人脸识别算法

人脸识别算法信息科学01背景原理简介分类目录03020405难点发展趋势应用领域目录0706基本信息人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。2014年3月，香港中文大学信息工程系主任汤晓鸥团队发布研究成果，基于原创的人脸识别算法，准确率达到98.52%，首次超越人眼识别能力（97.53%）。背景背景传统个人身份验证手段如口令、证件、IC卡等方式，由于与身份人的可分离性，致使伪造、盗用、破译等现象时有发生，已经不能满足现代社会经济活动和社会安全防范的需要。生物特征识别包括指纹、掌纹、语音、人脸、虹膜、步态、掌静脉等。生物特征识别技术先投入广泛应用的是指纹、掌纹扫描识别技术，但是却常常因为受到皮肤纹理及干燥程度等条件制约出现误判，引发不必要的麻烦，已远远不能满足人们的需求。随着科学技术的不断发展，以及社会对于身份识别越来越高的要求，生物特征识别技术逐渐呈多样化发展，例如虹膜识别、声音识别、笔迹识别、签名识别、人脸识别等各项生物特征识别技术。作为模式识别和图像处理领域成功的应用之一，人脸识别在过去20年里一直都是研究热点。相比之下，人脸识别的普遍性、可采集性与被采集者的可接受性较高，这就具有了方便友好、易于接受、不易伪造等一系列优点。机器自动人脸识别研究开始于1966年PRI的Bledsoe的工作。1990年日本研制的人像识别机，可在1s内中从3500人中识别到你要找的人。1993年，美国国防部高级研究项目署（AdvancedResearchProjectsAgency）和美国陆军研究实验室（ArmyResearchLaboratory）成立了Feret（FaceRecognitionTechnology）项目组，建立了Feret人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。2007年，上海市质量技术监督局公布了城市轨道交通和旅馆商务办公楼两项安全防范系统地方标准，为2010年上海世博会应用人脸识别技术提供技术规范。2008年人脸识别应用于奥运会的安防。人脸识别技术已经开始走入普通生活。简介简介人脸识别（FacialRecognition），就是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，后判断出用户的真实身份。人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。第一步，需要对局部区域进行定义；第二步，人脸局部区域特征的提取，依据经过样本训练后得到的变换矩阵将人脸图像向量映射为人脸特征向量；第三步，局部特征选择（可选）；后一步是进行分类。分类器多采用组合分类器的形式，每个局部特征对应一个分类器，后可用投票或线性加权等方式得到终识别结果。人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，核心技术是人脸识别算法。人脸识别的算法有4种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经络进行识别的算法。作为人脸识别的第一步，人脸检测所进行的工作是将人脸从图像背景中检测出来，由于受图像背景、亮度变化以及人的头部姿势等因素影响使人脸检测成为一项复杂研究内容。检测定位：检测是判别一幅图像中是否存在人脸，定位则是给出人脸在图像中的位置。定位后得到的脸部图像信息是测量空间的模式，要进行识别工作，首先要将测量空间中的数据映射到特征空间中。采用主分量分析方法，原理是将一高维向量，通过一个特殊的特征向量矩阵，投影到一个低维的向量空间中，表征为一个低维向量，并且仅仅损失一些次要信息。通过对经过检测和定位过的人脸图像进行特征提取操作可以达到降低图像维数，从而可以减小识别计算量，提高识别精度的作用。原理原理人脸识别算法的原理：系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。分类按机理分类按维数分类分类按维数分类（一）二维人脸识别法主要集中在二维图像方面，二维人脸识别主要利用分布在人脸上从低到高80个节点或标点，通过测量眼睛、颧骨、下巴等之间的间距来进行身份认证。人脸识别算法主要有：1.基于模板匹配的方法：模板分为二维模板和三维模板，核心思想:利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架，在定位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特征部位，解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素影响。2.基于奇异值特征方法：人脸图像矩阵的奇异值特征反映了图像的本质属性，可以利用它来进行分类识别。3.子空间分析法：因其具有描述性强、计算代价小、易实现及可分性好等特点，被广泛地应用于人脸特征提取，成为了当前人脸识别的主流方法之一。4.局部保持投影(LocalityPreservingProjections，LPP)是一种新的子空间分析方法，它是非线性方法LaplacianEigenmap的线性近似，既解决了PCA等传统线性方法难以保持原始数据非线性流形的缺点，又解决了非线性方法难以获得新样本点低维投影的缺点。5.按机理分类1.基于人脸特征点的识别算法（feature-basedrecognitionalgorithms）。2.基于整幅人脸图像的识别算法（appearance-basedrecognitionalgorithms）。3.基于模板的识别算法（template-basedrecognitionalgorithms）。4.利用神经络进行识别的算法（recognitionalgorithmsusingneuralnetwork）。5.利用支持向量机进行识别的算法（recognitionalgorithmsusingSVM）。难点难点人脸识别算法研究已久，在背景简单的情形下，大部分算法都能很好的处理。但是，人脸识别的应用范围颇广，仅是简单图像测试，是远远不能满足现实需求的。所以人脸识别算法还是存在很多的难点。光照光照问题是机器视觉中的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显，算法未能达到使用的程度。姿态与光照问题类似，姿态问题也是人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较少，多数的人脸识别算法主要是针对正面，或接近正面的人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。遮挡对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题是一个非常严重的问题，特别是在监控环境下，往往被监控对象都会带着眼镜﹑帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸识别算法的失效。应用领域应用领域监控布控实时实现多路摄像机对数十万布控对象的现场识别和报警提示，广泛用于机场、火车站、银行等场所，实现对特定人群的布控。公安照片搜索系统公安系统面临的一个难题是无法充分利用手头上现成的（、暂住证等）数以百万计的照片资源，在查案过程中拿到一张照片却无法有效的定位其身份，人工的逐张进行照片对比几乎是不可能完成的工作，只能花费大量的警力和时间进行排查。采用人脸识别算法实现快速人脸检索查找，充分体现科技强警的威力。门禁出入人脸识别算法用于门禁(1张)人脸识别算法的另一主流应用方向，其优势在于非接触操作而且直观方便便于事后