人臉面向辨識之應用
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- 秒 翟
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1 人臉面向辨識與應用 Human Facial Pose Recognition and Application 鍾鴻源 侯俊成 林士永 洪龍成 Hung-Yuan Chung June-Cheng Ho Shi-Yong Lin Lon-Chen Hung 國立中央大學電機工程學系 Department of Electrical Engineering, ational Central University 摘要本論文主要是藉由影像處理技術與主要成份分析法 (Principle Component Analysis) 來辨識人臉方向, 利用人臉朝上 朝下 朝左 朝右及眨眼動作來作為控制滑鼠游標的輸入命令 並且希望藉由本系統能夠幫助一些肢體行動不便的人士, 使其能夠輕鬆地操作電腦, 更便利於與外界溝通, 改善生活品質 在本論文中, 使用對光線強弱較不敏感的 YCbCr(Luminance, Blueness, Redness) 色彩空間來偵測膚色區域, 且由於一般使用者使用電腦時, 大多與電腦距離很近, 所以人臉膚色區塊會在輸入影像中佔最大區域, 因此我們利用區塊標記法 (connect component labeling), 可快速地定位出最大膚色區塊, 再利用垂直方向投影量分析, 去掉可能與人臉區塊相連接的膚色背景, 則可定出人臉影像, 然後利用此一人臉影像與主成份分析法所訓練出的人臉面向參數模型, 以歐氏距離 (Euclidean distance) 為決策法則進行比對, 並輸出結果, 以控制滑鼠游標動作 關鍵字 : 人臉偵測 主要成份分析 影像處理 殘障輔具 Abstract his study presents a method to recognize the human facial pose based on image processing and Principle Component Analysis(PCA). It taes the position of the human face, such as up, down, left, right and win, as commands to control the cursor of the mouse. he motive of this study is to aid the physical disability to operate computer and contact with the external world easily, even improve the quality of their life. In this study, the YCbCr color system is adopted to detect sin-color, because it is stable for sin-color in different lighting conditions. When using computer, most of users are close to it, so the face region would occupy the most area in captured image. Hence, we use the method of connect component labeling, which can capture the largest sin-color region in the captured image quicly. ext, according to the vertical direction projection amount to remove the sin-lie color on the bacground and this sin-lie color is connected with face. Finally, by comparing the human facial pose model and Euclidean distance, we can get an output signal, which can control the cursor of the mouse.
