自动人脸识别技术

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1、23人脸脸部热量图指纹手形手部血管分布虹膜视网膜签名语音78生物特可采集接受程防欺骗普遍性独特性稳定性性能征性度性人人脸脸HHighLLowMMeediummHHighLLowHHighLLow指指纹MMeediummHHighHHighMMeediummHHighMMeediummHHigh手形MMeediummMMeediummMMeediummHHighMMeediummMMeediummMMeediumm虹膜HHighHHighHHighMMeediummHHighLLowHHigh视网膜HHighHHighMMeediummLLowHHighLLowHHigh

2、签名LLowLLowLLowHHighLLowHHighLLow声音MMeediummLLowLLowMMeediummLLowHHighLLow［A.Jain,L.HongandS.Pankanti.“Biometrics:PromisingFrontiersforEmergingIdentificationMarket”，CommunicationACM,2000］10nBillGates:以人类生物特征进行身份验证的生物识别技术，在今后数年内将成为IT产业最为重要的技术革命12131415人脸识别因识别方式友好、可隐蔽而备受学术界和工业界关注（但人脸识别不是万能的

3、）1743研究现状Ø国际上对人脸及人脸面部表情识别的研究现在逐渐成为科研热点。国内外很多机构都在进行这方面的研究,尤其美国、日本。进入90年代,对人脸表情识别的研究变得非常活跃,吸引了大量的研究人员和基金支持,EI可检索到的相关文献就多达数千篇。美国、日本、英国、德国、荷兰、法国等经济发达国家和发展中国家如印度、新加坡都有专门的研究组进行这方面的研究。其中MIT、CMU、Maryland大学、Standford大学、日本城蹊大学、东京大学、ATR研究所的贡献尤为突出。Ø国内国内的清华大学、哈尔滨工业大学、中科院、中国科技大学、南京理工大学、北方交通大学等都有人员从事人脸

4、及人脸表情识别的研究505253545556自动人脸识别系统识别结果：数据采集人脸检测人脸识别Heis…!子系统子系统子系统•所谓自动人脸识别系统，是指不需要人为干预，能够自动获取人脸图像并且辨别出其身份的系统•一个自动人脸识别系统至少要包含三个部分，即数据采集子系统、人脸检测子系统和人脸识别子系统“人脸识别”有时是指整个自动人脸识别系统所做的工作，有时是指人脸识别子系统所做的工作预处理特征选择归一化BoostingPCA(特征脸)直方图均衡训练器小波变换Gamma变换16*16人脸图像Boosting训练器内部结构训练集特征向量输入（1）-->直方图计算（2）-->选

5、择准确率最高的一维作为弱学习机（3）-->根据公式计算相应的权重，调整样本分布（4）-->转向（3）直到到达规定的循环次数-->输出加权组合后的分类器图像预处理基于基于基于PCAFLD几何几何SOMPCAFLD基于和最与最关系关系网络与最近距大相级联近邻离分关分的面距离类器类器部表分类级联最近级联最大最近情识器级的表距离的表相关邻距别子MLP情识情识联的系统分类分类识别离分别子器别子器类器子系系统系统统SVM信息融合中心识别结果是人脸识别的基准技术，并已成为事实上的工业标准该方法基于主成分分析（PCA）PCA是将分散在一组变量上的信息集中到某几个综合指标（主成分）上的数

6、学方法，实际上起着数据降维的作用，并保证降维过程最大化保留原数据的差异这对最大化类间差异（即不同人之间的差异）并最小化类内差异（即同一人的不同图像间的差异）很有效用PCA将2维数据降到1维的例子，绿色点表示二维数据，PCA的目标就是找到这样一条直线，使得所有点在这条直线上的投影点之间的平均距离最大。也就是最大化地保留了原数据的差异性u直接计算C的本征值和本征向量是困难的，可以通过对矩阵X[(x1),(x2),,(xD)]做奇异值分解间接求出mii1Tum值的选择：nii1如果将本征向量恢复成图像，这些图像很像人脸，因此称为“本征脸”[M.T

7、urk&A.Pentland,JCN91]利用PCA分析眼、鼻、嘴等局部特征，即本征特征方法[R.Brunelli&T.Poggio,TPAMI93][A.Pentlandetal.,CVPR94]这实际上相当于：为若干重要的特征建立本征空间，然后将多个本征空间集成起来本征脸利用全局特征，本征特征利用局部特征，二者各有优势待识别图像本征脸识别结果本征特征识别结果[A.Pentlandetal.,CVPR94]将二者结合，可以得到更好的识别效果同样，这实际上相当于：为若干重要的特征建立本征空间，然后将多个本征空间集成起来(2)(3)由于嘴部