑動的距離顯著增加；(3)由于距離的變化，所拍攝的圖象需要進行歸一化。因此，這種方法不如環(huán)形軌道拍攝方法。
其次，獲取頭部圖象頭部圖象的獲取與攝像機是固定方式還是可變方式有關(guān)。
對于固定方式，兩個攝像機1和2同時拍攝正面和側(cè)面頭部圖象，要求兩眼平視，使兩眼大致在一條水平線上，暴露耳廓部分和人眼部分，使兩個耳廓大致對稱。這個過程可以通過在拍攝正面圖象的攝像機1上面或下面安裝一個光學反射鏡，就像照標準像一樣，通過反射鏡調(diào)整自己的頭部。拍攝圖象時，除拍攝對象之外，沒有其他人或移動物體在拍攝視線中。
在這種方式中，正如第一步所介紹的那樣，兩部攝像機1和2可以分別由兩組攝像機1和2取代。這樣，人臉正面圖象和側(cè)面圖象均由多幅圖象組成。例如，每組采用3部攝像機，則正面圖象和側(cè)面圖象均為三幅圖象。在正面拍攝的三幅圖象中，選擇左右臉或者左右耳對稱的那一幅圖象作為特征提取圖象。在側(cè)面拍攝的三幅圖象中，選擇耳廓暴露最多(或者耳廓最寬)的那一幅圖象作為特征提取圖象。同時記錄所采用圖象所對應的攝像機與測試對象之間的夾角，作為耳廓的角度特征信息。
對于可變方式，無論是采用一部攝像機，還是采用兩部攝像機，其結(jié)果是獲得一系列人臉正面和側(cè)面圖象。按照前面介紹的方法，對于人臉正面圖象序列和側(cè)面圖象序列分別進行測量，選擇最佳的正面圖象和側(cè)面圖象，作為特征提取圖象。同時記錄側(cè)面圖象的拍攝角度，獲得耳廓角度特征信息。
無論攝像機是固定方式還是可變方式采集圖象，在采集頭部圖象之前，先采集一次背景圖象，也就是，在測試對象不在的情況下，采集一次圖象，作為背景圖象。
步驟二由人臉正面圖象提取面部結(jié)構(gòu)特征參數(shù)和耳廓大小特征參數(shù)。
第一，分割頭部區(qū)域圖象頭部圖象包含了背景信息，背景信息將影響特征的提取，因此，必須從圖象中分割出去。按照第一步的要求，拍攝圖象的背景是靜止不變的。在拍攝人頭圖象之前，先拍攝一次背景圖象。當拍攝人頭圖象時，與事先拍攝的背景圖象相減，即可從人頭圖象中分割出人頭輪廓。
第二，獲取人眼瞳孔位置在人頭輪廓所包含的頭部區(qū)域中，包含的頭發(fā)，人臉和耳廓。其中頭發(fā)，眼眉，睫毛，胡須和瞳孔具有較低的灰度，可以作為提取瞳孔的一個特征。而瞳孔除了具有較低的灰度級之外，還具有與上述其他部位不同的特征，即瞳孔是一個圓，瞳孔的周圍是一個環(huán)形的虹膜，虹膜的灰度高于瞳孔。這一特征是唯一的，可用來確定瞳孔的位置。
為此設計一個環(huán)形的模板，如附圖3所示。其中d為內(nèi)圓直徑，D為外圓直徑。內(nèi)環(huán)直徑的設計原則是略小于瞳孔直徑的平均值。當人與攝像機的位置確定之后，瞳孔的大小也基本在一個范圍內(nèi)。由于人與攝像機的距離變化不會使人頭在拍攝的圖象中有顯著的變化，因此，瞳孔的直徑也不會有明顯的變化。
用該模板逐點掃描分割后的人頭圖象，分別計算模板內(nèi)圓區(qū)域(即d范圍內(nèi))和環(huán)形區(qū)域(即D-d范圍內(nèi))各像素灰度的平均值g和G，如果在整幅圖象內(nèi)存在一像素點，使模板在該點計算出的灰度差G-g達到最大值，則該點像素落在瞳孔內(nèi)。用此方法可以獲得兩個瞳孔的中心位置。
第三，糾正頭部在與攝像機成像面平行的平面內(nèi)的傾斜當頭部在與攝像機成像面平行的平面內(nèi)傾斜時，造成左右眼不在一條水平線上。為此糾正方法如下計算右眼與左眼瞳孔中心縱坐標之差Δy和橫坐標之差Δx，獲得兩個瞳孔之間的傾角αα=arctanΔyΔx]]>
