27、从出版物数据中发现专业领域及面部特征提取方法研究

从出版物数据中发现专业领域及面部特征提取方法研究

一、从出版物数据发现专业领域

1.1 实验背景与方法

在确定工作人员专业领域方面，采用了根据出版物标题和简单的字符串匹配算法，为麦考瑞大学计算机系的成员分配了与他们专业领域相关的 RFCD 代码。研究人员联系了 20 名工作人员，其中 18 人做出了回应，回应率达到 90%，包括 10 人使用旧 RFCD 代码，8 人使用新 RFCD 代码。

1.2 结果分析

• 专家认同情况 ：除一名专家外，其他专家都认同系统为他们确定的最高排名的 RFCD 代码。不同意的专家 S33 认为自己的部分工作应归类于 410300 电影、电子艺术和多媒体，而非 280000 信息、计算和通信科学，但其在 IRIS 中只有一篇与计算机游戏相关的文档。这引发了关于系统应在多大程度上接受专家对自动搜索数据验证的问题。
• 代码准确率 ：18 位专家中，94.4%（17 人）认同最高排名的 RFCD 代码，而只有 38.9%（7 人）认同第二高排名的代码。系统代码的整体平均准确率为 62.05%，旧代码为 65.86%，新代码为 57.30%。旧代码平均准确率较高可能有两个原因：一是收到旧代码的部分工作人员回应笼统，认为分类“足够好”；二是使用新代码时，为每个工作人员分配的代码更多，新代码类别更多，且部分原属于 280000 类别的代码被移至其他类别。

代码类型	均值	标准差	最小值	最大值
旧代码	65.86%	26.51%	24.42%	100.00%
新代码	57.30%	22.29%	18.75%	88.98%
两者	62.05%	24.41%	18.75%	100.00%

1.3 低准确率原因分析

旧代码和新代码平均准确率较低，可能是工作人员对代码含义理解不清晰。每个工作人员对自己的研究领域或专业有先入为主的观念，可能未考虑每个代码的实际代表意义，以及自己撰写的论文是否可能属于不同的 RFCD 代码。例如，工作人员 S51 原本认为自己的大部分工作可归类于 280200 人工智能和信号与图像处理，但发现系统确定的最高排名代码是 280100 信息系统后，意识到自己近期的很多工作可归为此类。

1.4 算法评价与展望

总体而言，该算法在确定麦考瑞大学计算机系工作人员最突出的 RFCD 代码方面相当成功，但在大多数情况下也存在一些错误预测。目前不确定该算法在其他部门或其他大学工作人员中的表现，需要进一步改进算法以提高准确性，并在其他部门的出版物上进行测试。此外，由于仅以论文和出版物的标题作为输入，该算法及其他类似算法的准确性受到限制，理想情况下应包含文档摘要甚至文档本身以获得更准确的结果。

二、面部特征提取方法

2.1 面部特征提取的重要性与现状

自动面部特征提取是计算机视觉中最重要且备受关注的问题之一，是人脸识别和面部图像压缩的必要步骤。目前已有多种方法被提出，但都存在不足，如不能完整反映面部结构和纹理。因此，结合不同的特征提取方法以整合互补信息，有望提高特征提取阶段的效率。

2.2 面部特征提取方法分类

2.2.1 基于几何特征的方法组

该方法组主要通过使用面部重要组件（如眼睛、鼻子、嘴巴等）的相对位置和大小来提取特征，主要集中在两个方向：
- 边缘和方向检测 ：检测重要组件的边缘、方向或包含重要组件的区域图像，然后从这些边缘和方向构建特征向量。例如使用 Canny 滤波器检测眼睛或嘴巴图像区域，使用 Hough 变换检测眼睛，以及梯度分析方法。
- 灰度差异方法 ：基于重要组件和非重要组件的灰度差异，使用特征块、Adaboost 方法中的 Haar 类特征块集将灰度分布转换为特征向量。如 LBP 方法将面部图像划分为区域，根据中心像素的灰度值将其相邻像素转换为 0 或 1，每个像素用二进制字符串表示，然后为每个区域构建直方图并组合成面部图像的特征向量。Cascaded AdaBoost 和 Chain AdaBoost 方法使用 Haar 类特征检测面部重要组件或面部，Gabor Wavelets 方法中的 Gabor 滤波器可以捕捉显著的视觉属性。这些方法的优点是专注于面部重要组件，但缺点是不能保留面部全局结构和纹理。

