從人臉識(shí)別到心理認(rèn)知計(jì)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(huì)生活中在人們的情感表達(dá)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(jué)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(duì)人來(lái)說(shuō)與生俱來(lái)的分析與合成能力對(duì)計(jì)算機(jī)而言卻顯得尤為困難。經(jīng)過(guò)近四十年的研究發(fā)展, 人臉識(shí)別取得了可喜的成績(jī), 只是大都是基于二維圖像進(jìn)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?yàn)橐褂冒嘿F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(jī)時(shí)而無(wú)法進(jìn)入實(shí)用階段?？紤]人臉識(shí)別的成本、可行性及實(shí)時(shí)性要求,

2、成為了我們無(wú)法回避的問(wèn)題, 在此我們不把關(guān)注的重點(diǎn)放在傳統(tǒng)主成分分析(PCA、Gabor 小波、人臉識(shí)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(diǎn)放在利用形狀建模和紋理映射進(jìn)行三維人臉建模上。2 利用形狀建模和紋理映射進(jìn)行人臉3D 建模在被管理者必然通過(guò)的AB 門安裝具有臉部自動(dòng)對(duì)焦, 自動(dòng)曝光功能的監(jiān)控探頭采集序列圖像為后期實(shí)驗(yàn)做準(zhǔn)備。第一步 形狀建模首先根據(jù)人臉特征點(diǎn)建立訓(xùn)練庫(kù)的稀疏形變模型, 然后用優(yōu)化算法將訓(xùn)練庫(kù)中三維人臉模型特征點(diǎn)的分布作為先驗(yàn)知識(shí), 對(duì)測(cè)試人臉上特征點(diǎn)的深度信息進(jìn)行估計(jì), 從而獲得特征點(diǎn)的類三維(quas

3、i-3D,Q-3D 坐標(biāo)。2. 1特征深度值估計(jì)以訓(xùn)練集為先驗(yàn)知識(shí), 估計(jì)平面特征點(diǎn)的深度信息最簡(jiǎn)單、最直觀的方法是在訓(xùn)練集中找到一個(gè)人臉模型, 使得它鼻尖頂點(diǎn)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(jì)模型是利用人臉先驗(yàn)知識(shí)的有效手段, 在已知三維人臉上個(gè)特征點(diǎn)的情況下, 用特征點(diǎn)的情況用, 用特征點(diǎn)集合表示人臉結(jié)構(gòu), 把它們進(jìn)行線性組合構(gòu)造一個(gè)稀疏形狀向量。第二步 進(jìn)行紋理映射紋理映射就是建立二維紋理空間點(diǎn)到三維物體表面點(diǎn)之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。這種映射關(guān)系對(duì)于目標(biāo)為參數(shù)化的曲面, 可較方便地建立

4、起來(lái), 而對(duì)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(kù)中的三維模型參數(shù)進(jìn)行比對(duì), 從而達(dá)到身份識(shí)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(méi)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(jìn)行更進(jìn)一步的努力。心理認(rèn)知計(jì)算也進(jìn)入了我們的視野。4 心理認(rèn)知計(jì)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(guò)臉部表情來(lái)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(dá)情感時(shí), 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(jì)算是非常復(fù)雜的過(guò)程, 通常包括感覺(jué)、知覺(jué)、學(xué)習(xí)、記憶、注意、思維和語(yǔ)言等許多心理計(jì)算過(guò)程。在1972年, 著名的學(xué)者Ekman 提出了臉部情感的表達(dá)方法(臉部運(yùn)動(dòng)編碼系統(tǒng)FACS 。通過(guò)不同編碼和運(yùn)動(dòng)單元的組合,作者簡(jiǎn)介:龔麟, 男,1978年6月出生, 西昌學(xué)院計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)技術(shù)助理工程師。先后在四川省會(huì)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(shí)別到心理認(rèn)知計(jì)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(jìn)行

6、三維人臉建模, 為基于先驗(yàn)知識(shí)的人臉識(shí)別提供了便利條件, 也使突破被識(shí)別對(duì)像的光照及姿態(tài)依賴性瓶頸成為了可能, 人臉識(shí)別實(shí)用化離我們更近了; 通過(guò)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(yùn)動(dòng)編碼系統(tǒng)FACS 、雙模態(tài)情感識(shí)別、模板匹配法、邊緣檢測(cè)法、外輪廓檢測(cè)法、情感模型等一批心理認(rèn)知計(jì)算新方法不斷涌現(xiàn), 使得通過(guò)計(jì)算機(jī)更加有的放矢的對(duì)被管理對(duì)像心理矯正工作成為了一種可能。為進(jìn)一步強(qiáng)化管理提供參考依據(jù)。關(guān)鍵詞:人工智能 人臉識(shí)別 形狀建模 紋理映射 心理認(rèn)知計(jì)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(dòng)識(shí)別與合成。(如圖1中科院自動(dòng)化所的黃力行等認(rèn)為語(yǔ)音和面部肌肉動(dòng)作是用于情感識(shí)別的2個(gè)最重要的模態(tài), 在雙模態(tài)情感識(shí)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(shí)別率達(dá)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(jìn)行分析, 分別用模板匹配法、邊緣檢測(cè)法、外輪廓檢測(cè)法提取嘴、額頭、眉毛在形狀、紋理和距離上的特征, 平均識(shí)別率高達(dá)85%;北京科大的王巍等對(duì)人的心理活動(dòng)以人工心理學(xué)為依據(jù), 進(jìn)行人工機(jī)器模擬, 提出了人機(jī)交互的情感模型。上述研究如能進(jìn)入實(shí)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(dá)到事半功倍的效果。5 結(jié)束語(yǔ)人們?cè)诤芏鄷r(shí)候都存在心理活動(dòng), 和語(yǔ)言文字相比, 潛意識(shí)中人們更經(jīng)常選擇諸如語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、姿態(tài)及面部表情等非語(yǔ)言手段來(lái)表達(dá)他們的心理活動(dòng), 研究心理認(rèn)識(shí)計(jì)算的目的是希望計(jì)算機(jī)能通過(guò)分析人的外在行為達(dá)到對(duì)其內(nèi)部心理活動(dòng)的合理理解, 特別是針對(duì)目的、注意的推理判斷。它涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、犯罪心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、社會(huì)學(xué)、犯罪學(xué)及人類學(xué)等多個(gè)學(xué)科, 對(duì)心理認(rèn)識(shí)計(jì)算的研究有著及其深遠(yuǎn)的意義。參考文獻(xiàn)1王國(guó)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(shí)別方法/OL ht tp :/we nk u. ba id