单样本人脸识别综述

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1、单样本人脸识别综述南京杭空航天人学ELSEVIER摘要当前人脸识别技术主要挑战Z—在于样本收集的困难性。很少的样木意味着在收集样木时付出更少的劳动，在存储和处理它们是付出更少的代价。不幸的是，许多现有的人脸识别技术很大程度上依赖于训练样本集的规模和代表性，如果系统中仅有一个训练样本，则将会导致严重的性能下降甚至无法工作。这种情况称之为“单样本”问题，即给出每人一幅人脸的存储数据库，目标是仅根据单幅人脸图像在不同的姿态、光照等条件下从数据库中识别人脸图像的身份。由于训练集非常有限，这样的任务队当前大多数算法而言都是非常具有挑战性的。现有许多技术正试图解决该问题，

2、本文的目的是对这些算法进行分类和评估，对较为突出的算法进行了描述和批判的分析。并讨论了诸如数据采集、小样本规模的影响、系统评估等一些相关问题，同时提出了一些未來研究中具有前景的方向。关键词：人脸识别；单训练样本1引言作为少数几个同吋具有高精度和低干涉的生物特征方法，人脸识别技术在信息安全、法律事实和监控、智能车、访问控制等方面具有大量的潜在应用。因此，在过去20年中人脸识别技术己经受到了来口学术和工业方面的极大关注。近來，一些作者己经从不同方面调查和评估了现有的人脸识别技术。例如，Samaletal.[4]andValentinetal.⑸分别对基于特征和基于

3、神经网络的技术进行了调研。Yang等[6]评述了人脸识别技术，PanticandRothkrantz[7]对自动面部表达分析进行了调研，Daugman[3]指出了涉及人脸识别系统有效性的几个关键问题，而最近的综述应该是Zhaoetal.L1L他対许多最新的技术进行了评论。人脸识别的冃的是从人脸图像的数据库中的静态图像或视频图像中识别或验证一个或多个人。许多研究工作集屮在怎样提高识别系统的精度，然而，大部分研究工作似乎忽视了一个可能来源于人脸数据库的潜在问题，即可能由于样本釆集的困难或由于系统存储空间的限制，数据库中可能对每一个人只存储了一副样本图像。在这种条件

4、下，诸如特征脸(Eigenface)和Fisher人脸识别技术等传统方法将导致严重的性能下降甚至无法工作(详见第2节)。这个问题称之为单样本问题，即即给出每人一幅人脸的存储数据库，目标是仅根据单幅人脸图像在不同的姿态、光照等条件下从数据库中识别人脸图像的身份。由于其挑战性和现实应用的重要性，这个问题很快成为了人脸识别技术近年来的一个研究热点，许多专用技术被开发来解决该问题，例如合成虚拟样本，局部化单一训练图像，概率匹配和神经网络方法。本文最主要的贡献是给出这些从单一人脸图像进行人脸识别的特定方法一个综合的、评论性的综述。我们相信这些工作是对参考文献[1-7]的

5、一个有用的补充，这些文献中所考察的大多数技术没有考虑单样本问题。实际上,通过对这个问题更多的关注和技术的详细研究,我们希望这篇综述能够对这些技术的基本原则、相互联系、优缺点以及设计优化提供更多深刻的理解。对一些相关问题，如数据收集、小样本空间的影响以及系统评估等也进行了讨论。接下来我们首先试图建立有关什么是单样本问题以及为什么、何时应道考虑这个问题的一个公共背景。特别的，我们也讨论了该问题所不需要考虑的方面。在第三节我们继续回顾有关该问题的前沿技术。借此，我们希望能够借鉴一些有用的经验来帮助我们更有效地解决这个问题。在第四节中，我们讨论了有关性能评估的几个问题

6、。最后，在第五节中我们通过讨论几个具有前景的研究方向对单样本问题进行了总结。2单样本问题这一节中，我们讨论单样本问题的实质。首先，我们给出直接关系到单样本问题产生的背景。然后描述了单样本问题对现有FR算法的产生的影响以及给FR算法设计帯来的挑战。最后我们讨论了为什么以及何时我们应当考虑这个问题。2.1背景单样本问题的起源可以追溯到早期盛行基于儿何方法的时期，那时各种各样的构形特征，例如双眼的间距是从单幅人脸图像中人工提取的并作为模板存储起来以供识别。一副人脸图像对于这些方法而言并不存在什么问题。然而，在一些可以获得大量人脸图像的应用场合(application

7、scenarios)中(例如：执法)，我们可能需要一种更加押能并付出更少劳动力的方式來处理这些人脸图像。这直接导致了所谓的基于外观方法的诞生。在拥有(Armedwith)了来自不同学科的现代智能方法后，例如计算机视觉、模式识别、机器学习和神经网络，基于外观技术的人脸识别避免(circumvent)了使用人脸图像的向量化表达来处理几何特征的繁琐(laborious)过程，并极大提高了人脸识别系统的效能(effectivenessandefficiency)<>因此，这些方法已成为自20世纪90年代以來人脸识别领域的主要方法(dominanttechniques)

8、。然而，基于外观方法的关键要素Z—是他