2 Keywords:face detection, principle component analysis, image processing, assistive technology 2
3 . 前言 (Introduction) 目前用來控制電腦輔具的方法可分為接觸式與非接觸式 在接觸式方面有 :(a) 眼電圖法 (Electro-OculoGraphy, EOG) 利用電極貼片黏附在眼睛周圍皮膚, 當眼睛移動時, 角膜的正電壓端與視網膜的負電壓端將產生差動信號, 偵測此變化即可得知眼睛移動的方向 [2];(b) 搜尋線圈法 (Search Coil, SC) 利用電磁感應變化來偵測眼睛移動的方向, 讓使用者配戴具有感應線圈的軟式鏡片, 並在眼睛四周放置固定的磁場, 當眼睛移動時, 會使鏡片中的感應線圈因為磁通量的變化而產生感應電動勢, 再根據此電動勢的變化來分析眼睛的移動 [3] 在非接觸式方面有 :(a) 紅外線眼動圖法 (Infrared Oculography) 利用紅外線光源照射眼球表面時在眼角膜邊緣 ( 黑色虹膜與白色鞏膜間 ) 的反射差異來檢測眼球移動位置, 作法是將幾個紅外線光源 LED 與紅外線接收器裝置在一起, 再將紅外線以固定角度在虹膜上打數個光點, 當眼睛移動時, 落在鞏膜上的光反射率較高, 而落在黑色虹膜的光反射率較低, 再利用紅外線接收器接收反射光, 進而判斷眼球轉動方向 [4];(b) 臉部特徵點追蹤法 (Feature racing) 利用一些影像處理技術偵測出鼻孔, 再利用鼻孔與人臉膚色區塊的幾何位置來控制滑鼠動作 [5] 本論文提出一個操作簡便的電腦輔具介面, 使用者不需配戴任何裝備只要在電腦前面藉由臉部的上下左右轉動及做眨眼動作 ( 眨右眼表滑鼠右鍵被按下一次 眨左眼表滑鼠左鍵被按下一次 ), 即可輕鬆地控制滑鼠游標移動, 眼睛也可隨時看著游標是否到達所要的位置 2. 系統架構 (Systematic structure) 本系統主要是辨識人臉的面向, 並利用辨識的結果來控制滑鼠游標的位置, 主要可分為膚色偵測 (sin-color detection) 人臉定位(face location) 人臉面向模型參數(facial pose model) 與人臉面向辨識 (facial pose recognition) 四大部分 2. 膚色偵測將輸入影像中的膚色與背景顏色分離出來, 並將所擷取出的膚色部分做二值化以便後續的型態學 (morphology) 處理, 如侵蝕 (erosion) 擴張 (expand) 可減少人臉影像的外部雜訊並且擴張人臉影像的內部像素 輸入影像 膚色偵測 二值化 侵蝕與擴張 輸出二值化膚色區域影像 圖. 膚色偵測流程圖 2.2 人臉定位 由於一般使用者在使用電腦時, 與電腦的距離是很近的, 因此人臉膚色在膚色偵測之 3
4 後會佔最大塊面積, 所以我們利用區塊標記法來定位人臉的位置與大小 但由於背景可能 會有類似人臉的膚色像素存在並且可能與人臉膚色相連, 所以我們須再利用垂直方向投影 量分析來切割出正確的人臉位置與大小 輸入二值化膚色區域影像 區塊標記法 垂直方向投影 輸出人臉定位影像 圖 2. 人臉定位流程圖 2.3 人臉面向模型參數收集所要辨識角度面向的人臉影像作為訓練影像, 再利用直方圖等化法 (histogram equalization) 將訓練影像正規化, 使訓練影像的灰階像素值分佈平均, 可減少因光線變化的影響 然後利用雙線性內插法 (bilinear interpolation) 再將訓練影像大小正規化 之後再將正規化後的訓練影像經由主成份分析法得到一特徵空間, 再將訓練影像投影到此特徵空間做特徵抽取即得人臉面向模型參數 輸入訓練樣本影像 影像正規化 特徵抽取 圖 3. 人臉面向模型參數訓練流程圖 人臉面向模型參數 2.4 人臉面向辨識 將人臉定位後的測試影像經由直方圖等化法與雙線性內插法正規化後, 投影到特徵空 間做特徵參數抽取, 再利用歐氏距離為決策法則, 將測試影像的特徵參數與人臉面向模型 參數做比對, 若所得歐氏距離為最小者, 即為辨識之結果 輸入人臉定位影像 影像正規化 特徵參數擷取 特徵參數比對 輸出辨識結果 人臉面向參數模型 圖 4. 人臉面向辨識流程圖 4
