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1、网络信息化时代的一大特征就是身份的数字化和隐性化,如何准确鉴定一个人的身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键社会问题。正在悄然兴起的人脸识别技术正好可以解决这一问题。人脸识别技术是最近20年在全球范围内迅速发展起来的计算机安全技术，是人体生物特征识别技术的一种。它根据人脸固有的生物特征信息，利用图像处理和模式识别技术对个人身份进行鉴定。1.1人脸识别技术研究的背景和意义鉴别人的身份是一个非常困难的问题，传统的身份鉴别方法把这个问题转化为鉴别一些标识个人身份的事物，这包括两个方面：①身份标识物品，比如钥匙、证件、ATM卡等；②身份标识知识，比如用户名和密码。在一些安全性
2、要求严格的系统中，可以将这两者结合起来，比如ATM机要求用户同时提供ATM卡和密码。这些传统的身份鉴别方法存在明显的缺点：个人拥有的物品容易丢失或被伪造，个人的密码容易遗忘或记错。更为严重的是这些系统无法区分真正的拥有者和取得身份标识物的冒充者，一旦他人获得了这些身份标识事物，就可以拥有相同的权力。与传统的身份鉴定手段相比，基于人脸生物特征信息的身份鉴定技术具有以下优点：●用户易接受：简单易用，对用户无特殊要求。●防伪性能好：不易伪造或被盗。●“随身携带”：不用担心遗漏或丢失，随时随地可用。除此之外，人脸识别技术还有主动性好，精确性高，性能/成本比高，自学习功能强等优点。鉴于人脸识
3、别技术在个人身份鉴定方面的众多优点，这项技术可以在很多领域得到应用：●国家安全领域。协助公安，海关等国家安全机构加强对可疑人物、罪犯、恐怖分子的追踪、监控和识别。●公众安全领域。加强交通管制；确认身份证、护照等证件的真伪；验证各类信用卡的持卡人身份。●计算机交互领域。根据计算机使用者人脸特征确定身份，提供个性化服务。●家庭娱乐领域等等。人脸识别技术在这些领域的充分利用，对于有效地鉴定个人的身份，防止犯罪和诈骗、提高办公效率、节约资源有着重大的社会和经济意义。1.2人脸识别技术简介1.2.1人脸识别的研究范围“人脸识别(FaceRecognition)”的研究范围广义上讲大致包括以下
4、5个方面的内容(1)人脸检测(FaceDetection)：即从各种不同的背景条件下检测出人脸的存在并确定其位置.这一任务主要受光照、噪声、面部倾斜度以及各种各样遮挡的影响.(2)人脸表征(FaceRepresentation)：即采取某种表示方式表示检测出的人脸和数据的已知人脸.通常的表示法包括几何特征(如欧氏距离、曲率、角度)、代数特征(如矩阵特征矢量)、固定特征模板、特征脸、云纹图等.(3)人脸鉴别(FaceIdentification)(通常所说的“人脸识别”)：即将待识别的人脸与数据库中的已知人脸比较,得出相关信息.这一过程的核心是选择适当的人脸的表征方式与匹配策略,系统
5、的构造与人脸的表征方式密切相关.(4)表情/姿态分析(Expression/GestureAnalysis):即对待识别人脸的表情或姿态信息进行分析,并对其加以归类.(5)生理分类(PhysicalClassification):即对待识别人脸的生理特征进行分析,得出其年龄、性别等相关信息。从人的角度来看，他们之间并没有一个十分清晰和绝对的界限，实现其中之一往往也就同时实现了其他方面，他们之间存在着相互依赖的关系。不过，为了便于计算机自动处理，我们还是将整个人脸识别研究的范围理解划分成以上5个部分。1.2.2主要的人脸识别技术通常,人类进行人脸识别依靠的感觉器官包括视觉,听觉,嗅觉
6、,触觉等,一般人脸的识别可以用单个感官完成,也可以是多感官相配合来存储和检索人脸,而计算机的人脸识别所利用的则主要是视觉数据——人脸图像。人脸识别的输入图象通常有3种情况：正面、倾斜、侧面。但由于实际情况的要求，人们对人脸识别技术的研究以正面模式居多，它的发展大致经历三个阶段：人工识别阶段（识别过程完全依赖于操作人员），人机交互式识别阶段，机器自动识别阶段。近十余年来，随着高速度高性能计算机的发展，人脸模式识别技术有了较大的突破，提出了多种机器全自动识别系统。根据人脸表征方式的不同，我们通常将人脸正面自动模式识别技术分成三类：基于几何特征的识别方法、基于代数特征的识别方法和基于连接
7、机制的识别方法。（1）基于几何特征的人脸识别方法这类识别法将人脸用一个几何特征矢量表示,用模式识别中层次聚类的思想设计分类器达到识别目的.这就要求选取的几何特征矢量具有一定的独特性,能够反映不同人脸之间的差别,同时又具有一定的弹性,以消除时间跨度、光照等的影响.几何特征矢量是以人脸器官的形状和几何关系为基础的特征矢量,其分量通常包括人脸指定两点间的欧氏距离、曲率、角度等.例如,Poggio和Brunelli用改进的积分投影法提取出用欧氏距离表征的35维人脸特征矢量用于
