從人臉識別到心理認(rèn)知計算

1、學(xué)術(shù)論壇 科技創(chuàng)業(yè)家 TECHNOLOGICAL PIONEERS 1 引言人臉在社會生活中在人們的情感表達中扮演著重要的角色, 是人類的怒、厭、怕、喜、哀、驚等復(fù)雜情感的載體。人類視覺系統(tǒng)(human visual system,HVS 具備分辨人臉復(fù)雜模式的能力。然而, 這種對人來說與生俱來的分析與合成能力對計算機而言卻顯得尤為困難。經(jīng)過近四十年的研究發(fā)展, 人臉識別取得了可喜的成績, 只是大都是基于二維圖像進行, 有著極大的光照及姿態(tài)的依賴性, 一些基于三維的研究也因為要使用昂貴的三維視頻采集設(shè)備以及三維建模需要產(chǎn)生巨大的機時而無法進入實用階段?？紤]人臉識別的成本、可行性及實時性要求,

2、成為了我們無法回避的問題, 在此我們不把關(guān)注的重點放在傳統(tǒng)主成分分析(PCA、Gabor 小波、人臉識別新方法(DF_LDAEGF 、Adboost 學(xué)習(xí)算法、局部特征分析(LFA等算法研究上, 而將主要重點放在利用形狀建模和紋理映射進行三維人臉建模上。2 利用形狀建模和紋理映射進行人臉3D 建模在被管理者必然通過的AB 門安裝具有臉部自動對焦, 自動曝光功能的監(jiān)控探頭采集序列圖像為后期實驗做準(zhǔn)備。第一步 形狀建模首先根據(jù)人臉特征點建立訓(xùn)練庫的稀疏形變模型, 然后用優(yōu)化算法將訓(xùn)練庫中三維人臉模型特征點的分布作為先驗知識, 對測試人臉上特征點的深度信息進行估計, 從而獲得特征點的類三維(quas

3、i-3D,Q-3D 坐標(biāo)。2. 1特征深度值估計以訓(xùn)練集為先驗知識, 估計平面特征點的深度信息最簡單、最直觀的方法是在訓(xùn)練集中找到一個人臉模型, 使得它鼻尖頂點的二維坐標(biāo)最接近, 然后將其作為深度值, 也就是使用最優(yōu)匹配法(best match ing, BM 。2. 2基于稀疏線性模型的優(yōu)化算法統(tǒng)計模型是利用人臉先驗知識的有效手段, 在已知三維人臉上個特征點的情況下, 用特征點的情況用, 用特征點集合表示人臉結(jié)構(gòu), 把它們進行線性組合構(gòu)造一個稀疏形狀向量。第二步 進行紋理映射紋理映射就是建立二維紋理空間點到三維物體表面點之間的一一對應(yīng)關(guān)系。這種映射關(guān)系對于目標(biāo)為參數(shù)化的曲面, 可較方便地建立

4、起來, 而對于平面多邊形或以隱函數(shù)定義的曲面則要將隱式方程化為參數(shù)方程。最后將新建模型參數(shù)與樣本庫中的三維模型參數(shù)進行比對, 從而達到身份識別的目的。3 當(dāng)前人臉感知應(yīng)用的不足目前, 二維人臉感知, 三維人臉建模這些難題并沒有得到圓滿解決, 某些行業(yè)管理存在高要求與當(dāng)前人臉感知發(fā)展水平不相適應(yīng)的矛盾。這必然要求我們進行更進一步的努力。心理認(rèn)知計算也進入了我們的視野。4 心理認(rèn)知計算研究現(xiàn)狀在生活中, 人們很難保持一種僵硬的臉部表情, 通過臉部表情來體現(xiàn)情感是人們常用的較自然的表現(xiàn)方式, 其情感表現(xiàn)區(qū)域主要包括嘴、臉頰、眼睛、眉毛和前額等。人在表達情感時, 只稍許改變一下面部的局部特征(譬如皺一

