基于CBIR技術(shù)的手機(jī)人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

狹義的人臉識(shí)別(Face Recognition)特指通過人物面部進(jìn)行身份確認(rèn)或身份查找。目前，人臉識(shí)別技術(shù)已趨成熟，不同類型的商用系統(tǒng)已投入使用。人臉識(shí)別系統(tǒng)通過建立自動(dòng)人臉識(shí)別報(bào)警網(wǎng)絡(luò)，對(duì)特定區(qū)域的特定人員進(jìn)行攝像機(jī)自動(dòng)識(shí)別發(fā)現(xiàn)，未經(jīng)登記授權(quán)進(jìn)入特定區(qū)域的人員，系統(tǒng)即定向報(bào)警。目前的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)備體積較大，移動(dòng)性能差，不便于攜帶，難以普及和廣泛應(yīng)用。通信技術(shù)日新月異，智能手機(jī)的攝錄等功能愈加強(qiáng)大和普及，設(shè)計(jì)融合CBIR技術(shù)與手機(jī)通信技術(shù)的便攜式人臉識(shí)別系統(tǒng)已成為可能。它不僅具有一般的人臉識(shí)別系統(tǒng)確認(rèn)和查證的功能，而且充分利用了無線通訊的優(yōu)勢(shì)，可被廣泛應(yīng)用在電腦或網(wǎng)絡(luò)安全、訪問控制、門禁和考勤、戶證管理、公安追逃、出入境邊檢、機(jī)場(chǎng)安檢、駕照或護(hù)照等重要證件的身份認(rèn)證等多種不同的安全領(lǐng)域，其移動(dòng)性的便攜功能是一般的人臉識(shí)別系統(tǒng)無法替代的，因而有著更為廣泛的應(yīng)用前景。

1 CBIR技術(shù)
CBIR(Content Based Image RetrievaI)即基于內(nèi)容的圖像檢索，屬于圖像分析和信息處理的研究領(lǐng)域，是指直接采用圖像內(nèi)容進(jìn)行圖像信息的查詢，目的是在給定查詢圖像的前提下，依據(jù)其內(nèi)容信息或指定的查詢標(biāo)準(zhǔn)，在圖像數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行內(nèi)容上一致或相似性匹配，最終提供符合查詢條件的相應(yīng)圖像。
1．1 CBIR的基本原理
CBIR一般由圖像標(biāo)引系統(tǒng)和圖像檢索系統(tǒng)兩部分構(gòu)成。圖像標(biāo)引系統(tǒng)索引圖像文件并按設(shè)計(jì)要求設(shè)置檢索標(biāo)目即檢索點(diǎn)，形成一個(gè)可供匹配檢索的有序的標(biāo)目索引系統(tǒng)。該系統(tǒng)按設(shè)計(jì)功能提供顏色、紋理、形狀和對(duì)象等不同圖像底層視覺特征的檢索入口。
1．2 CBIR的主要檢索內(nèi)容
CBIR的主要檢索內(nèi)容有顏色、紋理、形狀和對(duì)象等。顏色特征包括圖像顏色分布、相互關(guān)系和組成等；紋理是指圖像紋理結(jié)構(gòu)、方向、組合及對(duì)稱關(guān)系等；形狀是指圖像輪廓組成、形狀、大小等；對(duì)象包括圖像子對(duì)象的關(guān)系、數(shù)量、屬性和旋轉(zhuǎn)等。
1．3 CBIR的特點(diǎn)
CBIR可以直接從圖像中抽取特征和語義，檢索過程與語義提取直接相連，使得檢索過程更加有效，適應(yīng)性更強(qiáng)；用相似匹配(Similar Match)代替精確匹配(Exact Match)，即采用相似比對(duì)的方法獲得類似圖像結(jié)構(gòu)，漸近趨同，直至獲得符合要求的結(jié)果；用戶可以通過瀏覽選擇示例或自己繪制圖形來查詢，并可不斷改進(jìn)檢索式，細(xì)化檢索過程；提供基于客觀屬性(關(guān)鍵詞)的檢索，基于內(nèi)容的檢索，基于對(duì)象關(guān)聯(lián)檢索以及概念檢索等多層次的高效檢索。
1．4 CBIR技術(shù)的應(yīng)用系統(tǒng)
在CBIR領(lǐng)域，經(jīng)過十幾年的理論研究，產(chǎn)生了許多比較成熟的算法和一些有價(jià)值的系統(tǒng)?，F(xiàn)普遍采用低層次的圖像信息(如圖像顏色、紋理、形狀等)來實(shí)現(xiàn)圖像內(nèi)容查詢。如IBM研究中心開發(fā)的QBIC(QueryBy Image Content)圖像檢索系統(tǒng)，哥倫比亞大學(xué)的Visual SEEK圖像查詢系統(tǒng)，麻省理工學(xué)院實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的PhotoBook系統(tǒng)，美國UIUC大學(xué)的MARS系統(tǒng)等。為進(jìn)一步提高檢索的準(zhǔn)確性，CBIR系統(tǒng)采用相似度算法，計(jì)算用戶提交結(jié)果與索引數(shù)據(jù)庫中記錄的相似度大小，提取出滿足閾值的信息作為結(jié)果并按照相似度降序的方式輸出，并在同一次檢索過程中不斷地與用戶進(jìn)行交互，系統(tǒng)通過對(duì)這些反饋的相關(guān)信息進(jìn)行學(xué)習(xí)，再次進(jìn)行下一輪檢索，從而達(dá)到用戶的要求。