5 3. 影像處理 (Image Processing) 3. 膚色偵測由於人臉的皮膚顏色與一般背景環境的色彩有顯著的差異, 我們可以依此特性定義一膚色的色彩範圍作為膚色顏色的分割 一般膚色偵測常用的色彩轉換空間有正規化 RGB YCbCr (Luminance, Blueness, Redness) HSV(Hue, Saturation, Value) HSL(Hue, Saturation, Luminance) YIQ(Luminance, Inphase, Quad-rature) 等方法 本論文採用的是 YCbCr 色彩空間 [5] 來做膚色區域擷取 ( 如圖 6), 其與 RGB 色彩空間的關係如下 : Y R 6 + Cb = G 28 () Cr B 28 以影像表示 YCbCr 如圖 5 所示 : (a) Y 分量 (b) Cb 分量 (c) Cr 分量 圖 5. YCbCr 色彩空間 且根據參考文獻 [6][7] 我們取皮膚顏色在 Y 分量 Cb 分量與 Cr 分量的範圍約為 60 Y Cb Cr 65 (a) 輸入影像 (b) 膚色區域 (c) 膚色區域二值化 圖 6. 膚色區域擷取過程 3.2 型態學處理 ( 侵蝕與擴張 ) 在輸入影像的膚色區域被偵測後, 再將其二值化, 由上面的圖 6(c) 可看出仍有些背景近似膚色的雜點, 我們可以用影像處理中的型態學將雜訊區塊消去 [6] 3.2. 侵蝕 5
6 使用侵蝕運算可消除影像中雜點與尖銳的邊角, 以集合的方式來定義如下 : { z B A} AΘ B = ( ) z, 表示 A 藉由 B 來侵蝕 擴張使用擴張運算可擴大膚色二值影像內的區域與彌補較小的凹洞, 以集合的方式來定義 如下 : A B = { z Bˆ) A φ} (, 表示 A 藉由 B 來擴張 z 其中 A 為原始影像, B 為結構元素用來侵蝕或擴張 A, φ 為空集合 (a) 膚色區域二值化 (b) 侵蝕 (c) 膨脹 圖 7. 型態學處理 3.3 區塊標記法將經由侵蝕膨脹後的二值化影像進行區塊 ( 黑色部分 ) 標記, 同時計算每個區塊的標記點個數, 且由於人臉膚色區塊在影像中佔最大區塊, 故其標記點個數應是最多的, 所以可將標記點最多的人臉區塊擷取出來, 而其他較小的區塊捨去, 如此則可初步為人臉進行區域定位 (x-,y-) (x,y-) (x+,y-) (x-,y) M(x,y) (x+,y) (x-,y+) (x,y+) (x+,y+) 圖 8. 八連通方向示意圖 ( 阿拉伯數字代表搜尋點的順序,M(x,y) 表掃瞄點的像素值 ) 在此假設膚色二值化為黑色 ( 像素值為 0), 其他為白色 ( 像素值為 255) 步驟如下 : (i) 在二值化影像中, 先由左而右 再由上而下掃瞄, 若掃瞄到的點 ( 第 點 ) 其像素值 M(x,y)=255( 即白點 ), 則繼續掃瞄下一點 (ii) 當 M(x,y)=0( 即黑點 ) 時, 則給該點 一個新的標記, 且把該標記的累計數目值加, 同時該點像素值須令為別的顏色, 以防止該點被重複掃瞄, 再依阿拉伯數字 ( 如圖 8) 的順序判斷各個像素值是否為 0, 若像素值為 0, 則重新指定該點為第 點, 並設定其標記籤 6
7 值與前一個第 點一樣, 且該標記數目再累加, 如此重複進行, 直到搜尋點 ( 第 點 ) 的八個方向點皆無黑點時, 則此區塊標記化結束, 同時此區塊的標記數目也已獲得 (iii) 然後再回到此區塊原始的第 點, 根據步驟 (a) (b) 再做掃瞄, 直到整個影像都掃瞄過為止 (a) 各個區塊標示圖 (b) 最大區塊標示圖 (c) 各區塊像素值 圖 9. 區塊標記法 3.4 垂直方向投影量垂直投影量是以垂直方向對膚色二值化影像做像素點累積 由於背景可能存在近似膚色的顏色, 且可能與人臉膚色相連接, 本論文利用二值化後的垂直方向投影量, 設定一閥值, 由左而右對所得之垂直投影量做掃瞄, 當遇到投影量像素數目小於閥值時則把剛剛掃瞄過的區域全部去掉, 相同方法再從垂直投影量的右邊開始掃瞄 (a) 輸入影像 (b) 膚色二值化影像 ( d) 人臉定位影像 (c) 垂直方向投影量 圖 0. 垂直方向投影示意圖 3.5 直方圖等化 直方圖等化就是將灰階值平均分配給影像中的所有像素, 使灰階值的直方圖盡可能呈 現均勻分佈, 以提高影像的對比度, 使影像看起來較清晰, 如圖 假設影像的灰階值範圍為 [ 0, L ], 第 個灰階值為 r, n 為影像中灰階值為 像素個數, r 的 7
8 n n 為影像中像素的總數, 則直方圖為 p( r ) = (2) n 直方圖等化轉換為 s = j= 0 n j n, = 0,,2,, L (3) (a) 等化前灰階影像 (b) 等化前灰階影像直方圖 (a) 等化後灰階影像 圖. (b) 等化後灰階影像直方圖 3.6 雙線性內插法縮圖 ( x, y) 為縮圖後的像素點位置, 雙線性內插法即是以 ( x, y) 的四個鄰近點來求得最近似的灰階值 先求出 ( x, y) 與其相鄰的 4 個格子點的距離之比, 再用該比率對近鄰 4 個像素的灰階值來進行運算 圖 2. 雙線性內插法示意圖 其中 j =Int[ x ] =Int[ y ], j 代表不超過 x y 的最大整數 我們以 f ( x, y) 來表示座標 ( x, y) 處的灰階值 f (A) 來表示 A 點的灰階值 f (B) 來表 8
