人臉偵測及辨識方法探究

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1 人臉偵測及 辨識方法探究 曾婉 菁 一 介紹 生物辨識 Biometric 是透過人體指紋 臉部 聲音或虹膜等身體器官組織的獨特性來 辨識使用者身分的一項技術 主要運用人體身上的特徵做為識別的密碼 因此在技術的開發 上必須選擇準確度高 容易使用的辨識特徵以利使用 主要可分為生理上的 如臉形 指 紋 虹膜 或是獨特的行為模式 如聲音 簽名 密碼 以準確度來說 生理特徵 在 唯一性及安全性上明顯優於 行為特徵 生物辨識系統是利用每個人獨一無二的生理或行 為特徵來辨識使用者的身分 運用生物辨識技術 你的身體就是密碼 不需要記憶一長串不 易記住的數字 也不怕遺失 複製不易 更不用擔心遭人盜用 因為你是獨一無二且 隨身 攜帶 目前生物辨識核心技術的發展 指紋辨識佔技術比率的 54% 簽名辨識佔技術比率 約 21% 臉部辨識則佔技術比率 16% 虹膜辨識佔技術比率 9% 市面上以 指紋辨識 技 術較成熟 市場占有率最高 其次則為成長速度最快的 臉部辨識 技術 而 虹膜辨識 的準確度最高 但是由於使用上必需以紅外線掃描眼球 在價格及安全性的考慮下 並不容 易發展成為大眾化的產品 相對的市場占有率也就無法迅速拓展 其餘生物辨識科技則仍受 一般消費者的使用習慣 可接受度 以及經濟價格因素影響 成長較緩慢

2 第 三 十 卷 第 二 期 Template matching method Template matching method frontal 2. Rule-based method knowledge-based method 3. Appearance-based method 1 EigenFaces Appearance-based method Knowledgebase method EigenFaces 1.1, 1.2 George Bebis Principle Component Analysis PCA George Bebis 22

3 印 刷 科 技 1 原 理 優 點 缺 點 指 紋 辨 識 利 用 每 個 人 手 指 指 紋 圖 像 特 徵 不 同, 來 辨 識 其 身 分 1. 指 紋 每 個 人 都 不 一 樣 2. 資 料 庫 系 統 建 立 較 早 1. 指 紋 容 易 被 他 人 取 得 2. 為 接 觸 式 辨 識, 容 易 產 生 衛 生 問 題 3. 手 汗 症 或 是 手 指 磨 損 受 傷 可 能 會 影 響 辨 識 結 果 虹 膜 辨 識 虹 膜 為 附 著 在 瞳 孔 上 的 生 理 薄 膜, 顏 色 和 結 構 特 徵 獨 特 ; 利 用 眼 睛 掃 描 進 行 辨 識 1. 虹 膜 特 徵 紋 理 結 構 複 雜 不 易 改 變 2. 不 易 被 複 製 或 取 得 3. 精 準 度 高 1. 掃 描 範 圍 必 須 只 控 制 在 眼 睛 範 圍, 速 度 可 能 較 慢 2. 透 過 紅 外 線 掃 描 可 能 會 有 傷 害 眼 睛 的 風 險 3. 辨 識 機 器 較 昂 貴 聲 音 ( 紋 ) 辨 識 利 用 每 個 人 聲 帶 和 聲 道 的 生 理 結 構 不 同, 分 析 說 話 者 特 性 來 做 語 音 辨 識 每 個 人 說 話 習 慣 所 成 現 的 聲 波 幅 度 不 同 聲 音 有 可 能 因 為 各 種 因 素 面 臨 變 聲, 影 響 辨 識 準 確 度 例 如 : 男 孩 青 春 期 感 冒 沙 啞 聲 帶 受 損 等 人 臉 辨 識 利 用 人 臉 五 官 輪 廓 的 角 度 距 離 來 建 立 3D 結 構 模 型, 進 行 身 分 辨 識 1. 為 非 接 觸 式 的 辨 識, 不 會 有 衛 生 問 題 2. 簡 單 方 便, 速 度 快 3. 人 臉 辨 識 無 法 以 照 片 作 假 ; 不 會 受 帽 子 眼 鏡 其 他 外 物 影 響 4. 不 需 受 辨 識 者 配 合, 可 直 接 擷 取 影 像 可 能 受 環 境 光 線 影 像 PCA 2 Neural Network SVM 20x20 pixels histogram equalization 1.1 PCA a 23

