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CCD 攝影機結合非接觸式智慧 IC 卡在 人臉特徵的擷取與辨識上之應用

CCD 攝影機結合非接觸式智慧 IC 卡在 人臉特徵的擷取與辨識上之應用. 指導教授：林春宏 教授 學 生 ： 曾敬文 洪孟智 Speaker ： 曾敬文. Outline. 研究動機與目的 RFID 簡介 系統架構與流程 人臉辨識 膚色偵測 人臉定位 特徵定位 特徵比對. 研究動機. 社會上充斥著不安全的認證方式 多重認證方式 RFID 結合個人獨特生物特徵的「 生理密碼 」具有難以複製或遭竊的特性. 研究目的.

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CCD 攝影機結合非接觸式智慧 IC 卡在 人臉特徵的擷取與辨識上之應用

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Presentation Transcript

  1. CCD攝影機結合非接觸式智慧IC卡在人臉特徵的擷取與辨識上之應用CCD攝影機結合非接觸式智慧IC卡在人臉特徵的擷取與辨識上之應用 指導教授：林春宏 教授 學 生：曾敬文 洪孟智 Speaker ：曾敬文

  2. Outline • 研究動機與目的 • RFID簡介 • 系統架構與流程 • 人臉辨識 • 膚色偵測 • 人臉定位 • 特徵定位 • 特徵比對

  3. 研究動機 • 社會上充斥著不安全的認證方式 • 多重認證方式 • RFID結合個人獨特生物特徵的「 生理密碼 」具有難以複製或遭竊的特性

  4. 研究目的 • 主要係以現有的非接觸式智慧IC卡(contactless smart IC card)，在系統身分確認時的資料，結合已觸發後的攝影之使用者臉部影像，做為此使用者相對應的臉部特徵。在人們對於安全的需求與日俱增之時，對於需要作身份指認、門禁或進出需高度安全的環境，提供了最佳的解決方案。

  5. RFID簡介 • RFID（Radio Frequency Identification，無線射頻識別） • 被列為21世紀十大重要技術項目之一，應用領域廣泛 • 非接觸式智慧卡是使用RF（無線射頻）技術的智慧卡，而智慧卡即晶片卡，是一項結合RFID與智慧卡的科技產品

  6. RFID簡介 • 一套完整的RFID系統 • 是由讀卡機(Reader) • 電子標籤(TAG) • 應用程式資料庫電腦系統 • 工作原理為： • 由 Reader 發射特定頻率之無線電波能量給TAG • 驅動 TAG電路將內部之 ID Code送出 • Reader 便依序接收解讀此ID Code • 傳送到應用程式資料庫系統做應用。

  7. 系統架構 訓練(training)合法使用者影像資料庫之系統架構

  8. 系統架構 結合非接觸智慧卡與人臉辨識的門禁系統架構

  9. 人臉特徵資料庫 符合 彩色影像 ID 不符合 個人人臉特徵資料 丟棄 彩色影像 RGB轉YCbCr 人臉特徵計算 膚色偵測 物件切割 人臉定位 人臉特徵定位 比對 系統流程 系統流程圖

  10. 膚色偵測 • 複雜的背景中分辨出膚色區域 • 減少運算的範圍 • 增加運算速度 • 人臉膚色之色彩空間 • RGB色彩空間：易受到光線的強弱影響 • YCbCr色彩空間： • 亮度與彩度分離 • 膚色範圍較集中

  11. 人臉膚色的統計樣本 膚色偵測–(原始資料庫訓練) 步驟一 膚色樣本 步驟二 YCbCr色彩統計 人臉膚色樣本在彩度的空間分佈圖

  12. 膚色偵測-(原始資料庫訓練) 步驟三：以最小平方法求解，分別求得上、下界之三次式 方程式，當作膚色條件之一，其表示如圖： 步驟四：分別找出R、G、B的最大值和最小值，交集上述 膚色條件，定義出原始資料庫的膚色範圍 。 膚色之Cb、 Cr值上下界多項式

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  14. 膚色偵測–(實驗結論) • 其他文獻所提供數據並不完全適用於本實驗 • 原始資料庫是來源複雜 • 對原始資料庫作訓練，可以更精確找出膚色區域。

  15. 膚色偵測的結果 物件切割的結果 定位後的人臉 人臉定位-(物件切割) 物件切割(object segment)技術

  16. 特徵定位- (眼球定位) • 眼睛附近有Cb值比較大而Cr值比較小 • 眼睛是由較暗的眼球和較亮的眼白所組成 • 圓形邊緣偵測找眼球中心(sobel) 圓形邊緣偵測結果 Cb>Cr 遮罩結果

  17. 特徵定位- (眼角定位) • 眼角Cb值較高 • 邊緣偵測(Sobel) • 兩結果的交集

  18. 特徵定位-(嘴角定位) • 嘴角Cr值較高 • 邊緣偵測(Sobel) • 兩結果的交集 Cb取一門檻值結果 Sobel邊緣偵測結果 (a)與(b)的交集

  19. 特徵定位

  20. 特徵定位 系統採用的特徵向量長度

  21. 特徵比對 • 正規化特徵向量長度 • 歐氏距離 • 計算兩特徵向量之間的差異量，計算結果，所得到的距離愈小表示兩組數據愈接近。

  22. 定位 人臉成功率(95%) 眼球成功率(82%) 眉心成功率(81%) 眼角成功率(46%) 嘴角成功率(53%) 鼻角成功率(66%) 比對 辦識成功率(41%) 比對速度慢 特徵值權重 實驗結論

  23. 參考文獻 [1]http://www.eedesign.com.tw/article/Design/circuit_design/circuit_design14.htm [2] Wang. H. Wang and S.-F. Chang, “A highly efficient system for automatic face region detection in MPGE video,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 7, no. 4, pp. 615-628, 1997. [3] 歐俊岳, 一個以人臉影像為基礎的影像搜尋系統(A Human Face-based Image Search System), 2003, 國立台灣大學資訊工程研究所碩士論文 [4] 黃泰祥, 具備人臉追蹤與辨識功能的一個智慧型數位監視系統(A Smart Digital Surveillance System with Face Tracking and Recognition Capability), 2004, 中原大學電子工程學系碩士論文。 [5] 施柏樑,運用特徵向量技術於手機取像之人臉辨識系統(Feature-Vector Based Face Recognition System for Mobile Photos),2003,國立中正大學電機工程研究所 [6] 沈韋穎,即時人臉偵測系統(A Real-time Face Detection System),2003, 國立台灣大學資訊工程研究所碩士論文

  24. 謝謝！

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