人脸识别系统

绍的大连市椒金山新建隧道小净距浅埋段控制爆破技术与监测结果分析，是我国超长小净距隧道控制爆破施工的一个重大突破，对密集
住宅区域市浅埋隧道施工具有借鉴作用。
关键词：小净距 浅埋隧道 控制爆破 震动速度 监测
中图分类号： Ｔ Ｂ ４ １
文献标识码： Ａ
文章编号：１６７２－３７９１（２００７）０６（ｂ）－００１６－０２
现在大型的人脸识别在国内公安、奥运 会、机场等场合相继使用， 人们对人脸识别 的研究水平也在不断提高，相信不久的将来人
脸识别系统也会像指纹识别一样得到一个广 泛的普及成为我们日常生活的一部分。
参考文献
［１］ ＣＨＡＩＤ，ＮＧＡＮＫＮ．Ｌｏｃａｔｉｎｇ ｆａｃｉａｌ ｒｅ－ ｇｉｏｎ ｏｆ ａｈｅａｄ ａｎｄ ｓｈｏｕｌｄｅｒｓ ｃｏｌｏｒ ｉｍａｇｅ［Ｃ］／／ Ｐｒｏｃ ３ｒｄ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａ－ ｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｆａｃｅ ａｎｄ Ｇｅｓｔｕｒｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｎａｒａ，Ｊａｐａｎ． １９９８：１２４－１２９．
（２）爆破后沿岩体的切割面（或称爆裂面）应 具有一定的平整度，并能保持原岩体自身的稳 定性， 从而保证爆破效果及隧道内的安全， 即 光面和稳定控制爆破。 ３．２ 控制爆破基准
根据《爆破安全规程》（ Ｇ Ｂ ６ ７ ２ ２ － ８ ６ ） 对
（１ｌ） 其中 为混合成分的比例因子，即用高斯 混合模型来对概率分布矩阵 Ｂ 建模 和 分 别为高斯混合模型的均值和协方差矩阵
DOI:10.16661/j.cnki.1672-3791.2007.17.014
工 业 技 术
源自文库
科技资讯 ２００７ ＮＯ．１７
ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
基于 Ｌａｂｖｉｅｗ／Ｍａｔｌａｂ 的人脸识别系统设计与实现
马永强 华宇宁 （沈阳理工大学信息学院 沈阳 １１０１６８）
整的数字信号处理和图形图像工具箱支持，使 系统的即时性和准确性得到有力的保证。 １．３ 系统结构框图
系统结构框图如图 １ 所示。
２ 系统设计
２．１ 图像的实时采集 采用通用的ｕｓｂ２．０普通摄像头，在该机安
装摄像头驱动程序，使用 ｍａｔｌａｂ 的 Ｉｍａｇｅ Ａｃｑ ｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｔｏｏｌｂｏｘ中的函数构成对摄像头进行 设置、驱动、以及图像的预览的模块，将图像 送入 ｌａｂｖｉｅｗ 的图像预处理模块。 ２．２ 图像中的人脸检测
（２）建立一个通用的模型
，确
定模型的状态数，允许的状态转移和高斯混合
概率成分的个数。
（３）将训练数据均匀分割，与Ｎ１个状态对应，
计算模型的初始参数。对于状态转移矩阵
可以使
，当 ｊ＞ｉ 或 ｊ＞ｉ＋１。对于初
始概率分布，
可以使
，
即 Ｈ Ｍ Ｍ 从第一个状态开始［３］概率分布矩阵
可依据下面的公式计算：
图１
图２ 图３
科技资讯 ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
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科技资讯 ２００７ ＮＯ．１７ ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ 城市小净距浅埋隧道控制爆破技术
工 业 技 术
周凤亮 （中铁十三局集团第一工程有限公司）
摘 要：在城市小净距浅埋隧道施工中，可以采用微震控制爆破技术，以获取理想的震动效应，减少对围岩及地表建筑物的影响。本文介
１６ 科技资讯 ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
（１２）
（１３）
其中 是均匀分割后，状态 ｊ 的第 ｋ 个混
合成分对应的序列长度， 为相应的观测向
量。
（４）用Ｖｉｔｅｒｂｉ分割取代均匀分割［４］，并利用
分段 Ｋ 均值聚类方法［４］求出高斯混合模型的参
数， 迭代调整初始模型参数。