4 第 三 十 卷 第 二 期 1.2 PCA b WebCam 3. Microsoft Kinect Kinect 3D 24

5 印 刷 科 技 圖示 3 圖為遊戲 Your Shape Fitness Evolved 畫面 一般常見的 RGB 彩色攝影機 左右兩邊鏡 4. 課堂自動點名系統 頭則分別為紅外線發射器和紅外線 CMOS 主要因素為鬆散的自我學習或自主學 攝影機所構成的 3D 深度感應器 中間視訊 習 其成效不易彰顯 有鑑於此 利用低 鏡頭則是用來辨識玩家身分 靠著人臉辨 價位網路攝影機 Web-Cam 配合自行開 識和身體特徵 以及辨識基本的臉部表 發之一套偵測程式 當學生啟動課程時 情 圖示 3 為遊戲 Your Shape Fitness 同時也啟動偵測程式 程式運用網路攝影 Evolved 機擷取影像 找尋影像中的人臉 來判斷 圖示 4 人臉辨識 課堂點名系統 圖示 5 人臉辨識 大樓門禁系統 25

6 第 三 十 卷 第 二 期

7 印 刷 科 技 Google Picasa 8 Picasa 27

8 第三十卷第二期 圖示 8 人臉辨識 Picasa 之名稱標記 臉孔加以分組 並顯示畫面上方的橫向捲 不知當我們目光停留於這些數位看板時 軸中 捲軸中每張縮圖就代表一組相似的 看板上的感應器會在背景分析人臉生物特 臉 孔 點 選 縮 圖 後 下 方 會 列 出 相 似 的 照 徵 統計每個人的觀看行為 並透過統計 片 直接在下方的 輸入名稱 處鍵入人 資料讓廣告商更精準地投放內容 物的名稱 就能幫該照片加上名稱標記 這類的智慧電子看板會偵測螢幕前方 5 如 果 有 誤 判 的 情 形 可 以 將 圖 片 下 方 的 ˇ 取消即可 9. 廣告系統 利用人臉偵測系統根據人臉位置 注 意力 眨眼 搖頭 點頭 停留的時間 來判定廣告的吸引力及喜好度 計量出人 流及廣告效益評估 在 7-11 全家 麥當勞或星巴克 我 們總能看到牆上的大型數位電子看板如圖 示 9 輪播著一個又一個的廣告畫面 殊 28 圖示 9 高雄捷運上的數位看板應用 人臉偵測 -- 人群對廣告看板之效益評估

9 印 刷 科 技 Uniqul uniqu Uniqul ID OK ID Uniqul PayPal 29

10 第 三 十 卷 第 二 期 HSV HSV 13 Value Chrominance Hue Saturation HSV RGB RGB HSV 12 30

11 印 刷 科 技 YIQ YIQ NTSC Y luminance I hue Q Saturation YIQ YIQ RGB RGB HSV H Hue H S Saturation 0 1 V Value YIQ RGB RGB YIQ HSV a 31

12 第 三 十 卷 第 二 期 RGB YCbCr b 15 RGB YIQ a YIQ Y I YCbCr YCbCr YCC REC601-1 CCIR MPEG JPEG Y Cb blueness Cr Redness YCbCr RGB 16 b 16 YCbCr RGB c 17 RGB YCbCr 32

13 印 刷 科 技 connected component a 4 Y Y P 18.b Y 18. c-e X0 = P, B X k = X k 1 Y=X k 2 A B A B B B reflection translation z

14 第 三 十 卷 第 二 期 a b A-B A B Ø B A C A 34

15 印 刷 科 技 a b Color Segmentation JPEG Y Cb Cr component YCbCr Y luminance Cb blueness Cr redness YCbCr RGB YCbCr RGB 35

16 第 三 十 卷 第 二 期 Y 128 Y a bit 256 b c b 22.c 22.a Webcam 36

17 印 刷 科 技 23 RGB RGB 23 R G B N 3 3*3 6. Noise Filtering N * N x3 P 1 1 P1 P8 1 P=

18 第 三 十 卷 第 二 期 / *255 1 / *255 * / 38

19 印 刷 科 技 2 RGB RGB RGB RGB 3 R-G R-B G-B 4 =X =Y =Z Y/X x 255 = Z 255 Y/X A B d turning_rate d box_width 29 A B d x, y x, y

20 第 三 十 卷 第 二 期 sknn00001_read.pdf ipmoi_note_detail.aspx?sn= aspx?pid= Journal of Kun Shan University No.8, pp June

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