基于人脸识别研究的探索

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1、基于人脸识别研究的探索基金项目:2010年江苏省屮小企业应用软件工程技术研究开发项目(JH10-42)摘要：人脸是人最重要的外部特征。人脸识别是一个跨学科的特征识别技术，其研究历史经丿力了人脸面部特征的人工识别、人机交互的人脸面部特征识别、人脸机器自动识别三个阶段。人脸识别技术是当今研究的一个热点，具有很大的应用前景。本文回顾分析了人脸识别技术近年来的研究和开发现状，对近年来的人脸识别技术的研究方法作了重点分析、阐述和评价，并结合目前研究中遇到的困难及研究方向，提出自己的看法。关键词：人脸识别；特征提取；常用方法1引言随着社会经济的飞速发展，各行各业对快速有

2、效的身份自动识别、验证方面的要求FI趋迫切，山于人具有生物特征的内在属性，具有很强的稳定性和个体差异，人脸是区别人与人差别的最重要的特征。人的生物特征最重要的是人脸。各人各异、不易缺失、无法复制，所以，人脸识别作为一种生物特征的识别技术，是各领域进行身份验证的理想依据，相比传统的指纹、虹膜、DNA检测等识别方法，更加直接、友好、快捷，具有广泛的应用前景，也成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点，特别是9.11事件以后，这一技术更加引起广泛的关注。人脸的差异性使得人类可以轻松认识不同的人，但机器对人脸的自动识别涉及到人工智能、模式识别、计算机视觉、图像处

3、理和分析、图像编码、计算机图形学等众多领域，即便是同一张人的脸，在不同情境下（如人的表情变化、光影变化、视角变化等），得到的图像差别也很大，因此人脸自动识别的研究也极具挑战性。人脸自动识别的研究广义上大致分为以下三个过程。（1）人脸检测：基于不同检测环境，对人脸的存在与否进行定位分析，这个过程通常被称作为人脸提取。（2）人脸特征：把待检测的人脸信息同数据库中已知的人脸进行比对，以此來确定待测人脸的人脸特征。常用方法有几何特征法、代数特征法、固定特征模板等。（3）人脸识别：根据检测提取的人脸表征，选择适当的系统设计匹配方法，对待识别的人脸和数据库的已知人脸进行

4、技术比较，以获取相关待测人脸的信息。特别强调的是人脸自动识别存在两个重要的技术层面：其一是人脸表征的检测与定位；英二是人脸特征的提取与选择。也就是首先对输入图像进行处理分析，判断图像屮是否有人脸，如有，则作出准确定位，并根据定位得到人脸图像；其次是对定位到的人脸图像进行提取与识别。:2人脸识别的常用方法2.1基于几何特征的识别方法人脸是由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等元素组成，对这些元素的结构关系的儿何描述作为人脸识别的重耍特征，将人脸用一组儿何特征矢量来表示，这些特征向量具有位置、视点、大小等相对的不变性。这类方法的应用中，一类是基于面部几何特征点的提取方法，例

5、如KanadeCl］用眼角、嘴巴等点之间的距离以及所成的角这些几何矢量作为人脸的特征。Yuille[2]提出用全局人脸模板以抽取人的眼睛、鼻子、嘴巴等几何特征;另一类是基于曲率进行识别的方法，其原理是先根据人脸的轮廓线曲率线建立分类库，再利用相关函数，计算人脸的轮廓线曲率线，再对人脸进行识别分类。基于儿何特征的人脸识别方法优点是对内存方面要求不高，识别速度较快，对光照、光影不太敏感等，它的缺点是对人脸特征抽取困难,准确率不高，常适合于粗分类。2・2基于代数特征的识别方法这种识别方法，是把人脸图像相关信息数据看成是…个矩阵，通过数学方法来提取图像的代数特征值或

6、特征向量。其中矩阵中的元素代表的是人脸图像像素的原始灰度特征。基于这种特征的人脸识别方法这际上就是在寻找一种交换，使交换后的人脸图像样本不仅在低维空间便于计算，而且容易得到良好的人脸表征。代数特征法从数学意义上讲是将人脸图像作为二维或一维的随机矩阵，通过数学变换将高维特征空间降到低维特征空间，由此在低维空间实现人脸的识别和判断。代数特征的人脸识别方法目前主要有三种：(1)主成份分析，(2)线性识别分析，(3)独立成份分析。其优点是识别系统具有较好的稳定性，人脸识别系统对于人脸的不同角度和不同表情的识别具有一定的鲁棒性。该方法也存在一定的弊端，例如矩阵数据量十

7、分大，或者说由于人脸图像矩阵处丁•一个高维空间，因此人多数情况下不能对特征进行宜接分类。2.3神经网络识别方法近年來，人工神经网络识别在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域应用越来越广泛。在人脸识别中也得到较好的应用。利用神经网络进行人脸识别方面的研究最早的是Kohonen[3],其原理是对样本的学习，构造分类器，再対分类器进行训练，最后利用分类器完成仿真分类。它是一・种非线性的识别方法,该方法利用神经网络回忆人脸，能比较准确地回忆出人脸特征。神经网络人脸识别主要方法有：多主分量提取算法，自适应主分量神经网络提取算法，组合分类器设计法等，取得了较为理

8、想的识别效果，识别的准确率和代数特征识别法相当，具有