2009人脸识别系统之我见

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1、自动人脸识别之见解2009-12-22最早的人脸识别研宂可以追溯到上世纪50年代Bruner和Tagiuri于1954年从心理学角度进行的研宄，20世纪60年代Bledsoe从工程学角度进行了探索。罕期的研究工作包括Gallon对人脸轮廓的生物学测定和Darwin对基于情感的人脸表情研究，但真正的人脸机器自动识别则起步于20世纪70年代。自上世纪90年代后，自动人脸识别研究越来越受到国内外学者的广泛关注，也积累了大量的研究成果，提出了许多人脸识别技术方法。我们可以将自动人脸识别技术研宂大体分为以下三个阶段：人脸识别的研宂历史比较悠久。岛尔顿（Galton）早在1888年和1910

2、年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章，对人类自身的人脸识别能力进行了分析。但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。最早的AFR1的研究论文见于1965年陈（Chan）和布莱索（Bledsoe）在PanoramicResearchInc.发表的技术报告，至今己有四十年的历史。近年來，人脸识别研宂得到了诸多研宂人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。尤其是1990年以来，人脸识别更得到了长足的发展。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个吋间阶段。自动人脸识别技术（AFR）是一项极

3、具挑战性的前沿研究课题。它试图通过计算机分析人脸图像并从中提取有效识别信息，达到辨认人员身份的目的。对AFR技术的研究不仅具有重大的理论和学术研宂意义，而且具有潜在的巨大应用价伉。人脸识别是一个热门的研究课题，主要研究方法有：1）以PCA和LDA为代表的全局特征提取方法，相关论文不断涌现。个人认力，相关改进方法具有很大的投机性，因为其一般在所选择的几个数据集上说明效果似乎比现有相关方法好（很多时候，现有的方法没有得到很好的实现，如参数的调整等），但是，事实上，这些所谓的新方法在一些更难的数据集上并不能比现有的方法好（在这方而，我有两篇讨论论文，一篇发表在PR，一篇IVC）。此外，

4、这类方法，很多时候是一种概念上炒作，比如2D等。这类方法的局限性在于，以传统模式识别的思路来思考人脸识别问题，很少真正意义上考虑人脸的图像属性（也许有人说2D考虑了，但是，我要说，这是个美丽的谎言）。2）局部算子，以LBP、SIFT等为代表。这些方法考虑了图像的纹理特征，在FERET上的实验表明，优于1）屮的方法。当然，此类方法，还应该包括局部化的PCA和LDA（这里的局部化指通过划分子模式，而非现在流行的LPP之类方法）。个人认为，这类方法考虑到了人脸的图像特征，应该是未来值得深入研究的方向。但是，在这类方法屮，块到底分多大（LBP声称对块大小不敏感，这应该是个美丽的谎言），以

5、及开发出更有效的算子是一个值得研宄的课题。3）前两种方法的组合。目前人脸识别的benchmark以室内受控的图像库为主，但是以FRGC为代表的新数据库开始关注outdoor图像。我个人认为，就人脸识别而言，再花大精力改进传统统计特征提取方法，并在简单的诸如ORL、YALE上验证其有效性，应该没有多大前途。我们应该更多以图像的思维来思考人脸识别，提高人脸识别在实际outdoor场合的效果，也许是搞人脸识别人的fli路。欢迎讨论，以促进人脸识别的发展（国内这方而的研究应该还是有相当的实力的，因为，北大和清华都参加了FRGC2006测试，并且结果似乎不怎么坏）。看到j.liu关于人脸识

6、别的帖子，萌发写这个帖子的念头。没有别的意思，就是想抛砖引玉，把问题说的全面一点，希望j.lkl和M其帖子的兄弟姐妹们不要介意。如有兴趣，欢迎继续讨论。在以下讨论中TPAMI=IEEETransactionsonPAMI这个茶志PAMI是指PatternAnalysisandMachineIntelligence这W个领域1）PCA和LDA及其相关方法Eigenfaces和Fisherfaces无疑是人脸识别中里程碑式的工作。就使用的方法而言，PCA和LDA都不是新方法，但是他们都是被笫一次十分明确的用在人脸识别中的方法。之所以说"十分明确"，是因为就发表的时间來看，这两个论文都

7、不是首次把这两个方法用在PAMI相关的分类识别屮。这给我们一个小小的启示：一个新的方法专注于解决一个具体的问题可能会带来更大的影响，虽然这个方法具有一般性。在现在人脸识别的方法中，这两个方法也是follow的人最多的。究其原因，除了其有效性之外，简单是其最大的特点。纵观PAMI历史风云，能经受住时间考验而流传下来的方法，除了有效之外一般都有两个特点其一：1）简单（PCA，LDA，K-Means，NormalizedCutsetc.）;2）复榮，但是解决一个具有一般性而且很难被解决