人脸识别方法综述.pdf

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1、科技信息○科教前沿○SCIENCE&TECHNOLOGYINFORMATION2010年第17期人脸识别方法综述邢嘉李磊（青岛酒店管理职业技术学院山东青岛266100）【摘要】近几年来，人脸识别技术得到了迅猛发展，本文对各种人脸识别技术进行了综合性研究。在对所有方法进行分析比较的基础上，论述了人脸识别技术的研究现状、存在的问题并对未来进行了展望。【关键词】人脸识别；生物特征识别；研究进展0引言这种思想与其他思想的不同之处在于，它并不首先人工的对人脸进行分析或是抽取模板，也不对输入图像进行复杂的处理，而是利用

2、大量现今社会，计算机的应用已得到普及，人们越来越趋向于在网络的人脸整体外观用结构化的方法来训练出人脸检测的分类器。在这一中来交流。人脸表情是人类在交流时所采用的最有效、最自然和最直类方法中，特征向量、统计学、信息学等思想也得到了运用。接的一种途径，也是人机交互应用中重要的一种信息资源[1]。1.2根据检测过程中是否用到色彩信息分类然而人脸作为人类自身再熟悉不过的一个组成部分，其检测问题1.2.1基于彩色信息的人脸检测算法却是一个极富挑战性的课题。首先人脸是一个包含五官、毛发等的极针对彩色信息的人脸检测,人脸

3、肤色检测非常重要且简单有效。不规则的复杂待测目标，不同的人脸在形状、大小、颜色等方面有很大在人脸区域，肤色是占主导地位的色彩，基于肤色的人脸检测方法利的变化性；其次为了实现检测方法的鲁棒性，要考虑人脸在各种复杂用图像的彩色信息，在一定的色彩空间中构造肤色模型，该方法可以的背景中，不同的方向、角度、尺度等情况下所展现出来的不同表象；在不同的视角中均能检测到人脸，具备稳定性，不受尺寸、表情、人脸再次，我们所基于的检测对象或环境大多是由图像捕捉设备所采集的姿态变化的影响。但在复杂背景下的检测效果也不是很理想，一般

4、情数字图像或视频流中的数字图像序列，所以采集条件特别是光照条件况下误检率比较高，检测精度也有限。Freund和Schapire于1995年包括光源的方向、明暗、色彩等都会对图像效果产生很大的影响，进而提出的AdaBoost算法，其基本思想是当分类器对某些样本正确分类影响对人脸的检测；另外，人脸上还可能长有胡须、戴有眼镜或其他装时，则减少这些样本的权值；当错误分类时，则增加这些样本的权值，饰品等，这些也同样是我们设计一种有效的人脸检测算法时不可忽视让学习算法在后续的学习中集中对比较困难的训练样本进行学习，最的

5、因素。终得到一个准确率理想的分类器。这种方法大大提高了人脸检测速可见人脸检测时有一定的难度和复杂性，但对这一问题的深入研度，可以实现实时检测。但是基于AdaBoost算法的人脸检测同样也有究必将推动模式识别、计算机视觉、人工智能等计算机科学分支的发一定的局限性，即对于侧面及多姿态的人脸图像检测正确率不高。展。人脸检测在近十年中得到了广泛的关注，人脸识别技术的研究出1.2.2基于灰度信息的人脸检测算法现了新的高潮并取得了突破性进展。人脸检测可以分为两项内容，一项是人脸位置、大小和方向的确1计算机人脸检测的常用

6、方法定；另一项是面部主要器官的定位。人眼作为人脸最显著的特征，比嘴、鼻能够提供更可靠、更重要的信息。常用的人眼定位方法有阈值分人脸检测是一个开放性的，比较活跃的研究课题。对人脸识别方割法[5]、灰度投影法[6]和模板匹配法。阈值分割法首先对人脸的二值图法进行分类时，根据不同的分类原则可以产生不同的分类结果。大致像进行区域分割，然后设定一系列经验值和支持函数粗定位眼睛。该可分为以下两大类。方法对于如人眼闭合、戴眼镜等一些情况定位效果较差。灰度投影法1.1从方法论角度进行分类对人脸图像进行水平和垂直方向的投影，

7、根据波峰波谷的分布信息来1.1.1基于知识的自顶向下的方法定位眼睛。这种方法定位速度较快，但波峰、波谷的分布对不同的人脸这种方法是基于我们在认识人脸过程中所总结出来的一些先验和姿态的变化非常敏感，因此定位精度较差，并且容易陷入局部最小知识，把它们归结成为一些复杂程度由简而繁的规则。例如：“正面人而导致定位失败。脸都包括两只位置相互对称的眼睛”、“灰度图像中眼睛要比脸上其他部分暗”等。找到一系列规则后，把它们应用到输入图像中，搜索出符2人脸识别的发展方向合规律的人脸区域。近几年，人脸识别技术逐渐走出了实验室阶

8、段，由原型系统朝着1.1.2基于人脸特征的自底向上的方法商业化应用的方向发展。人脸图像作为一种较为复杂的模式，很容易这种思想首先用各种数字图像处理的方法对输入图像进行处理，受到光照、姿态、表情、年龄、尺寸、外表附属物以及图像采集设备等的根据处理结果提取出来的某些特征与人脸的某些共性特征进行比较，影响。对实验室采集的人脸图像的测试结果表明对于限定在一定条件借此来判断某一区域是否为人脸。举例来说，我们可以用数字图像处