人脸识别小结

1、人脸识别总结一、概述生物特征识别技术包括人脸识别、指纹识别、语音识别、表情分析及理解、虹膜识别等 人脸识别的实质就是借助计算机工具来分析人脸面部图像，采用不同的特征表示方法提取有 效地人脸特征，是可用来辨识身份的一门自动处理技术，常见重要应用案例包括银行和军事 重地的自动门禁系统、智能人脸监控系统、用于公共交通体系中安检系统的嫌疑人自动识别 系统、网络服务中的在线验证系统等。产生不同个体较大差异性的内在因素主要有种族、性别、年龄、心理等。外在因素主要 有光照变化、角度偏转、姿态、噪声千扰、遮挡、以及化妆遮挡物等。18世纪，就有一篇依据人脸特征信息进行身份鉴别的文章发表在Nature上，开启了近

2、代 最早的人脸识别研宄，最早的自动人脸识别系统是由Chan和Bledsoe创于1965年人脸识别包括四个主要步骤：图像预处理、人脸检测、面部特征提取和分类识别。二、研究领域1、身份验证领域：通过人脸识别技术来判断和鉴别当前用户是否合法或者具备相应的功 能权限，例如2008年北京奥运所采用的人脸识别系统。2、智能视频监控领域，例如车站安装智能监控系统，该系统中加入了人脸识别技术以捕捉 人群中的可疑罪犯。3、人机交互领，例如人脸面部为视觉系统提供了最为主要的特征信息。三、人脸识别方法及其算法方法分类可以分为：基于几何特征的人脸识别、基于弹性图匹配的人脸识别、基于子空间分析的 人脸识别、基于神经网络

3、的人脸识别、基于隐马尔可夫模型等。经典的特征脸Eigenface”就是该时期由麻省理工学院的M.Turk和A.Pentlaiid提出 的，采用PCA变换对原始图像进行降维处理，然后再进行分类识别。P.Belhumeur等提出的Fisherfaces人脸也被广泛应用在人脸识别中。90年代中后期，出现了一种基于动态连接结构(Dynamic Link Architecture)的弹性图匹 配(Elastic GraphMatching)识别方法。90年代末支持向量机被应用到人脸识别技术中。流行算法主要分为：等距离映射_(Isometrical Mapping,简称ISOMAP)、局部线性嵌入(Loc

4、ally LinearEmbedding,简称LLE、拉普拉斯算子特征映射(Laplacian Eigenmaps)、拉普拉斯脸 (Laplacianface)方法。基于拉普拉斯Belkin M等提出局部投影(LPP)方法。近期算法包括：基于稀疏表示的人脸识别方法(Sparserepresentation recognition, SRC)针对此识别方法还出现了较多的改进模型，典型的有基于Gabor的稀疏表示基于Metaface的稀疏表示等难点1、人脸图像的成像条件包括较大的随机性：光照变化、姿态变换、表情变化、发型改变、化妆、以及遮挡等复杂条件2、人脸面部图像的复杂的三维结构属性：包括线性结

5、构和非线性结构3、人脸图像数据的维数问题4、不同个体间的面部特征的差异性四、人脸特征提取研究人脸特征提取和识别算法分类基于统计方法基于几何方法具体实现主成分分析(principal component analysis, PCA)是一种典型的数据处理和数据降维方法Sirovich和Kirby首先研究人脸降维过程，采用基于镜像脸的技术M.Turk提出了基于PCA表示的特征脸的概念Fisher线性判别方法也是人工智能和模式识别领域中的重要方法之一Foley和Sammon提出了基于Sammon最佳鉴别平面的技术Duchene和Leclercq提 出了针对多类问题的Foley-Sammon最佳鉴别矢量

6、集的求解 公式Turk和Pentland提出了基于特征脸的特征提取方法Kittler又提出了基于Fisher鉴别准则的提取面部特征方法Hong和Yang提出了采用SVD进行特征提取方法Cheng等改进并提出了一种新的相似性鉴别准则Liu等提出了基于最佳鉴别广义平面和最佳鉴别广义矢量集的一系列特征提取方法郭等在此基础上提出了改进的最佳鉴别矢量方法吴等又改进了广义最佳鉴别矢量方法基于模型的特征提取方法Kass等首次提出了主动轮廊线模型(Active Contour Model,ACM), ACM 也被称为 Snake模型Lee等提出了一种改进Snake模型的方法，改进方法是由正面和侧面结构化特征来对面 部进行特征点定位 基于统计参数化模型的主动形状模型(Active Shape Model, ASM)优势在于它不仅能有效地定位和提取目标物体的外部轮廓信息，而且能提取目标物体 的内部轮廓和形状特征Cootes等在ASM基础上提出了主动表观模型(Active AppearanceModel,AAM)需要解决的问题1、根据奇异值分解原理可以得到人脸图像的奇异值向量所在的基空间(矩阵)是由 人脸图像本