（５）采用 Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ 算法［４］对参数进行
人脸图像归一化就是将以上得到的人脸 图像通过图像预处理的手段使图像成为便于 运算的标准图像。其主要工作步骤如下：
（１）对图像用以上检测人脸时相同的积分 投影方法定位眼睛后根据眼球连线的走向进 行头像倾斜调整。
设原始图像的大小为 Ｍ × Ｎ，各点象素值
为 Ｉ（ｘ，ｙ），则垂直灰度投影［２］函数定义为：
隧道超近间距。新隧道与两条既有隧道 中心线的距离均为 １７．５ｍ，相邻隧道衬砌间的 最小净距仅为 ５ｍ。
超浅埋段长。隧道通过金家街小学操场 及教学楼和简易房。Ｋ０＋４９．９７－ Ｋ０＋２５３， 地表杂填土厚 ０．９～４．８ｍ，基岩顶面距隧道顶 部 １．５～６．２ｍ。 ２．４ 地面建筑及危房覆盖率高
在 Ｋ０＋１７３～Ｋ０＋２５３ 里程上，沿隧道轴 线宽 ８０ｍ 范围内居民密集，地面建筑多为 １－６ 层砖混结构旧房及简易平房砌筑结构，为七十 年代初期建筑。
图像。
２．４ 特征提取
首先对合法人员进行图像采集建立以每
人 ５ 幅不同表情像的归一化图像为标准的图
像库， 再对库进行 Ｈ Ｍ Ｍ 训练， 就是要为每个
类别确定一组经过优化的 Ｈ Ｍ Ｍ 参数， 每个模
型可以用单幅或多幅图像进行训练，训练步骤
如下：
（１）对人脸进行Ｇａｂｏｒ小波变换，求出特征
结，并将其作为观测向量，即
摘 要：基于 Ｌａｂｖｉｅｗ／Ｍａｔｌａｂ、ｕｓｂ 摄像头软硬件等设备，设计出人脸识别系统。文章着重介绍了人脸自动识别系统的设计思想和实
现技术。该系统以人像识别技术为核心，采用简单的单机模式，建立和维护了一个含有人像特征的综合数据库，从而能够在即时采集人脸
图像时， 迅速地查询出最接近于已采集到的的已登记人员的身份信息。
本系统采用当前图像与固定背景图像之 间的差分方法， 从背景图像中检测出运动目 标， 即检测出含有人脸信息的图像； 然后变换 到 ＹＣｒＣｂ 色彩空间，利用肤色信息在色度空 间具有很好的聚类性， 建立肤色模型， 并根据 肤色色度判决范围 ＲＣｒ＝［１３３，１７３］和 ＲＣｂ＝ ［７７，１２７］［１］，将图像分为肤色区域和非肤色区 域两类。在肤色区域用积分投影的方法根据 五官几何特征和人脸长宽比例提取出正确的 被照相人的人头区域。 ２．３ 人脸图像的归一化
２ 工程概况及影响爆破的主要因素
２．１ 工程概况 大连市椒金山新建隧道为双向两车道；建
筑限界宽 １０ｍ，高 ５ｍ， 内轮廓为三心圆曲型。 新隧道建于两条既有隧道中间，隧道走向与既
有隧道平行，相邻隧道衬砌间的最小净距仅为 ５ｍ。建筑物基础与洞顶垂直最小净距为 ４ｍ。 ２．２ 影响爆破的主要因素
地质差。隧址区基岩由震旦系甘井子组 白云质灰岩和角砾状白云质灰岩组成，其上覆 盖层不甚发育， 连续性较差， 节理发育。在地 质勘探钻孔控制深度内有地下水活动。
部分系统的实际运行效果如图 ３ 所示。
４ 结语
本系统完成后先对 ５０ 个人的正面人脸图 像进行了实验， 实验显示除了个别脸部遮挡、 鬼脸外， 其他情况都能够有效识别出， 而且实 时性很好； 之后再对不同光照、光线及不同 背景等情况经性实验，除个别条件太差的如背 景太接近肤色或光线太强图像，识别率能达到 ９５％ 以上。再加上本系统的安装简单、携带 方便的特点，使得它适合于在小部门或个人的 门禁、身份验证等方面。
１ 系统结构
１．１ 系统的硬件组成 （１）性能良好的普通个人台式机或笔记本
电脑，要求带有 ｕｓｂ２．０ 接口。 （２）成像良好的普通 ｕｓｂ２．０ 电脑摄像头。
１．２ 系统软件开发平台 （１）ｗｉｎｄｏｗｓ ｘｐ 操作系统 （２）ｌａｂｖｉｅｗ ８．０ 程序开发软件 Ｌａｂｖｉｅｗ是美国国家仪器公司提供的一种
，
最大值所对应的模型就是待识别人脸所属的
类别，可以用公式表达为：
（１４）
即：如果第 ｎ 模型 产生序列 的概率最 大且概率满足判断决策，则将图像 ｋ 归入第 ｎ 类认为是该类所表示的人。
识别流程图如图 ２ 所示。
３ 系统实现
本系统采用将ｍａｔｌａｂ程序嵌入ｌａｂｖｉｅｗ实 现，因为 ｌａｂｖｉｅｗ 结构清晰、数据传输快捷、 编程方便、界面美观等特点，系统用 ｌａｂｖｉｅｗ 构建系统的主要框架、界面以及数据库操 作，而 ｍａｔｌａｂ 则发挥它的科学计算强的特点， 在本系统中繁杂的特征提取算法和识别算法 由ｍａｔｌａｂ模块来完成，当然这样的优点还在于 本系统核心是识别算法，这样的实现可以在不 改动其他模块代码的情况下，迅速应用新的识 别算法。
