人脸识别综述与展望

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1、人脸识别综述与展望摘　要　本文综述了人脸识别理论的研究现状，根据人脸自动识别技术发展的时间进行了分类，分析和比较各种识别方法优缺点，讨论了其中的关键技术及发展前景。关键词　人脸识别；特征提取1　人脸识别技术概述近年来，随着计算机技术的迅速发展，人脸自动识别技术得到广泛研究与开发，人脸识别成为近30年里模式识别和图像处理中最热门的研究主题之一。人脸识别的目的是从人脸图像中抽取人的个性化特征，并以此来识别人的身份。一个简单的自动人脸识别系统，包括以下4个方面的内容：(1)人脸检测(Detection)：即从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。(2)人脸的规范化(No

2、rmalization)：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。(3)人脸表征(FaceRepresentation)：采取某种方式表示检测出人脸和数据库中的已知人脸。(4)人脸识别(Recognition)：将待识别的人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。2　人脸识别算法的框架人脸识别算法描述属于典型的模式识别问题，主要有在线匹配和离线学习两个过程组成，如图1所示。图1一般人脸识别算法框架在人脸识别中，特征的分类能力、算法复杂度和可实现性是确定特征提取法需要考虑的因素。所提取特征对最终分类结果有着决定性的影响。分类器所能实现的分辨率上限就是各类特征间最大可区分度

3、。因此，人脸识别的实现需要综合考虑特征选择、特征提取和分类器设计。3　人脸识别的发展历史及分类人脸识别的研究已经有相当长的历史，它的发展大致可以分为四个阶段：第一阶段：人类最早的研究工作至少可追朔到二十世纪五十年代在心理学方面的研究和六十年代在工程学方面的研究。J.S.Bruner于1954年写下了关于心理学的Theperceptionofpeople，Bledsoe在1964年就工程学写了FacialRecognitionProjectReport，国外有许多学校在研究人脸识别技术[1]，其中有从感知和心理学角度探索人类识别人脸机理的，如美国TexasatDallas大

4、学的Abdi和Tool小组[2、3]，由Stirling大学的Bruce教授和Glasgoon和Lesk用几何特征参数来表示人脸正面图像。他们采用多维特征矢量表示人脸面部特征，并设计了基于这一特征表示法的识别系统。Kaya和Kobayashi则采用了统计识别方法，用欧氏距离来表征人脸特征。但这类方法需要利用操作员的某些先验知识，仍然摆脱不了人的干预。第四阶段：20世纪90年代以来，随着高性能计算机的出现，人脸识别方法有了重大突破，才进入了真正的机器自动识别阶段。在用静态图像或视频图像做人脸识别的领域中，国际上形成了以下几类主要的人脸识别方法：1）基于几何特征的人脸识别方法

5、基于几何特征的方法是早期的人脸识别方法之一[7]。常采用的几何特征有人脸的五官如眼睛、鼻子、嘴巴等的局部形状特征。脸型特征以及五官在脸上分布的几何特征。提取特征时往往要用到人脸结构的一些先验知识。识别所采用的几何特征是以人脸器官的形状和几何关系为基础的特征矢量，本质上是特征矢量之间的匹配，其分量通常包括人脸指定两点间的欧式距离、曲率、角度等。基于几何特征的识别方法比较简单、容易理解，但没有形成统一的特征提取标准；从图像中抽取稳定的特征较困难，特别是特征受到遮挡时；对较大的表情变化或姿态变化的鲁棒性较差。2）基于相关匹配的方法基于相关匹配的方法包括模板匹配法和等强度线方法。

6、①模板匹配法：Poggio和Brunelli[10]专门比较了基于几何特征的人脸识别方法和基于模板匹配的人脸识别方法，并得出结论：基于几何特征的人脸识别方法具有识别速度快和内存要求小的优点，但在识别率上模板匹配要优于基于几何特征的识别方法。②等强度线法：等强度线利用灰度图像的多级灰度值的等强度线作为特征进行两幅人脸图像的匹配识别。等强度曲线反映了人脸的凸凹信息。这些等强度线法必须在背景与头发均为黑色，表面光照均匀的前提下才能求出符合人脸真实形状的等强度线。3）基于子空间方法常用的线性子空间方法有：本征子空间、区别子空间、独立分量子空间等。此外，还有局部特征分析法、因子分析

7、法等。这些方法也分别被扩展到混合线性子空间和非线性子空间。Turk等[11]采用本征脸(Eigenfaces)方法实现人脸识别。由于每个本征矢量的图像形式类似于人脸，所以称本征脸。对原始图像和重构图像的差分图像再次进行K-L变换，得到二阶本征空间，又称二阶本征脸[12]。Pentland等[13]提出对于眼、鼻和嘴等特征分别建立一个本征子空间，并联合本征脸子空间的方法获得了好的识别结果。Shan等[14]采用特定人的本征空间法获得了好于本征脸方法的识别结果。Albert等[15]提出了TPCA(TopologicalPCA)方