9 示 B 點的灰階值以一維線性內插法可求得 f (A) 及 f (B) 如下 : f ( A) = ( q) f ( j, ) + q f ( j, + ) (4) f ( B) = ( q) f ( j +, ) + q f ( j +, + ) (5) 再以同樣的一維線性內插法可求得 f ( x, y) 如下 : f ( x, y) = p f ( B) + ( p) f ( A) = ( p )( q) f ( j, ) + p( q) f ( j +, ) + q ( p) f ( j, + ) + pq f ( j +, + ) (6) 4. 主要成份分析 主成份分析其概念是從原始資料空間中, 找出一個具代表性的子空間 子空間是由主 成份中的原始資料以線性轉換形成, 原始資料投影在這個子空間內, 仍然保有其主要分佈 型態 [8][9] 假設有 張訓練影像, 並形成原始特徵參數 { x, x2,, x }, 其中 x n n, =,2,,, 主成份分析的目的就是要找出一個 n m ( m < n ) 的線性矩陣 P 來將原始維度為 n 的參數 x 轉換成維度為 m 且更具代表性的新參數 z, =,2,,, 轉換後的參數 z = P x ( 7) 令 x 為轉換前的平均向量, 即原始特徵參數 { x, x2,, } 的平均值 x = x 則轉換後的平均向量為 z = z P x = P = x = P x = = = 再利用 convariance matrix 來表示所有特徵參數相對於平均參數的變異程度 令轉換前 n n 的 total convariance matrix 為 S x = = 則轉換後得 m m 的 convariance matrix 為 S z = ( z = = ( P x = = x (8) (9) ( x x)( x x) (0) P z)( z x)( P x z) P x) = P x x x x P = P S x P ( )( ) () = 為了要將轉換後的特徵參數與平均參數之間的散佈程度加大, 我們必須找出能使得 S z 最大化的轉換矩陣 P 但若不加限制的話 S z 可能變為無限大, 加入 P P = I ( 單位矩陣 ) 的條件限制, 即 P 必為單位正交矩陣 ( 其特徵向量為單位正交向量 ), 且 P = P 我們可利用 Lagrange multiplier 來求解, 其中 λ 代表變異數的極大值 P S z F( P) = P S P λ( P P ) 同樣, 為了使 F(P) 最大化我們取其一階導數, 並令其為零, 得 2 S z P 2λ P = 0, 即 = λp 如此, 能從 S z P = λp 得知, 矩陣 P 是由 convariance matrix z (2) 的特徵向量所組成 原 始的人臉特徵參數經由主成份分析轉換後, 可得到新的特徵參數, 這組新的特徵參數維度 比原始特徵參數小, 也就是我們可用較少的維度特徵來表達每張不同人臉影像間的差距 9 S z
10 特徵值與特徵向量是代數矩陣中的一種特殊形式, 他可以把矩陣中的元素重組, 將重要資訊如人臉的輪廓 邊緣都集中在較大的特徵值所對應的特徵向量中, 而較細微變化的人臉資訊則集中在較小特徵值所對應的特徵向量中, 這些特徵向量又稱為特徵臉 (eigenface), 如圖 3 (a) 前 5 大特徵值所對應的特徵向量之特徵臉 (b) 最後 5 個特徵值所對應的特徵向量之特徵臉 圖 3. 特徵臉 5. 實驗與結果 (Experiment and Result) 5. 目的使用主成份分析法來進行人臉面向辨識時其最大的缺點就是容易受外界環境 ( 如光線 ) 的影響而產生錯誤的辨識情形, 不過在此我們先假設在相同的外在環境 ( 相同光線 ) 下, 來探討固定的人臉訓練影像與不同人臉測試影像間的面向辨識率 5.2 訓練影像與測試影像訓練影像如圖 4 所示, 背景皆為白色, 且光源為實驗室一般用的日光燈管, 其由左而右依序是正面 往上 往下 往左邊 ( 定義為往螢幕之左方 ) 往右邊( 定義為往螢幕之右方 ) 眨左眼( 定義為靠螢幕之左方 ) 及眨左眼 ( 定義為靠螢幕之右方 ) 本訓練影像之前 5 個特徵臉與最後 5 個特徵臉如圖 3 所示 圖 4. 訓練樣本影像本實驗共有 A B C D 四個測試者, 其中 A 測試者與訓練影像是同一人,B C D 為不同人, 且每個面向 ( 正面 往上 往下 往左 往右 ) 與眨右眼 眨左眼各取 5 張有戴眼鏡及 5 張沒戴眼鏡且不同角度的測試影像, 每人共有 70 張測試影像 0