2.2.2 基于模板的方法组

基于模板函数和适当的能量函数，该方法组提取面部重要组件（如眼睛、嘴巴等）或面部形状的特征。例如可变形模板方法，通过定义能量函数将图像强度的边缘、峰值和谷值与模板的相应属性联系起来，模板通过动态改变其参数值来最小化能量函数，从而找到最佳匹配，最终的参数值可作为特征描述符。该方法的优点是使用模板并确定面部重要组件的参数，但缺点是不能反映面部全局结构。

2.2.3 基于颜色分割的方法组

该方法组基于皮肤颜色来分离面部，将面部图像区域内的非皮肤颜色区域视为“眼睛”和/或“嘴巴”的候选区域。

2.2.4 基于外观的方法组

该方法组的目标是使用线性变换和统计方法找到表示面部的基本向量，如 PCA 和 ICA 方法。PCA 方法的目标是减少特征空间的维度，同时保留主要特征以最小化信息损失，使用数据的二阶统计量（协方差矩阵），但存在高阶依赖问题。ICA 方法不仅使用二阶统计量，还使用高阶统计量（峰度），是比 PCA 更通用的方法。在许多自然信号（如语音、自然图像）更好地用“超高斯”分布的源的线性组合描述的情况下，ICA 方法优于 PCA 方法，因为它提供了更好的数据概率模型，能唯一识别混合矩阵，找到可能在有噪声情况下比 PCA 更好地重建数据的非正交基，并且对数据中的高阶统计量敏感。基于外观的方法组在面部特征提取问题中表现最佳，因为它保留了面部图像的重要信息，去除了冗余信息，反映了面部全局结构。

2.3 方法组合与实验

为了提高人脸识别的准确性和可靠性，将 ICA 方法与基于几何特征的方法相结合，提出了 GICA 方法，并与基于几何特征的方法和 PCA 方法相结合的 GPCA 方法在 CalTech 数据集和自有数据集上进行了比较。实验结果表明，GICA 方法在 CalTech 数据集上的性能达到 96.57%，优于 GPCA 方法的 94.70%；在自有数据集上，GICA 方法的性能为 98.94%，也优于 GPCA 方法的 96.78%，证实了 GICA 方法在面部特征提取中的优势。

graph LR
    A[面部特征提取方法] --> B[基于几何特征的方法组]
    A --> C[基于模板的方法组]
    A --> D[基于颜色分割的方法组]
    A --> E[基于外观的方法组]
    B --> B1[边缘和方向检测]
    B --> B2[灰度差异方法]
    E --> E1[PCA方法]
    E --> E2[ICA方法]

综上所述，从出版物数据发现专业领域的算法有一定成效但有待改进，而面部特征提取中 GICA 方法展现出了良好的性能，为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考。未来还需要进一步优化算法，扩大实验范围，以提高准确性和适用性。

三、GICA 方法的具体实现与优势分析

3.1 GICA 方法的实现流程

GICA 方法是将基于几何特征的方法和独立成分分析（ICA）方法相结合。具体实现步骤如下：
1. 几何特征提取 ：
- 首先，使用基于几何特征的方法组中的技术，如边缘和方向检测或灰度差异方法，提取面部重要组件（眼睛、鼻子、嘴巴等）的特征。例如，通过 Canny 滤波器检测眼睛和嘴巴的边缘，或者使用 LBP 方法将面部图像划分为区域并生成特征向量。
- 对提取的几何特征进行预处理，如归一化处理，以确保特征的一致性和可比性。
2. ICA 分析 ：
- 将提取的几何特征作为输入，应用 ICA 方法进行分析。ICA 方法使用高阶统计量（如峰度）来寻找数据中的独立成分。
- 通过迭代计算，找到一组独立的基向量，使得输入数据可以表示为这些基向量的线性组合。
3. 特征融合 ：
- 将 ICA 分析得到的独立成分特征与之前提取的几何特征进行融合。可以采用简单的拼接方式，将两种特征向量连接成一个更长的特征向量。
- 对融合后的特征向量进行进一步的处理，如降维处理，以减少特征的维度，提高计算效率。

