23、人脸识别数据库：构建、应用与挑战

人脸识别数据库：构建、应用与挑战

1. 人脸识别数据库概述

人脸识别系统的开发离不开人脸图像或序列数据库的构建。数据库的内容很大程度上取决于人脸识别系统的目的和功能。一般来说，人脸数据库可用于以下两个方面：
- 开发和评估人脸识别算法。
- 为应用驱动的操作录入人脸图像。

用于学习和识别人脸的算法需要一个能代表预期学习和识别的外观变化的数据库。由于开发能在所有可能外观变化下稳健、一致识别人脸的算法非常困难，因此需要仔细控制并尽可能量化这些变化。同时，用于评估人脸识别系统的数据库应包含与系统开发阶段相似的人脸变化，且评估所用图像需来自不相交的集合，以量化系统的插值和外推能力。

2. 数据库的获取与设计

数据库的获取需要仔细考虑如何控制一系列实验变量，这些变量实际上定义了人脸图像可能的外观变化。每个变量的控制程度最终取决于使用该数据库的研究目标。人脸外观变化的来源可分为内在和外在两类。
- 内在实验变量
- 人群特征 ：在构建人脸数据库时，可从年龄、种族、性别等内在变量考虑人群的性质。数据库应代表应用目标人群，而非整个人类群体。例如，为东京银行访问控制开发的系统，不应使用包含很多白种人或幼儿的数据库。为开发应对老化的人脸识别系统，可能需要受试者每隔数月甚至数年进行多次图像采集。
- 受试者准备 ：确定受试者数量和性质后，采集前需对受试者进行准备。采集特定人脸时，可控制以下内在变量：
- 面部表情 ：期望的面部表情变化以及如何控制，如何指导受试者。
- 服装 ：是否对服装有限制，如是否允许戴帽子和围巾。
- 面部遮挡 ：受试者的脸被眼镜、珠宝和化妆品遮挡的程度。
- 头发 ：是否需要用浴帽等覆盖头发。
- 外在实验变量
在采集人脸图像时，可决定环境并控制采集设备，每个受试者的图像和序列数量也因研究而异。应考虑以下外在变化来源：
- 对齐 ：可在采集时通过对齐眼睛等面部特征来对齐人脸图像。
- 背景 ：均匀的背景可能有用，精心准备的背景可通过色度键控实现自动分割。
- 相机调整 ：使用的镜头和与受试者的距离会影响图像质量和透视效果的程度，相机聚焦也很重要。
- 光照 ：可控制光源的数量、位置和类型。
- 成像设备 ：最常用的是捕获二维图像或图像序列的单目CCD相机，也可使用双目系统或激光测距设备捕获三维人脸表示。
- 姿势 ：控制头部相对于图像平面姿势的精度和机制。
- 尺度 ：人脸在像素中的宽度和高度。

为便于学习算法处理，人脸图像可在数据采集后进行对齐，但该过程无法完全自动化。因此，最好在采集时确保人脸图像正确对齐，以避免或简化归一化过程。

3. 带姿势标签数据库的获取

虽然有很多正面视图的数据库，但目前缺乏连续覆盖整个视图球的图像数据。以下介绍两种获取带三维姿势角度标签的视图数据库的方法。
- 使用人工标记
为测量姿势变化的影响，可通过手动裁剪图像仔细去除图像平面平移和尺度变化等其他自由度。但头部旋转会导致人脸在图像平面上的水平平移，使不同姿势图像的对齐变得困难。

获取带姿势标签人脸图像的一种简单方法是使用人工标记。受试者坐在半圆中间的转椅上，在半圆周围每隔10°放置标记，相机放置在与受试者成0°且与标记高度相同的位置。调整转椅高度使受试者正面视图图像中心与相机中心对齐，然后让受试者从 -90°（左侧面视图）到 +90°（右侧面视图）每隔10°看墙上的标记来采集图像。也可只采集从0°（正面视图）到90°的图像，通过镜像生成侧面到侧面的序列。

