文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
文章編號(hào)： 0258-7998(2014)06-0119-04
近幾年來，隨著MA Y[1-2]等人提出了基于稀疏表示分類的人臉識(shí)別，掀起SRC在人臉識(shí)別領(lǐng)域應(yīng)用的熱潮。郝靜靜[3]等人提出一種改進(jìn)的人臉識(shí)別方法，效果得到明顯提高。SALAH R[4]等人結(jié)合紋理特征提取和稀疏表示實(shí)現(xiàn)人臉表情的識(shí)別。Zhang Shiqing[5]等人把Gabor小波和局部二值化(LBP)分別用于表情特征提取，評(píng)估稀疏表示分類(SRC)的性能，并與支持向量機(jī)(SVM)、NSC、NNC等進(jìn)行了比較。MAHOOR H[6]等人對(duì)人臉運(yùn)動(dòng)單元進(jìn)行稀疏表示實(shí)現(xiàn)表情識(shí)別，并與SVM、NSC方法進(jìn)行了比較。但表情特征相對(duì)于人臉特征復(fù)雜，表情樣本少，加大了表情識(shí)別難度；直接運(yùn)用SRC實(shí)現(xiàn)表情識(shí)別效果不是很好。鄒修國[7]等人把人臉識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用到DSP，為識(shí)別系統(tǒng)廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
針對(duì)上述識(shí)別方法的優(yōu)缺點(diǎn)，本文提出雙模板稀疏表示算法對(duì)人臉表情進(jìn)行識(shí)別。通過增加正、負(fù)模板重構(gòu)新的觀測(cè)矩陣，優(yōu)化了稀疏表示的性能，減少噪聲、遮擋等對(duì)表情識(shí)別的影響，提高了表情的識(shí)別率。
1 基于稀疏表示的表情識(shí)別
1.1 稀疏表示理論
稀疏表示SR(sparse representation)可稱為壓縮感知，在很多領(lǐng)域扮演了越來越重要的角色。在式(1)中，稀疏表示理論的核心是在過完備矩陣D∈Rm×n下，重構(gòu)出的
逼近原信號(hào)x，可理解為求解方程的過程:
在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)m<<n時(shí)，式(1)有無窮多解，即該方程是欠定方程。通過下式得到的最稀疏解x0即最小l0范數(shù)解:
但式(2)的求解過程是一個(gè)NP-hard問題，計(jì)算效率極低。參考文獻(xiàn)[8]指出，在滿足約束等距性RIP的條件下，最小l1范數(shù)解逼近最小l0范數(shù)解。所以，可以在解集合尋找最小范數(shù)解(min‖x‖1)來代替求min‖x‖0，這是一個(gè)凸優(yōu)化問題，用式(3)表示：
對(duì)于上述最優(yōu)化問題，有許多l(xiāng)1算法[9]能夠有效地求解，包括正交匹配追蹤算法、LASSO、SPGL1算法等。
1.2 基于稀疏表示的表情識(shí)別算法
從表情庫中隨機(jī)取大部分人臉圖像作為訓(xùn)練樣本，用于構(gòu)建測(cè)試樣本對(duì)應(yīng)的冗余字典。設(shè)第i類訓(xùn)練樣本用矩陣表示為
,每個(gè)圖像用v來表示。將k類共n個(gè)訓(xùn)練樣本組合在一起形成整個(gè)訓(xùn)練集矩陣D：
其中，m表示樣本的像素點(diǎn)，ni表示第i類樣本數(shù)目。通過求解出測(cè)試人臉在由訓(xùn)練樣本構(gòu)成的字典里的表示，可以知道測(cè)試人臉的表情類別信息。給出一個(gè)屬于第i類的測(cè)試樣本y，可以表示為：
測(cè)試樣本僅用來表示自同一類訓(xùn)練樣本的線性組合，其他類別的系數(shù)為零，即求解出的解x1=[0,0,…,0,
],只有第i類的值是非0元素。系數(shù)向量a中包含大量有利于分類的信息。判斷測(cè)試樣本所屬類別的公式為：
其中δi(x1)∈Rn，是第i組系數(shù)中非零的數(shù)為系數(shù)x1中與i對(duì)應(yīng)的那些數(shù)。ri(y)=‖y-Aδi(x1)‖2表示的是y與Aδi(x1)的殘差值,認(rèn)為殘差值最小的對(duì)應(yīng)類別i為y的類別。
2 雙模板稀疏分類算法