3.2 GICA 方法的优势

与 GPCA 方法相比，GICA 方法具有以下优势：
- 更好的数据模型 ：ICA 方法提供了更适合自然信号（如面部图像）的概率模型。许多自然信号具有“超高斯”分布，ICA 能够更好地捕捉这些信号的特征，而 PCA 基于二阶统计量，对于高阶关系的处理能力有限。
- 唯一的混合矩阵识别 ：ICA 方法可以唯一地识别混合矩阵，这意味着它能够更准确地分离出独立成分。而 PCA 在某些情况下，如非高斯源模型时，可能无法准确确定混合矩阵。
- 更好的噪声处理能力 ：在存在噪声（如光照变化和面部表情变化）的情况下，ICA 找到的非正交基能够更好地重建数据。因为它对高阶统计量敏感，能够捕捉到更多的信息，从而在噪声环境中表现更优。
- 更高的准确性 ：通过实验比较，在 CalTech 数据集和自有数据集上，GICA 方法的识别准确率均高于 GPCA 方法。这表明 GICA 方法在整合几何特征和独立成分特征方面更有效，能够更准确地反映面部的结构和纹理信息。

3.3 实验结果对比分析

数据集	GPCA 方法准确率	GICA 方法准确率	准确率提升
CalTech 数据集	94.70%	96.57%	1.87%
自有数据集	96.78%	98.94%	2.16%

从实验结果可以看出，GICA 方法在两个数据集上都取得了比 GPCA 方法更高的准确率。在自有数据集上，准确率提升更为明显，达到了 2.16%。这进一步证明了将基于几何特征的方法和 ICA 方法相结合的有效性。

四、总结与展望

4.1 研究总结

本文介绍了两个不同领域的研究内容，包括从出版物数据发现专业领域的算法和面部特征提取的方法。在从出版物数据发现专业领域方面，通过简单的字符串匹配算法为计算机系工作人员分配 RFCD 代码，该算法在确定最突出的 RFCD 代码方面有一定成效，但存在错误预测，且准确率受输入数据（仅标题）的限制。在面部特征提取方面，分析了多种现有的面部特征提取方法，并提出了 GICA 方法，通过实验证明了 GICA 方法在准确率上优于 GPCA 方法。

4.2 未来展望

• 算法优化 ：对于从出版物数据发现专业领域的算法，需要进一步优化算法，考虑更多的输入信息（如文档摘要、全文内容），以提高准确性。同时，研究如何更好地处理专家的反馈，平衡系统自动搜索结果和专家验证的关系。
• 应用拓展 ：将 GICA 方法应用到更多的人脸识别场景中，如大规模的安防监控系统、智能门禁系统等，验证其在实际应用中的性能。同时，探索将 GICA 方法应用到其他领域，如医学图像分析、生物特征识别等。
• 多方法融合 ：继续探索更多的特征提取方法，并将多种方法进行融合，以进一步提高面部特征提取的准确性和鲁棒性。例如，可以结合深度学习方法，利用其强大的特征学习能力，与传统的几何特征和 ICA 方法相结合。

graph LR
    A[未来研究方向] --> B[算法优化]
    A --> C[应用拓展]
    A --> D[多方法融合]
    B --> B1[考虑更多输入信息]
    B --> B2[处理专家反馈]
    C --> C1[应用到安防监控系统]
    C --> C2[应用到智能门禁系统]
    C --> C3[应用到其他领域]
    D --> D1[结合深度学习方法]
    D --> D2[融合多种传统方法]

综上所述，这两个领域的研究都具有重要的理论和实际意义，未来的研究将朝着提高准确性、拓展应用范围和融合多种方法的方向发展。通过不断的研究和改进，有望在专业领域发现和面部特征提取方面取得更好的成果。