基于信息熵下的人脸定位技术

2019-09-04张倩雯林涵

科技风 2019年21期

关键词：像素

张倩雯　林涵

摘要：为解决人脸定位过程中人脸图像处理困难、定位结果不准确以及人脸易受环境影响的问题，本文提出了利用圖像信息熵对人脸进行定位的方法。首先引入了图像信息熵对图像进行色彩空间转化，采用MATLAB进行人脸阈值分割;然后根据人脸肤色与人身体肤色不同对人脸进行处理;最后利用人脸的眼、嘴等像素点信息熵值的比较对人脸进行定位。实验结果表明：可以利用图像信息熵进行人脸定位，方法简单，适应性强，定位结果不受客观因素的影响，识别结果准确。

关键词：图像信息熵;像素;人脸定位;MATLAB

中图分类号：TP391.4

目前，生物识别技术的便捷性优势得到彰显，相比于传统人工密码认证而言发展更加迅速。尤其是在人工智能领域的人脸定位，是一个典型的图像模式分析、理解和分类问题，涉及数字图像处理、模式识别、人工神经网络等多学科领域，目前已有研究人员在人脸定位问题上提出了创新，取得了非常瞩目的成绩。图像信息熵在各个方面的应用愈来愈广泛，本文提出了一种基于信息熵的人脸定位[1]方法。具体过程如下：将人脸图像转化为像素点，并利用人脸不同部位的像素点如眼、嘴等部位在整个图像中的像素比，将像素点用信息熵的概率大小表示，对图像进行腐蚀膨胀处理之后，可由MATLAB编程实现对人脸图像的定位。

1 图像信息熵

图像信息熵[2]主要是描述图像含有信息量大小的一个客观评价指标，图像的信息熵定义为：

EN（H）=-∑m1ZilogZi

其中Zi表示图像的灰度分布，表示灰度图像中像素分布的概率，m表示灰度等级，该指标反映图像的灰度值分布。

图像信息熵能够有效表达图像所携带的信息量大小，也可以表达图像纹理的丰富程度。人脸不同部位对整体的贡献程度不同。当图像被分成眼、嘴等多个子块时，可从各子块图像的局部信息熵得出各子块所包含的信息熵，通过局部信息熵可得各子块图像直方图的加权值，可反映每块图像占据人脸的比重。

2 人脸定位

（1）人脸肤色分割。肤色区域模型[3]可以将人脸与背景分开，并且通过MATLAB编程可得到不同子块的图像像素，计算单个像素的肤色相似性从而得到一个灰度图，通过灰色区域的分布，大致可对人脸划分。通过肤色图像分割后，从灰度图中可提取像素数据，通过这些数据可计算出信息熵值。由于不同阈值在经过阈值[4]划分之后得到的灰度图不同，因此每张图像都以设置的阈值基准，进行肤色阈值分割，得到统一标准下的灰度图，从灰度图中提取图像像素，区分肤色与非肤色，为人脸定位做准备。

（2）图像RGB像素转化。色彩空间[5]又名色域，是各种颜色的集合。色彩空间取决于色彩的种类以及色彩的数量，两者所能表示的范围即为色域的范围。对于某一固定颜色，在计算机网络中可用不同的代码表示，所以对一副图像会有不同的表示方式，也就会产生可能完全不同的色彩空间。

（3）人脸定位。将图像进行膨胀和腐蚀，[6]膨胀运算可弱化图像的背景，有利于分割时检测错误点，腐蚀运算可消除物体边界点，即消除在分割过程中可能误判的非皮肤点。在人脸面部分割图像中，根据眼睛以及嘴巴较为明显的特征可对人脸定位，[7]以眼睛和嘴巴为三个顶点，构成一个三角形，在此基础上进行人脸识别会更加快捷。

眼睛映射，[8]依据色度和亮度映射，经过腐蚀之后的图像可确定对应的两个顶点，由此可确定人眼的位置，嘴巴经过腐蚀之后，去掉一些离散点，可得嘴巴的中心位置，以此中心位置作为另一个顶点。由三个顶点可确定人脸的三角形的定位图像，可识别出人脸的大致位置，并用矩形框标定出来，人脸矩形特征点坐为图1所示：

3 实验结果分析

在信息熵的理论基础下，对于图像经过膨胀腐蚀处理之后可以得到同一副图像在经过人脸阈值分割、色彩空间转化、腐蚀膨胀之后的图像处理结果如图2所示：

由上图可知，将图像二值化处理之后，利用人脸的眼、嘴各自的信息熵在腐蚀膨胀之后的熵值不同，通过MATLAB编程很容易将人脸将每个人脸部不同的像素差距识别出来表示出来，因此利用此种方法来对人脸进行定位是可取的。

4 结语

本文提出了一种基于信息熵的人脸定位方法：采用MATLAB软件，对人脸图像进行阈值分割、色彩空间转化，利用信息熵值，将转化后的图像进行膨胀腐蚀操作，编程实现人脸定位。

参考文献：

[1]华聚良.人脸图像特征抽取与分类方法研究[D].南京理工大学，2017.

[2]吴泽鹏，郭玲玲，朱明超，贾宏光，宣明.结合图像信息熵和特征点的图像配准方法[J].红外与激光工程，2013（10）：2846-2852.

[3]张弛，王庆.一种基于降维的肤色特征提取和肤色检测方法[J].计算机工程与科学，2009，31（02）：34-36+49.

[4]曹德忠，李清晨，庄绪财，任承，张素恒，宋新兵.Ghost images reconstructed from fractional-order moments with thermal light[J].Chinese Physics B.2018 （12）.

[5]董艳，梁久祯.基于多种色彩空间的像素覆盖分割方法[J].小型微型计算机系统，2015（08）：1886-1890.