如果α大于零，表明右眼高于左眼，否則左眼高于右眼。
以右眼高于左眼為例，將圖象中所有像素向下平移Δy’的距離Δy′＝xtanα其中x為當前圖象的水平位置。
第四，確定頭部圖象坐標原點為了測量各特征點的位置，需要一個坐標系。根據(jù)兩個眼瞳孔的橫坐標位置，可以定義頭部圖象的橫坐標原點為x0=12Δx]]>坐標系的縱坐標原點y0位于眼瞳孔縱坐標一條水平線上。
頭部圖象坐標系如附圖4所示。其中O為坐標原點，A為嘴中心位置，B為人臉側(cè)面邊界點，C為人臉與耳交界點即耳廓下邊界點，D為耳廓外邊界點，E為耳廓上邊界點。
第五，確定嘴的中心位置根據(jù)人臉布局規(guī)則，嘴位于所建立的坐標原點正下方，呈變平形狀，顏色較臉部暗淡，在圖象中表現(xiàn)為其灰度級低于周圍區(qū)域，這是與鼻子相區(qū)別之處。
為此設計一個嘴檢測模板，如附圖5所示。其中O為模板中心坐標。模板沿縱向被分成L1，L2，L3三個區(qū)域。其中L1的高度略大于嘴閉合時的平均高度，寬度略小于最閉合時的平均寬度，根據(jù)實驗確定。分別計算三個區(qū)域各像素灰度平均值P(L1)、P(L2)、P(L3)，如果P(L2)＜P(L1)，或者P(L3)＜P(L1)，則將檢測模板中心坐標所對應的圖象像素標記為0。
如果P(L2)＞P(L1)，并且P(L3)＞P(L1)，計算P(L2)和P(L3)中的較低灰度級Pmin＝min{P(L2)，P(L3)}，計算灰度差ΔP＝Pmin-P(L1)。將檢測模板中心坐標所對應的圖象像素標記為ΔP。從坐標原點出發(fā)，在圖象范圍內(nèi)，沿縱坐標軸向下搜索，將模板強度值ΔP或0標記在所搜索的各點像素位置上，得到一個灰度差序列{ΔP1，ΔP2，ΔP3，…ΔPi，…ΔPm}取該序列中的最大值ΔPmax＝max{ΔP1，ΔP2，ΔP3，…ΔPi，…ΔPm}所對應的像素為嘴的中心位置，如附圖4中的A所示。
第六，確定側(cè)臉邊界的位置從嘴中心位置出發(fā)，分別沿水平方向向左右搜索，尋找臉兩側(cè)邊界的位置。以向右側(cè)搜索為例進行說明，如附圖4所示臉側(cè)面邊界的特點是邊界方向趨向垂直，即與橫坐標夾角大于45°。這是與嘴相區(qū)別之處。為此設計一個方向邊界檢測模板，如附圖6所示。其中O為模板中心位置，縱坐標軸將模板分為L1和L2兩部分。分別計算兩個區(qū)域各像素灰度平均值P(L1)和P(L2)，得到兩個區(qū)域灰度差ΔP＝|P(L1)-P(L2)|從圖4所示的嘴中心A出發(fā)，沿水平方向向右逐點掃描，計算模板灰度差ΔP，將模板中心所對應的圖象像素值用模板灰度差取代，從而獲得一個灰度差序列{ΔP1，ΔP2，ΔP3，…ΔPi，…ΔPm}取該序列中的最大值ΔPmax＝max{ΔP1，ΔP2，ΔP3，…ΔPi，…ΔPm}所對應的像素坐標為臉側(cè)面邊界的位置，如附圖4中的B所示。
第七，做邊緣檢測，提取耳廓邊界信息前面三個步驟都是在灰度圖象下進行特征點測量的。其中步驟一確定了眼的位置，步驟三確定了臉側(cè)面邊界點的位置。根據(jù)一般規(guī)律，耳廓最高端的位置略高于眼，耳廓最低端的位置高于臉側(cè)面邊界點B的位置。耳廓左端點不超過眼與臉側(cè)面邊界點B中間點的位置。耳廓右端的位置不超過頭部輪廓右邊界。根據(jù)上面的幾個點，可以確定一個耳廓的大致區(qū)域，對這個區(qū)域進行邊緣檢測，獲得耳廓的邊界。
