人脸识别技术总

人脸识别技术总结《人脸识别技术总结》是一篇好的范文，感觉很有用处，希望大家能有所收获。篇一：人脸识别技术大总结人脸识别技术大总结——&--搞了一年人脸识别，寻思着记录点什么，于是想写这么个系列，介绍人脸识别的四大块：,,（），本别代表从一张图中识别出人脸位置，把人脸上的特征点定位，人脸校验和人脸识别。（后两者的区别在于，人脸校验是要给你两张脸问你是不是同一个人，人脸识别是给你一张脸和一个库问你这张脸是库里的谁。人脸检测（）在中早就有直接能拿来用的分类器，基于-算法。但是毕竟是老掉牙的技术，/曲线渣到不行，在实际工程中根本没法给看，作为脑残粉，这里介绍一种在年的技术：（）。这篇文章直接在的时间里把和都给做了，曲线彪到很高，时效性高，内存占用却非常低，在一些库上虐了++和，正好契合这篇想讲的东西。可以作为本节的主线。人脸校准（）是给你一张脸，你给我找出我需要的特征点的位置，比如鼻子左侧，鼻孔下侧，瞳孔位置，上嘴唇下侧等等点的位置。如果觉得还是不明白，看下图：最全面的范文写作网站图中红色框框就是在做，白色点点就是在做。如果知道了点的位置做一下位置驱动的变形，脸就成正的了，如何驱动变形不是本节的重点，在此省略。首先介绍一下下面正文要写的东西，由于干货非常多所以可能会看着看着就乱了，所以给出框架图：=================================废话说了这么多，正文开始~作者建立了一个叫的分类器，方法如下：样本准备：首先作者调用的-分类器，将阀值设到%，这样能够尽可能地检测出所有的脸，但是同时也会有非常多的不是脸的东东被检测出来。于是，检测出来的框框们被分成了两类：是脸和不是脸。这些图片被到*。特征提取：接下来是特征提取，怎么提取呢？作者采用了三种方法：第一种：把划分成*个小，分别提取特征，然后连接着个特征向量成为图像的特征。第二种：先求出一个固定的脸的平均(个特征点的位置，比如眼睛左边，嘴唇右边等等)，然后以这个特征点为中心提取特征，然后连接后作为特征。第三种：用他们组去年的另一个成果()，范文也就是图中的方法，回归出每张脸的，然后再以每张脸自己的个为中心做，然后连接得到特征。分类：将上述的三种特征分别扔到线性中做分类，训练出一个能分辨一张图是不是脸的模型。紧接着作者将以上三种方法做出的分类器和初始分类器进行比对，画了一个样本分布的图：这个图从左到右依次是原始级联分类器得到的样本分类分布和第一种到第三种方法提取的特征得到的样本分类分布。可见做一下可以得到一个更好的分类效果。但是问题来了：如果把所有的都做一下，即使是的速度一张图可能也要处理上秒，这无法满足一般一秒帧的实时需求。作者也说，用分类器，参数设成%的率将会带来很严重的效率灾难——一张图能找出来个框，处理一张图都要好几秒。这么渣的效率可咋办呢？以上内容已经证明了确实对的有帮助，这就够啦，对下面的工作也是个启发——能不能在做的同时把做了呢？的中间结果是否能给带来一些帮助呢？后面慢慢讲。先说两个通用的面部检测和矫正的模型：级联检测分类器（）：不失一般性，一个简单的级联分类器是这样的：百度图中的代表的是第个弱分类器。代表的是特征向量，代表分类得分。每个会根据自己的分类方法对输出一个分类结果，比如是一张脸或者不是一张脸，而（=~）都会对应一个，让任意一个小于对应的的时候，样本就会被拒绝。通常不是一张脸的图片在经过前几个弱分类器的判断后就会被拒绝，根本不用做后面的判断，所以速度很快。级联回归校准（我这翻译_这里介绍的是另一个人在年发的文章：（），给图像一个初始（通常采用平均），然后通过一次一次的回归把回归到正确的地方。算法结构很简单，但是效果确实非常好：回归过程如下：首先提取特征，原作者采用的是-，然后根据特征训练回归函数（可以用线性回归，，随机森林等等），原作者采用了一个叫的东西，范文写作这里翻译成随机蕨好了（这名字）回归出这一阶段的偏移量，然后加上这个偏移量，反复这一过程，直到迭代上限或者错误率不再下降。随机蕨的算法过程和随机森林类似，他是一个半朴素贝叶斯模型。首先选取组每组个特征建立个蕨（弱分类器），然后假设蕨内特征是相关的，蕨间特征是独立的，这样从统计学上随机蕨是一个完整的把朴素贝叶斯分类器，让计算变得简单：式中代表分类，代表第类，代表蕨数量。综上，这样回归的过程可以总结成如下形式：代表，代表在回归第阶段的，他等于上一阶段的加上一个偏置，这个偏置就是上述回归方法之一搞定的。比如随机森林或者随机蕨，或者线性回归。现在再说说怎么训练得到这个回归。