基于CBIR技術(shù)的手機人臉識別系統(tǒng)設計

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

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準，在圖像數(shù)據(jù)庫中進行內(nèi)容上一致或相似性匹配，最終提供符合查詢條件的相應圖像。
1．1 CBIR的基本原理
CBIR一般由圖像標引系統(tǒng)和圖像檢索系統(tǒng)兩部分構(gòu)成。圖像標引系統(tǒng)索引圖像文件并按設計要求設置檢索標目即檢索點，形成一個可供匹配檢索的有序的標目索引系統(tǒng)。該系統(tǒng)按設計功能提供顏色、紋理、形狀和對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、組合及對稱關(guān)系等；形狀是指圖像輪廓組成、形狀、大小等；對象包括圖像子對象的關(guān)系、數(shù)量、屬性和旋轉(zhuǎn)等。
1．3 CBIR的特點
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，適應性更強；用相似匹配(Similar Match)代替精確匹配(Exact Match)，即采用相似比對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，并可不斷改進檢索式，細化檢索過程；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)，哥倫比亞大學的Visual SEEK圖像查詢系統(tǒng)，麻省理工學院實驗室開發(fā)的PhotoBook系統(tǒng)，美國UIUC大學的MARS系統(tǒng)等。為進一步提高檢索的準確性，CBIR系統(tǒng)采用相似度算法，計算用戶提交結(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行交互，系統(tǒng)通過對這些反饋的相關(guān)信息進行學習，再次進行下一輪檢索，從而達到用戶的要求。