實(shí)際應(yīng)用中，訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)和單樣本的像素點(diǎn)影響原信號(hào)重構(gòu)的效果。直接用訓(xùn)練樣本來構(gòu)造冗余字典D，重構(gòu)效率很低。由于圖像中含有噪聲干擾，為了解決噪聲的影響，式(1)改寫為：
其中，ε表示誤差向量，它與稀疏解x一樣含有大量的稀疏零點(diǎn)。因此，為了方便計(jì)算，把解x和ε合并起來，添加一個(gè)模板I去構(gòu)造新的矩陣B，故y可以表示為：
其中,B=[D,I]∈Rm×(n+m)。由于m<(m+n)，所以方程(8)一直是欠定方程，ω的解并不唯一。把矩陣I用單位矩陣表示，I的向量ii∈Rm中只含一個(gè)非零數(shù)，用來表示圖像中零散的噪聲點(diǎn)。單模板I通過向量e幫助x分擔(dān)原圖像的零散噪聲，使更多有用信息集中于向量x上。
原則上,觀測(cè)矩陣D在沒有限制的條件下，系數(shù)x可以為任何實(shí)數(shù)。然而，在識(shí)別的應(yīng)用中，被識(shí)別的目標(biāo)應(yīng)該被訓(xùn)練樣本用非負(fù)系數(shù)所表示。在訓(xùn)練樣本庫中，尋找到類似測(cè)試樣本類別的個(gè)體時(shí)，主要集中于該類似樣本的非負(fù)系數(shù)上。然而，直接對(duì)上述的輔助稀疏x、e進(jìn)行非負(fù)約束不太合理。因此，本文在正模板的基礎(chǔ)上提出了雙模板的擴(kuò)展矩陣。如圖1所示，由訓(xùn)練樣本矩陣、正模板和負(fù)模板共同構(gòu)造雙模板的觀測(cè)矩陣。把測(cè)試樣本中可能存在的負(fù)值轉(zhuǎn)移到負(fù)模板，消除負(fù)系數(shù)對(duì)稀疏解x用于分類時(shí)的影響。此時(shí)，式(1)可寫為：
圖1 雙模板觀測(cè)矩陣
其中，e+∈Rm，e-∈Rm分別為正輔助系數(shù)和負(fù)輔助系數(shù)向量，新觀測(cè)矩陣
Rn+2m是非負(fù)系數(shù)向量。此時(shí)，負(fù)模板-I中的每一列向量-ii只含有一個(gè)零值，與正模板的ii剛好相反,可以減少稀疏表示中對(duì)n的要求，解決樣本數(shù)不夠的問題。式(8)的矩陣B中m<2m+n,因此是欠定方程，且ω沒有唯一的解。通過變換域把式(8)求解問題轉(zhuǎn)化為l1-正則化最小平方問題，稀疏表達(dá)式表示為：
其中‖·‖1和‖·‖2分別表示l1和l2范數(shù)。本文使用l1范數(shù)解法l1_ls求稀疏解x。然后把稀疏解x代入式(6)，求出殘差值，即可得到測(cè)試樣本y對(duì)應(yīng)的類別。
對(duì)于一個(gè)有效的測(cè)試人臉，所求的非零系數(shù)集中于單個(gè)訓(xùn)練目標(biāo)。為了衡量觀測(cè)矩陣的性能，參考文獻(xiàn)[4]定義稀疏集中指數(shù)(SCI)來測(cè)量稀疏系數(shù)集中程度：
如果
則測(cè)試樣本只用一個(gè)目標(biāo)樣本來表示；如果
，則測(cè)試樣本的稀疏表示均勻地分布在所有樣本中。
的值越大，說明求解的x稀疏性越好。本文將通過衡量SCI指數(shù)比較DT-SRC和SRC的性能。
3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
3.1 JAFFE人臉數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)
對(duì)人臉庫的圖像進(jìn)行幾何歸一化、灰度歸一化、濾波等預(yù)處理。JAFFE人臉圖像經(jīng)過預(yù)處理后大小為64×64，如圖2所示，從左到右依次為憤怒、厭惡、恐懼、開心、自然、傷心、驚奇7種表情。
圖2 KA的7種表情預(yù)處理后的圖像
把JAFFE人臉庫的210張圖片按7種表情進(jìn)行分類，每人每種表情隨機(jī)抽取一個(gè)作為測(cè)試樣本，其他為訓(xùn)練樣本。對(duì)人臉圖像進(jìn)行下采樣降維，針對(duì)SRC和DT-SRC算法選擇最優(yōu)的下采樣率,采樣點(diǎn)為15×7，比較NSC、SRC和DT-SRC的識(shí)別性能。
表1中平均SCI指數(shù)為統(tǒng)計(jì)70個(gè)測(cè)試人臉的每個(gè)SCI指數(shù)后求平均值，它能反映出稀疏表示分類的識(shí)別性能。從表1可以看出，DT-SRC相對(duì)SRC和NSC在識(shí)別率上有很大的提升，但犧牲了一定的時(shí)間;SRC和NSC的識(shí)別率差不多。