通过以眼睛为锚点可获得适合姿势理解的对齐人脸模板。这些模板大小固定，排除了大部分背景和头发。首先，通过鼠标指定每只眼睛最靠近头部一侧的点来交互式捕获正面视图，设置所有模板的宽度和高度，捕获矩形人脸模板。后续模板通过指定眼睛最靠近头部遮挡处的最极端点来捕获。

这种方法的缺点是姿势标签有噪声，因为受试者不一定直视标记位置，且很难控制和测量头部倾斜。但它成本低且设置相对容易，采集的人脸图像可用于初始实验和商业应用的录入。

• 使用传感器和校准相机
  为获得仔细对齐和归一化的带姿势角度标签的人脸图像，构建了使用电磁传感器和校准相机的采集系统。该系统使用六自由度的Polhemus跟踪器，传感器刚性连接到受试者佩戴的头带上，单目图像采集系统校准到磁传感器的三维坐标系。通过传感器提供的三维坐标和方向，可确定人脸相对于传感器的三维位置，再通过反向投影到图像平面确定头部在图像中的位置，从而采集裁剪良好的图像，并使用传感器方向为每个图像标记偏航和倾斜的头部姿势角度。

相机校准：为定位和对齐二维头部图像，需将相机相对于传感器进行校准。这涉及使用一组传感器的三维位置及其在图像平面上的相应二维投影来确定相机参数，包括焦距、径向畸变等内在参数，以及相机相对于传感器坐标系的位置和方向等外在参数。采用Tsai最初提出的相机模型，校准过程需要一组校准点，每个校准点由三维传感器位置及其二维图像组成。

头部对齐和标记：传感器相对于头部的位置可以是任意的，但为确保不同人采集的头部图像位置和尺度一致，需手动定位每个受试者的一些面部特征，以确定缩放因子和头部内的一个三维点。该点刚性“附着”在面部特征（眼睛和上唇）上，其投影用作采集头部图像的中心，然后根据缩放因子裁剪图像并重新采样到固定像素数。

首先，在正面视图中定位受试者的眼睛和上唇中间，通过屏幕上叠加的水平对齐框和垂直线帮助操作员找到正面视图，使双眼框中心对齐眼睛中心，双眼框中心连线为眼间线并保持水平，以最小化头部在图像平面的旋转。用上唇与眼间线段中点的距离确定图像裁剪框的大小。

通过恢复特征点的深度（初始设置为传感器到图像平面的深度），并根据对齐时坐标的变化应用逆透视投影来恢复特征点的深度变化，从而确定特征点的三维坐标。在脸上定位三个三维特征点：左右眼和上唇中间，将裁剪框中心设置为上唇到眼间线中点连线中点的投影，通过逆旋转该连线使其垂直对齐并平行于图像平面，获得其投影作为缩放因子。

4. 基准测试

不同人脸识别方法的基准测试和定量比较需要使用共享的标准数据库。近年来，不同研究小组使用了一些公开可用的数据库进行评估，在一定程度上可以对所使用数据库代表的子问题进行比较。值得注意的是美国国防部反毒品技术转移计划赞助的FERET（人脸识别技术）项目，该项目获取并以受控方式向美国选定的开发站点发布了大型人脸数据库用于开发和评估。

然而，任何特定的数据库设计往往会使一种算法更具优势，改变数据库和问题可能会使另一种算法更合适。存在一种风险，即像FERET这样的项目被视为定义人脸识别，而不是鼓励对人脸识别的一系列问题进行研究，而是将研究精力集中在更狭窄的工程问题上，“最佳”方法获得商业优势。基准测试是一个值得称赞的目标，但测试结果必须结合上下文考虑。应减少对“头条”识别结果的强调，更多地讨论测试方法和数据中选择的变异性。

以下是一个简单的流程图，展示基准测试的大致流程：

graph LR
    A[选择标准数据库] --> B[使用不同方法进行测试]
    B --> C[收集测试结果]
    C --> D[进行定量比较]
    D --> E[结合上下文分析结果]

