自动人脸分析与识别的相关问题分析

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1、自动人脸分析与识别的相关问题分析摘要自动人脸分析与识别系统是通过计算机完成脸部的定位、追踪、表情定位、结构重建等功能，自动人脸分析与识别系统是计算机人工智能领域最具意义的技术之一，这项技术在人工智能、安防、人脸合成、动画设计等方面都冇着十分重要的应用价值，本文针对自动人脸分析与识别屮的相关问题进行探讨和分析。【关键词】人脸识别技术应用计算方法人脸识别的主要流程包括对人脸、表情、特征的提取，在自动人脸分析与识别的过程中建立了庞大的数据库，我们在文中针对其特征提取技术进行分析，分析其计算方法与发展前进方向。1自动人脸分析与识别技术的发展随着人们对安防要求的不断增强，在公共安全方面

2、需要更高水平的科学技术來满足安防需求，目前世界各国都在安防方向进行了巨大的投入，同时也使身份识别技术成为了最为核心的问题。目前人工智能和计算机技术的发展速度很快，这也使人脸识别技术获得了较大的技术支持，通过近些年来对人脸识别技术的研究和讨论我们发现了人脸识别中的基木点，例如在人脸识别中整体面部的识别作用并不明显，而以人脸显性特征和隐形特征为识别作用是相对有效的，人脸的上半部分在识别上会高于人脸的下半部分，而人脸频率较低的部分则能够提高人脸的识别性，高频部分在局部细节的识别上更加优于图像的分析与处理。语言的理解能力是有利于处理左脑的支配的，而人脸识别针对种族、肤色、性别等方面都

3、有着不同的难以程度，这是由于人脸屮不同属性结构所造成的，我们在进行人脸记忆时，不会因为明显的显性特征来考虑人脸的隐性描述。2人脸识别技术的计算方法2.1人脸子空间识别法近些年来人脸识别技术已经成为了发展最快，并且推广范围最广的人脸识别技术之一，1984年有研究人员就已经提出了利用子空间分析法来完成人脸经典部位的技术描写。并且在推动空间发展的过程中，使子空间方法得到最为全面的发展。它主要是利用PCA的显性变换来获取猎捕细节特征的，并且将执行特征进行重新构建来组合原图样本，在最小化后通过样本构建使原样本之间的误差被消除。虽然PCA在人脸识别上有着很好的效果，但是在PCA第二阶段的

4、统计中，对高统计信息采用忽略的形式对待，而后期诞生的JCA技术使随机向量之间更加的趋向于独立性的统计，这在很大程度上降低了数据中的亢余度，并且使数据的特性得到体现，最终使人脸图像能够使用独立的线性组合进行体现，同时也使人脸识别朝着组合系数向量的方向发展。2.2人脸模型识别算法模型识别是人脸识别中最为重耍的系统，并且能够加强对内在数学模型的分析和识别性，并且在理论上能够进行综合识别，这种识别方法可以起到合理的识别效果。隐马尔可夫模型是利用马尔科夫链概率函数的统计信号模型来完成概率统计的，它通过对人脸灰度值作为最基础的向量观察，并且利用DCT系数来代替人脸灰度值，这使在数据识别过

5、程中光照灰度值发生了十分敏感的变化，这其中将人脸从上部到下部划分为五个超状态，并且在计算复杂度的过程屮对人脸所处的坏境、姿态等进行了很好的转化。这种识别法中建立了主动形状模型和主动表观模型。它们通过对人脸进行分割与合并，建立出与人脸形状相关的模型，并且利用人脸变形技术和人脸模型进行匹配，这样达到了有利于控制参数和特征的目的。2.3基于神经网络的人脸识别算法在人脸识别技术屮加入神经网络的应用技术使用很早。并且通过研究已经能够依靠混合型神经网络来满足人脸识别的计算方法，通过网络监督来完成识别中的分类。其中常用的检测形式是通过五官Z间中心点的差距來满足神经网络的识别性。Lawren

6、ceetal.(1997)?用基于SOM结合卷积神经网络进行人脸识别。Linetal.(1997)将基于概率决策的神经网络用于人脸识别，并?用模块化结构加快网络学习速度oHaywoodetal.(:1999)使用的Hopfield网络能对低分辨率人脸进行很好的联想与识别。Guttaetal.(1997)提出了将树型分类器与径向基函数(RBF)结合起来的混合分类器模型用于人脸识别。并且针对期间出现的问题提出了应用PCA+LDA+RBFNN的组合性技术，利用PCA来加强主要成分的提取后，再使用LDA提取具冇类间区分性质的低维特征，最后利用RBF神经网络來识别人脸。Howellet

7、al.(1998)用RBF神经网络来对基于视频的低分辨率人脸进行识别，具有较好的准确性。目前针对升级网络进行模拟时，要使用多幅图像來完成对其学习和训练，并且在识别多数人脸时，基于神经网络的学习计算量和训练时间都比较大。2.4基于视频的人脸识别算法人脸识别的过程中，需要利用图像输出作为重要的人脸识别，所以这使图像识别技术得到了十分广泛的发展，视频识别技术能够将时间变化信息作为参考对象，利用传统视频和照片识别技术来捕捉。并且借助人脸数据对人脸进行匹配识别，而且在静止和运动中对人脸进行运行的管理和分配。人脸识