圖3中，SCI指數(shù)的范圍為[0,1]，指數(shù)越接近1，所求得的解越稀疏，稀疏性越好。從圖3可以看出，在第12、50個(gè)測(cè)試樣本時(shí)SCI都很低，可以認(rèn)為這些樣本類別不能很好地被識(shí)別，所含的表情分類信息不明顯；DT-SRC的SCI指數(shù)普遍比SRC的高，則DT-SRC的重構(gòu)效果比SRC有了很大的提高。
圖3 JAFFE的測(cè)試人臉在SRC、DT-SRC的SCI指數(shù)
本文取圖3的第70個(gè)測(cè)試人臉圖，列出該圖在DT-SRC和SRC下的殘差值，如圖4所示。圖4(a)為第70個(gè)人臉的裁剪圖,圖4(b)和圖4(c)中的橫坐標(biāo)1~7分別表示憤怒、厭惡、恐懼、開心、自然、傷心、驚奇的7種表情。圖4(b)、圖4(c)的第7個(gè)方柱(驚奇)的殘差值最低，可以判斷出圖4(a)的類別是驚奇，該人臉的表情是驚奇。從圖4可以看出，DT-SRC的第7類表情殘差值相對(duì)其他類表情要明顯，所求解的系數(shù)x在表情類別中主要集中于驚奇處。圖4(b)中最低兩個(gè)殘差值的比例大約為1 400/100=14:1；圖4(c)中最低兩個(gè)殘差值的比例大約為500/200=5:2；在該測(cè)試人臉的識(shí)別中，DT-SRC算法比SRC有更好的稀疏性和分類效果。
圖4 某個(gè)測(cè)試人臉的殘差值圖
3.2 在CK人臉數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)
3.1節(jié)實(shí)驗(yàn)同樣適用于Cohn-Kanade(CK)表情庫。選取裁剪成64×64的CK人臉庫作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫，把其中一人的7種表情顯示如圖5所示,從左到右依次為厭惡、恐懼、開心、自然、傷心、驚奇、憤怒7種表情。
圖5 CK的7種表情預(yù)處理后的圖像
CK庫有18個(gè)人，每個(gè)人每種表情有5張，有7種表情，共有630張圖像。每人每種表情隨機(jī)抽取一個(gè)作為測(cè)試樣本，其他為訓(xùn)練樣本，則總有126張測(cè)試樣本、504張訓(xùn)練樣本。然后比較NSC、SRC、ISRC 3種算法的識(shí)別率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。計(jì)算每張CK測(cè)試人臉在SRC、DT-SRC識(shí)別后的SCI指數(shù)，126張測(cè)試人臉的SCI指數(shù)如圖6所示。
圖6 CK的測(cè)試人臉在SRC、DT-SRC的SCI指數(shù)
分析表1和表2可知，SRC和NSC在識(shí)別時(shí)間上比其他方法有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)，而且識(shí)別率也較好。在CK庫中的識(shí)別率明顯比JAFFE庫好，這是因?yàn)樗褂玫腃K庫的圖片質(zhì)量好，各表情差異明顯。DT-SRC比SRC和NSC在識(shí)別率方面有所提高，特別是在圖片表情特征不明顯的情況下，識(shí)別率能有很大的提高。其實(shí)，在CK庫中所使用訓(xùn)練樣本比較多，SRC算法能達(dá)到很高的識(shí)別率。但在JAFFE庫里，由于表情庫的樣本不多，導(dǎo)致字典D的列數(shù)不夠，不能充分發(fā)揮出稀疏表示的作用，從而導(dǎo)致它的識(shí)別率低。而本文的算法DT-SRC彌補(bǔ)了字典矩陣D列數(shù)不足的缺點(diǎn)，且降低了噪聲和負(fù)系數(shù)的影響，使識(shí)別率得到提高，但犧牲了一定的運(yùn)算時(shí)間。
從圖3和圖6的SCI指數(shù)圖看出，DT-SRC的SCI總體上比SRC的高，DT-SRC的稀疏表示性比SRC的好。當(dāng)測(cè)試樣本不是有效的人臉時(shí)，DT-SRC能更好地排除該張圖片，減少錯(cuò)誤的判斷。
本文提出的DT-SRC實(shí)用性強(qiáng)、效率高，降低了識(shí)別的復(fù)雜度，解決了SRC用于表情識(shí)別時(shí)效率不高的問題。通過SRC與DT-SRC的比較，發(fā)現(xiàn)字典矩陣D的構(gòu)造影響著正確識(shí)別率和稀疏分類性能，D中的元素能最大程度地表示測(cè)試樣本的結(jié)構(gòu)，且所添加的正、負(fù)模板可消除噪聲、負(fù)系數(shù)等影響。因此，DT-SRC在表情識(shí)別方面效果不錯(cuò)。
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