LVQ神经网络之人脸朝向识别详细解析

野性酷女 2022-05-31 23:13 701阅读 0赞

一、人脸识别介绍  
人脸识别技术（FRT）是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向。虽然人脸识别的研究已有很长的历史，各种人脸的识别技术也很多，但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响，目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的。人脸朝向识别是一个复杂的模式识别问题，当人脸朝向不同的方向时，眼睛在图像中的位置差别较大。本文将图片中描述眼睛位置的特征信息通过Sobel边缘算子提取出来作为LVQ神经网络的输入，人脸朝向作为神经网络的输出，利用Matlab工具箱通过对训练集的图片进行训练，得到具有预测识别功能的网络，从而可以对任意给出的人脸图像进行判断和识别。  
二、LVQ神经网络介绍  
学习向量量化LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络，属于前向神经网络类型，在模式识别和优化领域有着广泛的的应用，其网络结构图如图所示。  
![LVQ网络结构图][LVQ]

*  LVQ神经网络由三层组成，即输入层、隐含层和输出层，网络在输入层与隐含层间为完全连接，而在隐含层与输出层间为部分连接，每个输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为1。输入层和隐含层神经元间连接的权值建立参考矢量的分量（对每个隐含神经元指定一个参考矢量）。在网络训练过程中，这些权值被修改。隐含层神经元（又称为Kohnen神经元）和输出神经元都具有二进制输出值。当某个输入模式被送至网络时，参考矢量最接近输入模式的隐含神经元因获得激发而赢得竞争，因而允许它产生一个“1”，而其它隐含层神经元都被迫产生“0”。与包含获胜神经元的隐含层神经元组相连接的输出神经元也发出“1”，而其它输出神经元均发出“0”。产生“1”的输出神经元给出输入模式的类，由此可见，每个输出神经元被用于表示不同的类。
 *  在MATLAB神经工具箱中提供的与算法相关的LVQ神经网络工具函数和基本功能如下表所示。
 *  在MATLAB的命令行窗口中输入“help lvq”，便可得到与LVQ神经网络相关的函数，进一步利用help命令又能得到相关函数的详细介绍。  
    ![这里写图片描述][SouthEast]  
    三、LVQ神经网络在人脸朝向识别中的应用
 *  问题描述
    
    现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的20个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方，如图所示。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。  
    ![人脸识别图像][SouthEast 1]
 *  设计思路与步骤  
    通过观察不难发现，当人脸面朝不同方向时，眼睛在图像中的位置差别较大。因此，可以考虑将图片中描述眼睛位置的特征向量提取出来作为LVQ神经网络的输入，5个朝向分别用1，2，3，4，5表示，作为LVQ神经网络的输出。通过对训练集的图像进行训练，得到具有预测功能的网络，便可以对任意给出的人脸图像进行朝向判断和识别\[12\]。  
    根据上述设计思路，设计步骤主要包括以下几个部分，如图所示。

![这里写图片描述][SouthEast 2]

*  人脸特征向量的提取  
    当人脸朝向不同时，眼睛在图像中的位置会有明显的差别。因此，只需要将描述人眼位置信息的特征向量提取出来即可。方法是将采集到的100幅图像先进行预处理，将图片按320×360的尺寸对人脸部位进行裁剪，然后将裁剪得到的图像按“人员编号\_人脸朝向”的格式进行命名，再将其转换成二值灰度图像，接着将图像划分成6行8列，人眼的位置信息可以用第2行的8个子矩阵来描述，用Sobel边缘算子进行边缘检测后8个子矩阵中的值为“1”的像素点个数与人脸朝向有直接关系，只要分别统计出第2行的8个子矩阵中的值为“1”的像素点即可。  
    （1） 图像预处理  
    将采集到的不同大小的图像利用美图秀秀将其裁剪成320×360尺寸大小的人脸图像，如图3-3所示。

![这里写图片描述][SouthEast 3]

（2） 图像转换  
利用MATLAB图像处理工具箱中的rgb2gray函数将RGB图像转换为灰度图像，实现程序如下：  
%读取图像  
I=imread(‘2\_2.bmp’);  
%将RGB图像转换为灰度图像  
j=rgb2gray(I);  
figure,imshow(I),figure,imshow(j);  
图像转换结果如图3-4所示。  
![这里写图片描述][SouthEast 4]

（3） Sobel算子进行边缘检测  
Sobel算子是一组方向算子，从不同的方向检测边缘。Sobel算子不是简单求平均再差分，而是加强了中心像素上下左右4个方向像素的权重，运算结果是一幅边缘图像。该算子通常由下列计算公式表示：

![这里写图片描述][SouthEast 5]  
![这里写图片描述][SouthEast 6]  
适当调整常数T的大小来达到最佳效果。部分实现代码如下：  
%读取图像  
I=imread(‘2\_2.bmp’);  
%将RGB图像转换为灰度图像  
j=rgb2gray(I);  
figure,imshow(I),figure,imshow(j);  
%Sobel算子进行边缘检测  
ps=edge(j,’Sobel’);  
figure,imshow(ps);  
利用Sobel算子对图3-4进行边缘检测后的结果如图3-5所示。