5、下眉毛, 便能反映一種心態(tài)。心理認(rèn)知計算是非常復(fù)雜的過程, 通常包括感覺、知覺、學(xué)習(xí)、記憶、注意、思維和語言等許多心理計算過程。在1972年, 著名的學(xué)者Ekman 提出了臉部情感的表達方法(臉部運動編碼系統(tǒng)FACS 。通過不同編碼和運動單元的組合,作者簡介:龔麟, 男,1978年6月出生, 西昌學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科畢業(yè), 系統(tǒng)分析師、網(wǎng)絡(luò)工程師、計算機技術(shù)助理工程師。先后在四川省會東縣公安局、四川省蕎窩監(jiān)獄工作, 主攻方向:網(wǎng)絡(luò)工程、信息化建設(shè)、軟件工程。從人臉識別到心理認(rèn)知計算龔麟(四川省蕎窩監(jiān)獄 四川西昌 615000摘要:本文給出了一種基于單張照片首先采用形狀建模和紋理映射進行

6、三維人臉建模, 為基于先驗知識的人臉識別提供了便利條件, 也使突破被識別對像的光照及姿態(tài)依賴性瓶頸成為了可能, 人臉識別實用化離我們更近了; 通過情感表現(xiàn)區(qū)域主要包括嘴、臉頰、眼睛、眉毛和前額的分析研究, 臉部運動編碼系統(tǒng)FACS 、雙模態(tài)情感識別、模板匹配法、邊緣檢測法、外輪廓檢測法、情感模型等一批心理認(rèn)知計算新方法不斷涌現(xiàn), 使得通過計算機更加有的放矢的對被管理對像心理矯正工作成為了一種可能。為進一步強化管理提供參考依據(jù)。關(guān)鍵詞:人工智能 人臉識別 形狀建模 紋理映射 心理認(rèn)知計算 心理矯正即可以在臉部形成復(fù)雜的表情變化, 譬如幸福、憤怒、悲傷等。該成果已經(jīng)被大多數(shù)研究人員所接受, 并被應(yīng)

7、用在人臉表情的自動識別與合成。(如圖1中科院自動化所的黃力行等認(rèn)為語音和面部肌肉動作是用于情感識別的2個最重要的模態(tài), 在雙模態(tài)情感識別中, 給不同的特征賦予不同的權(quán)值有利于充分利用雙模態(tài)信息, 其基本心理狀態(tài)的識別率達80%以上; 清華大學(xué)的魏冉等處于不同表情中人臉差異特征進行分析, 分別用模板匹配法、邊緣檢測法、外輪廓檢測法提取嘴、額頭、眉毛在形狀、紋理和距離上的特征, 平均識別率高達85%;北京科大的王巍等對人的心理活動以人工心理學(xué)為依據(jù), 進行人工機器模擬, 提出了人機交互的情感模型。上述研究如能進入實用化階段則可跟據(jù)被管理者的不同心理特征, 做到因人施教, 使心理矯正工作更加有的放矢

8、, 使教育工作達到事半功倍的效果。5 結(jié)束語人們在很多時候都存在心理活動, 和語言文字相比, 潛意識中人們更經(jīng)常選擇諸如語音語調(diào)、姿態(tài)及面部表情等非語言手段來表達他們的心理活動, 研究心理認(rèn)識計算的目的是希望計算機能通過分析人的外在行為達到對其內(nèi)部心理活動的合理理解, 特別是針對目的、注意的推理判斷。它涉及計算機科學(xué)、犯罪心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、社會學(xué)、犯罪學(xué)及人類學(xué)等多個學(xué)科, 對心理認(rèn)識計算的研究有著及其深遠的意義。參考文獻1王國胤, 龔勛. 人臉感知從二維到三維M.北京:科學(xué)出版社,2011:117.2魏迎梅, 王鳳學(xué). 一種正面人像的識別方法/OL ht tp :/we nk u. ba id