它反映了图像在水平方向上的灰度变化． 水平灰度投影函数定义为：
它反映了图像在垂直方向上的灰度变化．
（２）在以上基础上作进一步处理剔除背景、
头发等对人脸识别无用或造成干扰的冗余信
息，对图像进行剪裁。
（３）因为照相距离的远近、人脸大小的不
同所得人脸图像也不同，在不改变比例的情况
下本系统对人脸进缩放，统一成 １２０ × １００ 的
２．５ 对地表沉降要求严 教学楼地表沉降必须控制在 ０ ． ５ ｃ ｍ 以
下。 ２．６ 对旧隧道稳定性及新旧隧道结构安全度要 求高
新隧道施工时不能影响既有隧道的正常 交通。
３ 爆破震动控制指标的确定
３．１ 控制爆破设计的目的 （１）降低爆破地震波的破坏作用，保证洞顶
地表建筑物和隧道两侧既有隧道行车安全，即 减震控制爆破。
程序开发环境，采用图形化编程语言和流程图 的形式开发应用程序。Ｌａｂｖｉｅｗ 提供大量完 成信号产生、信号处理、信号分析及滤波器 设计的子程序，结合普通的ｕｓｂ摄像头，可方便 实现人脸图像采集分析与处理功能。
（３）ｍａｔｌａｂ ７．０ 语言编译平台 Ｍａｔｌａｂ 是一种面向科学与工程计算的高 级语言，目前已发展成为国际上先进的科技应 用软件之一。它拥有强大的科学计算功能、完
关键词：人脸识别 人脸检测 Ｌａｂｖｉｅｗ Ｍａｔｌａｂ
中图分类号：ＴＰ３９１．４
文献标识码： Ａ
文章编号：１６７２－３７９１（２００７）０６（ｂ）－００１５－０２
目前人脸识别技术已经相对成熟，其应用 也随之日益广泛。不只刑侦， 海关， 机场， 车 站等重要场合使用，而且在门禁，考勤，个人私 密等日常生活环境中也成为需要， 成本低廉， 结构简单， 使用方便， 实时性强是对这一类系 统的要求。本系统是基于以上考虑设计并实 现的一种单机带普通ｕｓｂ摄像头的人脸识别系 统，该系统主要基于 Ｌａｂｖｉｅｗ 和 Ｍａｔｌａｂ 的软 硬件环境，本系统将 Ｍａｔｌａｂ 嵌入到 Ｌａｂｖｉｅｗ 中，将 Ｌａｂｖｉｅｗ 方便的程序外观和操作控制功 能与 Ｍａｔｌａｂ 强大的计算功能结合起来，界面 友好， 功能强大。
重新估计，并用最后得到的模型优化参数表示
人脸数据库中的某个类别。
经过以上步骤形成人脸库并得到各类人
脸模型， 以待下一步进行识别。
２．５ 人脸识别
在人脸识别阶段，首先要对待识别的人脸
图像 ｋ 进行 Ｇａｂｏｒ 变换，计算它的特征结，形
成观测序列 ，然后使用前项—后项算法［４］计
算每个训练模型产生该序列的概率
［２］ 贾云得．机器视觉［Ｍ］．北京：科学出版社， ２０００．
［３］ Ｓａｍａｒｉａ Ｆ．Ｆａｃｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｈｉｄ－ ｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ ｍｏｄｅｌ［Ｄ／Ｄ］．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ， １９９４： ２７－ ８２．
［４］ Ｒａｂｉｎｅｒ Ｌ．Ａ ｔｕｔｏｒｉａｌ ｏｎ ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ ｍｏｄｅｌｓ ａｎｄ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ａｐｌａｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｐｒｏｃｅ．ＩＥＥＥ １９８９，７７（２）： ２５７－２８６．
１ 引言
随着城市交通及地铁隧道的大量修建，穿 越密集建筑物（住宅区）进行小净距浅埋隧道施 工已成为建筑施工企业和工程技术人员亟待 攻克的科技难题。大连市椒金山新建隧道采 用暗挖法施工， 通过优化控制爆破方案， 合理 选择爆破参数对获取理想震动效果，控制地面 沉降，减少围岩扰动及地表建筑物影响起到了 关键作用。该隧道的控制爆破施工是在交通 不中断、相邻隧道净间距小、洞顶覆盖层薄 的困难条件下进行的，本项目控制爆破技术的 成功应用标志着我国超长小净距隧道控制爆 破施工的一个重大突破。