![这里写图片描述][SouthEast 7]

（4） 统计像素点位置  
人脸特征向量提取的任务是将图像中描述人眼位置的信息提取出来，即统计出划分网格第2行的8个子矩阵中的值为“1”的像素点的个数。具体实现程序如下：  
%人脸特征向量提取  
%人数  
M=20;  
%人脸朝向类别数  
N=5;  
%特征向量提取  
pixel\_value=feature\_extraction(M，N);  
其中，feature\_extraction为人脸特征向量提取子函数。  
提取出的像素点个数用一个100×8的矩阵表示出来，作为LVQ神经网络的输入层。

*  训练集/测试集产生

图像库中所有图片的特征向量提取出来以后，将100个不同人脸朝向的特征向量作为训练集，测试集为随机抽取的20个不同人脸朝向的图片的特征向量。具体程序如下：  
% 训练集/测试集产生  
% 产生图像序号的随机序列  
rand\_label=randperm(M\*N);  
% 人脸朝向标号  
direction\_label=repmat(1:N,1,M);  
% 训练集  
train\_label=rand\_label(1:100);  
P\_train=pixel\_value(train\_label,:)’;  
Tc\_train=direction\_label(train\_label);  
T\_train=ind2vec(Tc\_train);  
% 测试集  
test\_label=rand\_label(81:end);  
P\_test=pixel\_value(test\_label,:)’;  
Tc\_test=direction\_label(test\_label);

LVQ神经网络的优点是不需要将输入向量进行归一化、正交化，利用MATLAB自带的神经网络工具箱函数newlvq( )可以构建一个LVQ神经网络。本文中隐含层神经元个数设置为10。由于训练集数据是随机产生的，所以参数PC的设置需要事先计算得出，具体的程序为：  
% 创建 LVQ 网络  
for i=1:5  
rate\{i\}=length(find(Tc\_train==i))/100;  
end  
net=newlvq(minmax(P\_train),10,cell2mat(rate),0.01,’learnlv1’);  
% 设置训练参数  
net.trainParam.epochs=1000;  
net.trainParam.goal=0.001;  
net.trainParam.lr=0.1;

*  训练LVQ网络  
    网络创建完毕后，便可以将训练集输入向量送入到网络中，利用MATLAB自带的网络训练函数train( )可以方便地对网络进行训练学习，具体程序为：  
    % 训练网络  
    net=train(net,P\_train,T\_train);
 *  人脸识别仿真测试  
    网络训练收敛后，便可以对测试集数据进行预测，即对测试集的图像进行人脸朝向识别。对于任意给出的图像，只需要将其特征向量提取出来，便可对其进行识别。本文利用sim( )函数将测试集输入数据送入训练好的神经网络，便可以得到测试集的输出仿真数据，即测试集图像的人脸朝向识别结果。具体程序为：  
    % 人脸识别测试  
    T\_sim=sim(net,P\_test);  
    Tc\_sim=vec2ind(T\_sim);  
    result=\[Tc\_test;Tc\_sim\]
 *  结果显示与分析  
    对随机抽取的20幅不同人脸朝向的测试集进行人脸朝向识别后结果见下图  
    ![这里写图片描述][SouthEast 8]  
    结果集result的第1行为测试集图像的标准人脸朝向类别，第2行为测试集图像的预测人脸朝向类别。

![这里写图片描述][SouthEast 9]

![这里写图片描述][SouthEast 10]

以上就是LVQ神经网络在人脸朝向识别中的应用，自己是研一新手，通过上网查资料，一步一步的把它实现出来，并搞懂，只能说，这还是学习第一步，写出来给有兴趣者共享，没看懂的，欢迎私信我。

代码+源程序+图片数据集请前往[LVQ神经网络之人脸朝向识别(源程序+图片数据集)][LVQ 1]

[LVQ]: /images/20220601/e5e579175f3b4a8bb7a8dcbcca53c154.png
[SouthEast]: /images/20220601/3bf99bd9e2a24da2a30e1132bbe885ba.png
[SouthEast 1]: /images/20220601/ddbc77bbfad74e90b10c29df4db592e3.png
[SouthEast 2]: /images/20220601/ab32ee2b0d9b4a2daf3ce5492085366e.png
[SouthEast 3]: /images/20220601/2975f5cb81bd422f94e34614d4209968.png
[SouthEast 4]: /images/20220601/880514f82762462e9cd92a4d1df2aa7b.png
[SouthEast 5]: /images/20220601/f2b0e63f2d0840a5997c8c55672acff1.png
[SouthEast 6]: /images/20220601/3f6bfd37e90b4c2d96207cd202c37aab.png
[SouthEast 7]: /images/20220601/78da1414379a46f6820daece5e22fd40.png
[SouthEast 8]: /images/20220601/dfd2f1a3756c42ee9c99797c20b21f5f.png
[SouthEast 9]: /images/20220601/fcf28afa1dca40bc991029e5050dfa9e.png
[SouthEast 10]: /images/20220601/15a089786ecc4a52960c98814eade758.png
[LVQ 1]: http://download.csdn.net/download/zqhwando/10205211