CCD攝影機(jī)結(jié)合非接觸式智慧IC卡在人臉特征的擷取與辨識上之應(yīng)用課件

1、CCD攝影機(jī)結(jié)合非接觸式智慧IC卡在人臉特徵的擷取與辨識上之應(yīng)用 指導(dǎo)教授：林春宏 教授學(xué) 生：曾敬文 洪孟智Speaker ：曾敬文1Outline研究動(dòng)機(jī)與目的RFID簡介系統(tǒng)架構(gòu)與流程人臉辨識膚色偵測人臉定位特徵定位特徵比對2研究動(dòng)機(jī)社會上充斥著不安全的認(rèn)證方式多重認(rèn)證方式RFID結(jié)合個(gè)人獨(dú)特生物特徵的 生理密碼 具有難以複製或遭竊的特性3研究目的主要係以現(xiàn)有的非接觸式智慧IC卡(contactless smart IC card)，在系統(tǒng)身分確認(rèn)時(shí)的資料，結(jié)合已觸發(fā)後的攝影之使用者臉部影像，做為此使用者相對應(yīng)的臉部特徵。在人們對於安全的需求與日俱增之時(shí)，對於需要作身份指認(rèn)、門禁或進(jìn)出需

2、高度安全的環(huán)境，提供了最佳的解決方案。 4RFID簡介RFID（Radio Frequency Identification，無線射頻識別）被列為21世紀(jì)十大重要技術(shù)項(xiàng)目之一，應(yīng)用領(lǐng)域廣泛非接觸式智慧卡是使用RF（無線射頻）技術(shù)的智慧卡，而智慧卡即晶片卡，是一項(xiàng)結(jié)合RFID與智慧卡的科技產(chǎn)品5RFID簡介一套完整的RFID系統(tǒng)是由讀卡機(jī)(Reader)電子標(biāo)籤(TAG) 應(yīng)用程式資料庫電腦系統(tǒng)工作原理為：由 Reader 發(fā)射特定頻率之無線電波能量給TAG驅(qū)動(dòng) TAG電路將內(nèi)部之 ID Code送出Reader 便依序接收解讀此ID Code傳送到應(yīng)用程式資料庫系統(tǒng)做應(yīng)用。 6系統(tǒng)架構(gòu)訓(xùn)練(t

3、raining)合法使用者影像資料庫之系統(tǒng)架構(gòu) 7系統(tǒng)架構(gòu)結(jié)合非接觸智慧卡與人臉辨識的門禁系統(tǒng)架構(gòu)8系統(tǒng)流程彩色影像IDRGB轉(zhuǎn)YCbCr膚色偵測物件切割人臉定位人臉特徵定位人臉特徵計(jì)算彩色影像人臉特徵資料庫個(gè)人人臉特徵資料比對不符合丟棄符合系統(tǒng)流程圖 9膚色偵測 複雜的背景中分辨出膚色區(qū)域減少運(yùn)算的範(fàn)圍增加運(yùn)算速度人臉膚色之色彩空間RGB色彩空間：易受到光線的強(qiáng)弱影響YCbCr色彩空間：亮度與彩度分離膚色範(fàn)圍較集中10步驟一膚色樣本步驟二YCbCr色彩統(tǒng)計(jì)人臉膚色的統(tǒng)計(jì)樣本 人臉膚色樣本在彩度的空間分佈圖 膚色偵測(原始資料庫訓(xùn)練)11膚色偵測-(原始資料庫訓(xùn)練)步驟三：以最小平方法求解，分

4、別求得上、下界之三次式方程式，當(dāng)作膚色條件之一，其表示如圖：步驟四：分別找出R、G、B的最大值和最小值，交集上述膚色條件，定義出原始資料庫的膚色範(fàn)圍 。膚色之Cb 、 Cr值上下界多項(xiàng)式 128原始圖片 Wang and Chang 2 歐俊岳3 黃泰祥4 本報(bào)告方法(原始資料庫) 13膚色偵測(實(shí)驗(yàn)結(jié)論)其他文獻(xiàn)所提供數(shù)據(jù)並不完全適用於本實(shí)驗(yàn)原始資料庫是來源複雜對原始資料庫作訓(xùn)練，可以更精確找出膚色區(qū)域。14人臉定位-(物件切割)物件切割(object segment)技術(shù) 定位後的人臉 物件切割的結(jié)果 膚色偵測的結(jié)果 15特徵定位- (眼球定位)眼睛附近有Cb值比較大而Cr值比較小眼睛是由

5、較暗的眼球和較亮的眼白所組成圓形邊緣偵測找眼球中心(sobel)CbCr 遮罩結(jié)果圓形邊緣偵測結(jié)果16特徵定位- (眼角定位)眼角Cb值較高邊緣偵測(Sobel)兩結(jié)果的交集17特徵定位-(嘴角定位)嘴角Cr值較高邊緣偵測(Sobel)兩結(jié)果的交集Cb取一門檻值結(jié)果 Sobel邊緣偵測結(jié)果 (a)與(b)的交集18特徵定位19特徵定位系統(tǒng)採用的特徵向量長度20特徵比對正規(guī)化特徵向量長度歐氏距離計(jì)算兩特徵向量之間的差異量，計(jì)算結(jié)果，所得到的距離愈小表示兩組數(shù)據(jù)愈接近。21實(shí)驗(yàn)結(jié)論定位人臉成功率(95%)眼球成功率(82%)眉心成功率(81%)眼角成功率(46%)嘴角成功率(53%)鼻角成功率(6

6、6%)比對辦識成功率(41%)比對速度慢特徵值權(quán)重221.tw/article/Design/circuit_design/circuit_design14.htm2 Wang. H. Wang and S.-F. Chang, “A highly efficient system for automatic face region detection in MPGE video,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 7, no. 4, pp. 615-628, 1997.3 歐俊岳, 一個(gè)以人臉影像為基礎(chǔ)的影像搜尋系統(tǒng)(A Human Face-based Image Search System), 2003, 國立臺灣大學(xué)資訊工程研究所碩士論文4 黃泰祥, 具備人臉追蹤與辨識功能的一個(gè)智慧型數(shù)位監(jiān)視系統(tǒng)(A Smart Digital Surveillance System with Face Tracking and Recognition Capability), 2004, 中原大學(xué)電子工程學(xué)系碩士論文。5 施柏樑,運(yùn)用特徵向量技術(shù)於手機(jī)取像之人臉辨識系統(tǒng)(Feature-Vector Based Face Recognition System for Mobile Ph