11 (A) (B) (C) (D) 圖 5. 四種不同人臉比較 5.3 辨識率 A B C D 表 5- 辨識結果 [ 註 ]: 括弧 ( ) 內為錯誤辨識之結果 正面 向上 向下 向左 向右 眨右眼 眨左眼 錯誤張數 辨識率 00% 00% 00% 00% 00% 00% 00% 整體辨識率 00% 正面 向上 向下 向左 向右 眨右眼 眨左眼 錯誤張數 0 2( 正面 ) ( 正面 ) 5( 正面 ) 辨識率 00% 80% 00% 00% 00% 40% 50% 整體辨識率 8.4% 正面 向上 向下 向左 向右 眨右眼 眨左眼 錯誤張數 ( 眨左眼 ) 7( 眨右眼 ) 辨識率 00% 00% 00% 00% 00% 80% 30% 整體辨識率 87.% 正面 向上 向下 向左 向右 眨右眼 眨左眼 錯誤張數 2( 眨右眼 ) ( 眨右眼 ) 辨識率 80% 00% 00% 00% 00% 00% 30% 整體辨識率 87.% 5.4 討論本系統主要是要辨識人臉面向, 所以只要是所辨識出的面向是正確的, 不論是否有戴眼鏡都算是辨識成功 由表 5- 可知, 當訓練樣本與測試樣本為同一人時, 辨識率高達 00%, 這是由於不考慮外在環境變遷的影響下, 使得辨識率提高, 換句話說, 若在當時的環境下, 更新使用者訓練樣本, 那麼在人臉面向的辨識上將會大大的提高辨識率 當訓練樣本與測試樣本為不同人時, 眨眼部分的判斷特別容易出現錯誤, 因為眨左眼 眨右眼及正面三種影像之特徵差異性較不大, 不過在各個面向的辨識上是有不錯的辨識率, 整體辨識率也有 80% 以上 簡易實驗操作介面如圖 6 所示
12 : 圖 6. 簡易實驗操作介面 6. 結論 (Conclusion) 本系統主要是利用主要成份分析法來辨識人臉的方向 ( 向上 向下 向左 向右 ) 與眨眼動作來控制滑鼠做相同的方向移動與左右按鍵致能, 但利用主要成份分析法的缺點是光源的影響很大, 若未來能再加入快速動態更新訓練影像功能的話, 則可加入當時環境下的使用者訓練影像, 如此更可提高當時環境下的辨識率, 減少環境因素的干擾 本系統不但操作簡便, 而且不需要穿戴任何的配備, 對於肢障人士而言是相當適用的一套系統 未來更期望與其他殘障輔具例如電動輪椅 輔助代理機器人等做進行更一步地結合, 以幫助更多的肢障人士 7. 參考文獻 (References) [] 連國珍, 數位影像處理, 台北, 儒林圖書公司, 民國 93 年, 三版 [2] R. Barea, L. Boquete, M. Mazoand and E. Lopez, System for assisted mobility using eye movements based on electrooculography, IEEE rans. on eural Systems and Rehabilitation Engineering, Vol. 0 o. 4, pp , [3] M.J. MacLean and R.C. Frecer, An algebraic method for compensating for coil-placement errors in three-dimensional search-coil eye tracers, Proc. of the Annual International Conf. of the IEEE Engineering in Engineering in Medicine and Biology Society, Vol. 2, pp , 989. [4] A. Kapoor and R.W. Picard, Real-time, fully automatic upper facial feature tracing, th IEEE 5 Intern. Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 8-3, [5]. Morris and V. Chauhan, Facial feature tracing for cursor control, Journal of etwor and Computer Applications, Vol. 29, o., pp ,
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(Pattern Recognition) 1 1. CCD