5. 商业数据库

人脸识别系统开发并应用后，通过录入系统旨在识别的人员来形成数据库。商业应用中的环境条件比研究实验室更难控制，因此录入时的条件应反映系统运行时条件的可变性。

为限制面部外观的可变性，许多现有的商业人脸识别系统在专门建造的小隔间中录入受试者，尽可能保持光照条件、人脸姿势和受试者与相机的距离恒定。识别时，在用户配合下进行图像采集，用户通常需到类似的小隔间并从指定距离看向相机。因此，目前大多数系统只能识别正面或接近正面视图的受试者。

目前大多数人脸识别系统要么用于实验目的，要么用于满足人员数量有限的组织的需求。如果要将这些技术用于识别更大人群的系统，需要解决以下问题：
- 数据库录入 ：大多数大型商业人脸识别应用要求人员持续流动且周转时间短，这需要一个能够实时识别人员而不干扰其活动的图像采集系统。此外，录入时需检查人员是否之前已以其他身份录入，这需要将人员与数据库中所有信息进行比对，这意味着仅能进行验证的系统无法自主录入受试者。
- 更新 ：在大多数商业系统中，无法识别已录入人员的问题通常通过操作员手动干预并将新的未识别图像添加到数据库来解决。这凸显了需要建立一种机制，以便在受试者年龄增长或外观改变时更新数据库，同时也应能够添加新受试者并删除旧受试者。
- 分布式数据库 ：人员身份信息通常存储在联网的分布式数据库中，这要求任何面部外观信息以能够快速通过网络传输的格式编码，以便进行在线实时识别。用于验证目的的身份信息可以存储在用户携带的智能卡上。

系统的性能通过误接受率和误拒绝率来衡量，商业系统开发人员需要考虑这些指标，避免随着数据库规模的增长而恶化。

以下是商业数据库管理的关键要点总结表格：
| 管理方面 | 具体要求 |
| ---- | ---- |
| 数据库录入 | 实时识别，避免干扰活动；检查重复录入 |
| 更新 | 应对受试者外观变化；添加新受试者，删除旧受试者 |
| 分布式数据库 | 信息快速传输；可存储在智能卡上 |

人脸识别数据库：构建、应用与挑战

6. 人脸识别数据库的应用场景

人脸识别数据库在众多领域发挥着重要作用，以下列举一些常见的应用场景：
- 安防监控 ：在公共场所如机场、火车站、商场等安装人脸识别系统，通过与数据库中的人脸信息比对，能够快速识别出可疑人员或通缉犯，提高安全防范能力。
- 门禁系统 ：企业、学校、住宅小区等场所使用人脸识别门禁系统，员工、学生或居民的人脸信息录入数据库后，可实现快速、便捷且安全的出入控制。
- 金融服务 ：银行等金融机构在开户、取款、转账等业务中应用人脸识别技术，通过与数据库中的客户人脸信息进行验证，确保交易的安全性和真实性。
- 考勤管理 ：企业利用人脸识别考勤系统，员工的人脸信息录入数据库后，上下班时通过人脸识别进行考勤记录，提高考勤管理的准确性和效率。

7. 人脸识别数据库面临的挑战

尽管人脸识别数据库在各个领域有广泛应用，但也面临着一些挑战：
- 数据质量问题
- 光照变化 ：不同的光照条件会导致人脸图像的亮度、对比度等发生变化，影响人脸识别的准确性。例如，在强光下人脸可能会出现过曝，在弱光下可能会出现模糊。
- 姿态变化 ：人脸的不同姿态（如正面、侧面、仰头、低头等）会使面部特征的呈现方式发生改变，增加了识别的难度。
- 表情变化 ：不同的表情（如微笑、愤怒、悲伤等）会导致面部肌肉的运动，使面部特征发生变形，对识别结果产生影响。
- 遮挡问题 ：人脸部分被遮挡（如戴眼镜、帽子、口罩等）会使部分面部特征无法被识别，降低识别的准确性。
- 数据安全与隐私问题
- 数据泄露风险 ：人脸识别数据库中包含大量的个人敏感信息，如果数据库管理不善，可能会导致数据泄露，给个人带来安全隐患。
- 隐私侵犯担忧 ：人们对人脸识别技术的广泛应用存在隐私侵犯的担忧，担心自己的人脸信息被滥用。
- 算法适应性问题
- 不同人群适应性 ：不同种族、年龄、性别的人群面部特征存在差异，一些人脸识别算法可能在某些人群上的识别效果较好，而在其他人群上的效果较差。
- 复杂环境适应性 ：在复杂的环境条件下（如嘈杂的背景、动态的场景等），人脸识别算法的性能可能会受到影响。