采用經(jīng)典的邊緣檢測算子，例如Canny算子，能夠檢測到上述區(qū)域的邊緣，再通過閾值進行兩值化，即將灰度圖象轉(zhuǎn)化為0和1的二值圖象，1表示的是耳廓的邊界。
第八，確定耳廓下邊界點這里耳廓下邊界點指的是耳廓與臉側(cè)面交界點，而不是指耳垂下邊界點。由于每個人的耳垂結(jié)構(gòu)差異較大，因此，一些人的耳垂下邊界點實際上就是這里所說的耳廓的下邊界點。
人在正面平視拍攝圖象時，嘴的位置通常低于耳廓下邊界點的位置。因此，步驟三給出的臉側(cè)面邊界點B的位置應該位于耳廓下邊界點之下。有了這樣一個先驗知識，只需要從圖4中的B點向上搜索，即可找到耳廓下邊界點C的位置。
根據(jù)第一步獲得的耳廓邊界圖，從B點出發(fā)，沿著邊界線向上搜索，如果邊界線不出現(xiàn)分叉點，繼續(xù)向上搜索。如果邊界線出現(xiàn)分叉點，表明該點為耳廓下邊界點，如附圖4中的C點所示。第九，確定耳廓的外邊界點，上邊界點根據(jù)第二步，當出現(xiàn)分叉點時，左側(cè)分叉點為臉側(cè)面邊界點，右側(cè)分叉點為耳廓邊界點。因此沿著右側(cè)分叉點搜索，每搜索一點，記錄相應的坐標，直到再次搜索到分叉點為止。在所記錄的坐標序列中，按照橫坐標和縱坐標分別排列順序，橫坐標最靠近右側(cè)的一點為耳廓外邊界點，如附圖4中的D點。縱坐標最靠近上端的一點為耳廓上邊界點，如附圖4中的E點。
第十，提取面部特征參數(shù)和耳廓大小特征參數(shù)當測量耳廓大小時，受如下兩個因素的制約。首先，當拍攝距離不同時，耳廓在所拍攝圖象中的大小是不相同的。其次，頭部在其與攝像機所形成的平面內(nèi)變化是難以控制和量化的，因此，耳廓的高度將隨著頭部傾角不同而變化。為此給出如下解決方案。
人臉在無任何表情、兩眼平視前方的狀態(tài)下，兩個瞳孔之間的水平距離是一個相對不變量，瞳孔與嘴的垂直距離也是一個相對不變量。這兩個距離可以作為衡量耳廓大小的一個參照系。
當拍攝距離和頭部傾角不同時，耳廓相對頭部的比例關(guān)系并不發(fā)生變化。利用這樣一個比例關(guān)系，可以測量耳廓相對大小。
將耳廓上邊界點與下邊界點的垂直距離(即耳廓的絕對高度)與瞳孔與嘴的垂直距離之比定義為耳廓的相對高度。
將耳廓的外邊界點與下邊界點的水平距離(即耳廓的絕對寬度)與左右兩個瞳孔之間的水平距離之比定義為耳廓的相對寬度。
將瞳孔與嘴之間的垂直距離與兩個瞳孔之間水平距離之比定義為嘴相對高度。
將與嘴在一個水平線上的臉兩側(cè)邊界點之間的距離與兩個瞳孔之間的水平距離之比定義為臉相對寬度。
步驟三由人臉側(cè)面圖象提取耳廓形狀特征參數(shù)第一，側(cè)面頭部圖象中耳廓區(qū)域的提取側(cè)面頭部圖象中的有用信息是耳廓。如果能夠側(cè)面頭部圖象中找到耳廓的上下左右邊界點，即可以從側(cè)面頭部圖象中提取耳廓區(qū)域圖象。這里提供一種耳廓區(qū)域提取方法。
用所拍攝的側(cè)面圖象減去事先拍攝的背景圖象，獲得側(cè)面頭部區(qū)域圖象，由此得到側(cè)面頭部圖象搜索耳廓的左右界限。
從步驟三的正面圖象特征提取過程中，已經(jīng)找到了耳廓的上下邊界點。由于正面攝像機與側(cè)面攝像機位于同一個水平面上，為側(cè)面圖象確定耳廓上下邊界提供了依據(jù)。在側(cè)面圖象中，將正面圖象提取的耳廓上下邊界作為耳廓上下界限。
這樣，下一步的工作只需要在上面的圖象限定范圍內(nèi)沿水平方向搜索耳廓區(qū)域。具體解決辦法是對圖象做邊緣檢測，可以采用經(jīng)典的Canny邊緣檢測算子實現(xiàn)耳廓邊界提取。在二值化的邊緣檢測圖象中，統(tǒng)計各線條的長度，沿垂直方向最長的一條線為耳廓的外邊界線。沿著外邊界線跟蹤，可以找到耳廓與頭部的上下兩個交界點。將下邊界點作為耳廓的內(nèi)邊界。從而可以提取耳廓區(qū)域圖象。