********************************* ********************************* (Pattern Recognition) 1 1. CCD 2. 3. 4. 1 ABSTRACT KeywordsMachine Vision, Real Time Inspection, Image Processing The purpose of this
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數 Study on the Three PCA Methods for Feature Extraction and Classification of Digital Image 羅 祿 立 94 年 9 (Principal Component Analysis, PCA) 理 料 度 更 利 PCA 益. 行 MS. 不 PCA 略理論 行 (Fe ature) 不 3. 利 類 (Bayes
P(x,y) P(x-1,y) P(x,y-1) P(x,y+1) P(x+1,y) 1 3.2 Sobel LaplacePrewittRoberts Sobel [2] Sobel 3.3 2 [6] 0 1 1: P(x,y) t (4-connectivity) 2: P(x,y) t 3:
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chdong@npic.edu.tw rola@mail.stu.edu.tw (ITS) (LPR) ITS 2. [1][8] [3][9][12] [9] frequency table Sobel [3][12] RGB HSB color model [11] Hough transformation Sobel [4] [10] 1. Intelligent Transportation
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9310016, i ii Abstract This thesis is on the researching of recognizing the roads in map image by computer. Based on the theory of Pattern Recognition, there is a method to be discussed, which can recognize
2 3. 1,,,.,., CAD,,,. : 1) :, 1,,. ; 2) :,, ; 3) :,; 4) : Fig. 1 Flowchart of generation and application of 3D2digital2building 2 :.. 3 : 1) :,
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Journal of China University of Science and Technology Vol.59-2014.04 肌 肉 萎 縮 患 者 電 腦 輸 入 裝 置 Assisted Computer Entry Device for Muscular Atrophy Patient 蔡 樸 生 Pu-Sheng Tsai 中 華 科 技 大 學 電 子 系 副 教 授 Department
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1 引言
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定稿
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24 3 2010 5 J OU RNAL OF CHIN ESE IN FORMA TION PROCESSIN G Vol. 24, No. 3 May, 2010 : 100320077 (2010) 0320117207 1, 1, 1, 2 (1.,100871 ; 2.,100084) :,,,,,,; : ( ) ( ) (,3 600 ),, ABC : ;; ; ; ;;; : TP391
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