8. 应对挑战的策略

针对人脸识别数据库面临的挑战，可以采取以下策略：
- 提高数据质量
- 多条件采集 ：在采集人脸数据时，尽量涵盖不同的光照、姿态、表情等条件，以提高数据库的多样性和代表性。
- 数据预处理 ：对采集到的人脸图像进行预处理，如光照归一化、姿态矫正、表情分析等，以减少光照、姿态、表情等因素对识别结果的影响。
- 遮挡处理 ：研究针对遮挡情况的识别算法，如利用未被遮挡部分的特征进行识别，或通过多模态信息（如声音、指纹等）辅助识别。
- 保障数据安全与隐私
- 加密存储 ：对人脸识别数据库中的数据进行加密存储，防止数据在存储和传输过程中被窃取。
- 访问控制 ：严格控制对数据库的访问权限，只有授权人员才能访问和使用数据。
- 匿名化处理 ：在不影响识别效果的前提下，对人脸数据进行匿名化处理，保护个人隐私。
- 优化算法适应性
- 算法改进 ：不断改进人脸识别算法，提高其对不同人群和复杂环境的适应性。例如，采用深度学习算法，通过大量的数据训练来提高算法的泛化能力。
- 多模态融合 ：将人脸识别技术与其他生物特征识别技术（如指纹识别、虹膜识别等）相结合，提高识别的准确性和可靠性。

以下是应对挑战策略的流程图：

graph LR
    A[提高数据质量] --> B[多条件采集]
    A --> C[数据预处理]
    A --> D[遮挡处理]
    E[保障数据安全与隐私] --> F[加密存储]
    E --> G[访问控制]
    E --> H[匿名化处理]
    I[优化算法适应性] --> J[算法改进]
    I --> K[多模态融合]

9. 未来发展趋势

随着技术的不断发展，人脸识别数据库将呈现以下发展趋势：
- 大规模数据库 ：为了提高人脸识别算法的性能，需要构建大规模的人脸数据库，涵盖更多的人群、更多的场景和更多的变化条件。
- 多模态数据库 ：将人脸数据与其他生物特征数据（如指纹、虹膜、声音等）相结合，构建多模态数据库，提高识别的准确性和可靠性。
- 实时更新数据库 ：随着人们年龄的增长、外貌的变化，需要实时更新数据库中的人脸信息，以保证识别的准确性。
- 云数据库 ：利用云计算技术，将人脸识别数据库存储在云端，实现数据的共享和协同处理，提高数据的利用效率。

10. 总结

人脸识别数据库在人脸识别系统的开发和应用中起着至关重要的作用。构建高质量的数据库需要考虑内在和外在实验变量，采用合适的获取方法，并应对数据质量、安全隐私和算法适应性等方面的挑战。通过采取相应的策略，可以提高数据库的质量和性能，推动人脸识别技术在各个领域的广泛应用。未来，人脸识别数据库将朝着大规模、多模态、实时更新和云存储的方向发展，为人脸识别技术的进一步发展提供有力支持。

以下是人脸识别数据库相关要点的总结表格：
| 方面 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 应用场景 | 安防监控、门禁系统、金融服务、考勤管理等 |
| 面临挑战 | 数据质量问题、数据安全与隐私问题、算法适应性问题 |
| 应对策略 | 提高数据质量、保障数据安全与隐私、优化算法适应性 |
| 未来趋势 | 大规模数据库、多模态数据库、实时更新数据库、云数据库 |