人脸识别技术研究分析

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1、人脸识别技术分析————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：9人脸识别技术分析近年来，由于反恐、国土安全和社会安全的需要，世界上各个国家都对安防领域加大了投入。在安防行业中，生物识别一直是市场中备受关注的焦点之一，近年来保持着较高的增长率，其中人脸识别是一个活跃的研究领域，也是人类视觉最杰出的能力之一。虽然人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别，但由于它的无侵害性和对用户最自然、最直观的方式，使人脸识别成为最容易被接受的生物特征识别方式。目前人脸识别技术不断

2、得到发展，该技术广泛应用到电子护照、生物特征身份证、体育场馆、银行、公安等系统中，对安检、奥运反恐、刑侦追逃等有重要意义。当前由于其应用日渐增多该市场份额比重在不断增加，前景普遍被看好。　　　　对于人脸识别的应用，依照摄像机到用户的距离可将其分为近距离人脸识别（普遍必要用户合作）、中距离人脸识别和远距离人脸识别系统（FaceRecognitionataDistance（FRAD）），其中远距离人脸识别技术关注的是在一个广阔区域内进行非合作的人脸自动识别，这种远距离生物特征的提取和识别可以通过采用主动视觉系统解决。目前，在很多商业、安防和国防应用中都需要

3、在开阔区域内进行远距离（10～20米或更远）非合作的人员识别。比如用于安防目的的人员识别和监督、入侵检测，以及在广阔的区域内通过智能摄像机网络进行人员跟踪等。人脸识别与视频监控的无缝对接可极大地提升传统视频监控的预警功能和智能化程度，并极大地拓展人脸识别技术的应用空间。　　　　在近距离人脸识别中，摄像机可以轻松捕捉高辨别率和相对稳定的人脸图像。而可在FRAD应用中，人脸图像质量却是个大难题，可以说，远距离人脸识别是视频人脸识别应用中最具挑战性的形式之一。近年来国内外针对远距离人脸识别的研究很多，从目前的发展情况来看，对于广阔的覆盖区域已经有一些有效的解

4、决办法，如可通过多摄像机主动视觉系统完成FRAD，即系统通过广视场摄像机（WFOV）检测和追踪人脸，通过自动控制的近视场（NFOV）全方向旋转及变焦（PTZ）摄像机采集高分辨率人脸图像。本文对国外远距离人脸识别系统的研究情况以及美国通用电气公司新研发的远距离人脸识别系统——生物特征监控系统进行介绍。　　　　国外远距离人脸识别的研发情况　　　　近年来，国际上对人脸及人脸面部表情识别的研究逐渐成为科研热点，很多机构都在进行这方面的研究，吸引了大量的研究人员和基金支持，其中走在前边的主要是美国、欧洲、英国和日本等国家

5、。在远距离人脸研究方面，主要是采用主动视觉的方法进行设计和开发，集中用于人脸图像采集和识别目的的自动目标选择和摄像机控制系统，以下介绍一些主要的实现方式。　　　　第一，美国乔治亚理工学院在较早前的工作中，研发了一套由一对WFOV摄像机和一对NFOV摄像机构成的主动视觉系统。该系统用于人机互动，应用范围仅为几米远，但可检测皮肤颜色，并采用三角测量法进行3D定位，并自动控制NFOV摄像机采集人脸图像、　　　　第二，西门子公司推出了一套实时双摄像机人脸图像采集系统，该系统采用了安装于头顶的全景摄像机进行目标定位，PTZ摄像机采集人脸图像。　　9　　第三，卡内

6、基梅隆大学机器人学院研发的远距离人体识别系统（DHID），通过远距离拍摄视频进行人脸和步态双重识别。该系统采用了一个具有60°视场的WFOV摄像机，从50米外对目标进行追踪，采集放大的视频序列和人脸图像分别进行步态识别和人脸识别。　　　　第四，意大利热那亚大学的Marchesotti等人采用双摄像机系统远距离采集人脸图像，在WFOV视频中采用了-blob检测器进行人体检测，并通过一台NFOV摄像机采集目标人脸图像。　　　　第五，IBM公司研发了一套人脸分类器，采用了双几何刻度的WFOV摄像机进行人体检测，重叠覆盖了6米×6米的图像采集区域，在每个WFO

7、V摄像机视场中应用了多-blob2D追踪器，并通过一个3D多-blob追踪器在真实世界坐标系统中确认头部位置。　　　　第六，伦敦大学计算机科学学院开发了一种远距离人脸图像采集方法，该方法的目标是对人体姿势和部分遮挡具有稳健性，该系统由一套具有135°视场的静止WFOV摄像机和具有13°视场的NFOV摄像机组成。为了提高对部分遮挡的稳健性，系统在WFOV视场中直接检测人脸的位置而不是整个身体的位置，人脸检测结合了运动检测、背景建模和皮肤检测，然后由NFOVPTZ摄像机采集高分辨率人脸图像。　　　　第七，牛津大学主动视觉实验室提出了用于人脸图像采集的多摄像

8、机主动监控系统的架构。在该架构中，人体追踪器与每一个WFOV摄像机相连，采用了高级推理算法并通