第二，提取耳廓形狀特征參數(shù)將耳廓沿垂直方向(m-1)做等分線，與耳廓外邊界形成m個相交點，其中L1為耳垂下邊界點，Lm為耳廓上邊界點，Li為耳廓邊界上的一點，如附圖7所示。
首先沿耳廓下邊界點，即圖7中耳廓與頭部的交界點LL，出發(fā)，沿耳廓邊界線搜索到耳垂的下邊界點L1。再從耳垂的下邊界點跟蹤到耳廓邊界與所有等分線的交界點。
計算所有等分線與耳廓邊界相交點與耳廓下邊界點的水平距離，ΔLi(x)＝Li(x)-LL(x)，其中i＝1，2，…m再將這些水平距離除以耳廓最外邊界點(圖7中的LR點)與耳廓下邊界點的水平距離(即耳廓的最大寬度)，分別獲得耳廓各等分線上的相對寬度，δi(x)=ΔLi(x)LR(x)-LL(x)=Li(x)-LL(x)LR(x)-LL(x),]]>其中i＝1，2，…m這些相對寬度即可作為耳廓形狀特征參數(shù)。
步驟四由人臉側(cè)面圖象提取耳廓結(jié)構(gòu)特征參數(shù)第一，確定耳廓結(jié)構(gòu)特征提取坐標系以耳廓外邊界點與下邊界點之間的某一點作為耳廓橫坐標原點，以耳廓上邊界點與下邊界點之間的某一點作為耳廓的縱坐標原點，從而獲得耳廓結(jié)構(gòu)特征提取坐標系，如附圖8(b)所示。
第二，獲取耳廓結(jié)構(gòu)特征參數(shù)通過坐標原點，分別作與橫坐標成45°和135°兩條斜線。上述兩條斜線以及橫坐標和縱坐標分別與耳輪，耳垂，對耳輪，外耳門，耳屏，對耳屏，耳輪腳，三角窩和屏間切跡邊界相交，測量所有相交點的位置，可以獲得一組耳結(jié)構(gòu)特征參數(shù)，如附圖8(b)中的標號1-12所示。
上述12個測量結(jié)果為絕對值，考慮到可比性，將這12個結(jié)果分別除以耳廓的高度，獲得12個相對寬度值。這些相對特征值即作為耳廓結(jié)構(gòu)特征參數(shù)。
步驟五特征識別按照以上步驟，分別獲得如下特征參數(shù)面部結(jié)構(gòu)特征參數(shù)嘴相對高度F1，臉兩側(cè)相對寬度F2；耳廓大小特征參數(shù)耳廓相對高度D1，耳廓相對寬度D2；耳廓形狀特征參數(shù)m個耳廓邊界特征點相對寬度S1-Sm；
耳廓結(jié)構(gòu)特征參數(shù)12個耳廓結(jié)構(gòu)點相對寬度C1-C12；可以采用多種特征匹配方法，這里給出一種利用歐幾里德距離判別函數(shù)實現(xiàn)匹配的方案。
面部結(jié)構(gòu)特征參數(shù)的距離函數(shù)為DF=12Σi=12(Fi-F′i)2]]>其中F’為已經(jīng)注冊的面部結(jié)構(gòu)特征參數(shù)，F(xiàn)為登陸的面部結(jié)構(gòu)特征參數(shù)。
耳廓大小特征參數(shù)的距離函數(shù)為DD=12Σi=12(Di-D′i)2]]>其中D’為已經(jīng)注冊的耳廓大小特征參數(shù)，D為登陸的耳廓大小特征參數(shù)。
耳廓形狀特征參數(shù)的距離函數(shù)為DS=1mΣi=1m(Si-S′i)2]]>其中S’為已經(jīng)注冊的耳廓形狀特征參數(shù)，S為登陸的耳廓形狀特征參數(shù)。
耳廓結(jié)構(gòu)特征參數(shù)的距離函數(shù)為DC=112Σi=112(Ci-C′i)2]]>其中C’為已經(jīng)注冊的耳廓結(jié)構(gòu)特征參數(shù)，C為登陸的耳廓結(jié)構(gòu)特征參數(shù)。
總體特征參數(shù)的距離函數(shù)為D＝kFDF+kDDD+kSDS+kCDC其中kF、kD、kS、kC分別表示面部結(jié)構(gòu)特征、耳廓大小特征、耳廓形狀特征和耳廓結(jié)構(gòu)特征的權(quán)重系數(shù)。
該距離越小，表明兩個特征向量越貼近。根據(jù)實驗，可以確定當該距離小于某個閾值(例如0.5)，即可認為兩者達到匹配。
權(quán)利要求
1.一種人臉和耳特征組合識別方法，采用攝像機獲取圖象信息，通過計算機進行處理，其特征在于包括以下步驟(1)獲取人臉正面和側(cè)面圖象；(2)由人臉正面圖象提取面部結(jié)構(gòu)特征參數(shù)和耳廓大小特征參數(shù)；(3)由人臉側(cè)面圖象提取耳廓形狀特征參數(shù)；(4)由人臉側(cè)面圖象提取耳廓結(jié)構(gòu)特征參數(shù)；(5)組合特征識別。
2.如權(quán)利要求1所述的人臉和耳特征組合識別方法，其特征在于步驟(1)是采用兩部或兩組位置固定的攝像機，與人形成一定的角度關(guān)系；或者采用一部或兩部位置可移動攝像機，分別拍攝人臉正面和側(cè)面圖象序列，選擇其中最佳正面圖象和最佳側(cè)面圖象。
3.如權(quán)利要求1所述的人臉和耳特征組合識別方法，其特征在于步驟(2)所述面部特征參數(shù)包括嘴相對高度、臉相對寬度，所述耳廓大小特征參數(shù)包括耳廓相對寬度和耳廓相對高度。
4.如權(quán)利要求1所述的人臉和耳特征組合識別方法，其特征在于步驟(3)是在耳廓圖象中，沿耳廓邊界不同的特定高度上測量水平方向的寬度，再將這些寬度分別除以耳廓的最大高度，分別獲得決定耳廓形狀的這些特定點的耳廓相對寬度。
5.如權(quán)利要求1所述的人臉和耳特征組合識別方法，其特征在于步驟(4)是以耳廓外邊界與下邊界之間的某一點作為耳廓橫坐標原點，以耳廓上邊界點與下邊界點之間的某一點作為耳廓的縱坐標原點，從而確定耳廓坐標系；通過坐標原點，分別作與橫坐標成45°和135°兩條斜線，上述兩條斜線以及橫坐標和縱坐標分別與耳輪、耳垂、對耳輪、外耳門、耳屏、對耳屏、耳輪腳、三角窩和屏間切跡邊界相交，測量所有相交點的位置，以及與原點之間的距離，獲得一組耳結(jié)構(gòu)特征參數(shù)。
6.如權(quán)利要求1所述的人臉和耳特征組合識別方法，其特征在于步驟(5)是由面部結(jié)構(gòu)特征參數(shù)，耳廓大小特征參數(shù)，耳廓形狀特征參數(shù)和耳廓結(jié)構(gòu)特征參數(shù)構(gòu)成特征向量，計算特征匹配度，建立識別準則。
全文摘要
一種人臉和耳特征組合識別方法，包括工藝步驟有獲取人臉正面和側(cè)面圖象，由人臉正面圖象提取面部結(jié)構(gòu)特征參數(shù)和耳廓大小特征參數(shù)，由人臉側(cè)面圖象提取耳廓形狀特征參數(shù)，由人臉側(cè)面圖象提取耳廓結(jié)構(gòu)特征參數(shù)，組合特征識別。本發(fā)明具有獲取圖象方便、設備造價低，利用的特征穩(wěn)定，識別準確等優(yōu)點。
文檔編號G06K9/00GK1658224SQ20051004603
公開日2005年8月24日 申請日期2005年3月16日 優(yōu)先權(quán)日2005年3月16日
發(fā)明者苑瑋琦 申請人:沈陽工業(yè)大學