有两种思路：一种是像刚才随机蕨那样，每个每个蕨的叶子节点存储一个偏移量，计算训练的时候落入这个叶子节点的样本偏移之平均，然后作为最终的叶子节点偏移量。其实就是在优化一个如下目标函数：然而组在中采用的是另一种方法，形状的偏移量为：目标函数是：其实也是同样的思路，代表特征提取函数，论文中称的输出为局部二值特征（），为线性回归参数矩阵，其实就是把提取出来的特征映射到一个二维的偏移量上，是一个*（特征空间维数）的变换矩阵。首先讲是怎么训练的：其实就是一个随机森林。思想汇报专题输入像素差特征（-），输出一个。训练的时候随机给每个根节点像素差特征中的一部分。非叶节点的分裂依据是从输入的-中找出能够做到最大的方差衰减的。在最后的叶子节点上写上落在叶子节点上的样本偏移量，这个偏移量在之前说到的里有用，但是在这里没啥用，因为作者篇二：人脸识别技术综述人脸识别研究代上（河南大学环境与规划学院河南开封）摘要：现今世界经济发展迅速，而面对繁杂的社会安全问题却显得有些捉襟见肘，人脸识别技术能够因通过面部特征信息识别身份而受到广泛关注。人脸识别通常使用采集含有人脸图像或视频流的设备，将收集到的人脸信息进行脸部检测,进而与数据库中已有信息进行对比确定被识别对象的身份,已经广泛的应用于公共安全、教育等多个方面，且在以后的社会发展中具有很大的应用前景。本文主要对人脸识别的发展历程、主要识别方法予以总结概括，并对其应用范围与发展趋势进行分析。关键词：人脸识别；方法；应用；发展引言人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。该项技术目前应用到社会的各个领域，例如个人家庭自动门的安全系统、犯罪人的身份识别系统、银行自动取款的服务系统等。人脸识别系统给人带了很多方便，应用能力很强，但是人脸识别仍然有很多阻碍其发展的困难之处。主要表现在：在收集图像中目标自身的影响；在系统收集图像的过程中容易受到各种外界因素以及系统收集图像之后由于其它因素造成的面部损伤所带来的影响；随着时间的变迁，人的面部逐步发生变化的影响。这些都对人脸识别技术的发展造成了一定的困难，也使得该项技术面临着多种挑战性。人脸识别研究的发展历史与研究现状发展历史很早在世纪年代就有关于通过人脸对人类的身份进行辨别的论文发表，但是由于技术水平与设备的限制，人脸识别技术并没有受到重视。直到世纪年代末，［］提出了人脸识别研究的雏形，人脸识别技术才被人们接受。在人脸识别研究的早期阶段，人们主要研究的是人脸识别的各种方法，但是在实际应用方面却没有得到实质性的进展。进入世纪年代末的时候，人脸识别技术进入了一个快速发展阶段，在这个时期各种新的人脸识别方法相继出现，并创建了人脸图像数据库，对人脸识别的发展起到了巨大的促进作用。在实际应用方面也取得了很大的进展，运用人脸识别技术的产品逐渐进入了社会市场。进入世纪以后，人脸识别技术已经逐步发展成熟，但是由于非理想条件如（光照、天气、姿态）的影响，对人脸识别技术的要求也更高。为了解决这些不利因素所造成的影响，研究者们一直努力寻找更加趋于完美的方法，从而减少这些因素所带来的不利影响。研究现状近几年来，人脸识别技术已经从以前的认知阶段发展到了实际应用阶段。但是由于每个人的面部都会因为各种不同的原因发生改变，这给人脸识别带来了不小的影响。如光照不同可能提取的图像不同；提取图像的角度和人物自身表情不同也会最终产生不同的形态；因为外界因素使面部收到伤害就可能导致人脸系统无法识别的情况。这些因素都让人脸识别技术的研究现状不容乐观。但是研究者多年积累的丰富经验给以后的研究建立了稳定的基础，让以后的人脸识别研究少走了很多弯路。在人脸识别领域世界各国都取得了很多成果，如我国人脸识别的快速通关系统（），取得了国际先进的整体性能；美国国防部的人脸识别（）技术工程［］，创建的人脸数据库包含万多张不同的人脸图像，是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一，但此人脸库只限于军方使用；英国的人脸库，深入得对本地人脸进行了研究。这些都为人脸识别技术的发展建立了一个个新的里程碑。在人脸识别技术领域，各种新技术也不断涌现出来。如和的局部二元模式法、等人的组合分类融合方法等。这些新的人脸识别技术对未来的人脸识别研究了巨大的帮助。人脸识别的主要方法人脸识别从应用上看，主要有两种方式：一种是对未知身份的人脸目标与相关系统图像数据库中已经有的图像进行比较，通过辨别之后确定未知目标的身份；另一种是以一个目标人脸来辨别一个或者多个待识别的人脸，从而判断是否是已知目标人脸。人脸识别从研究上看，常用的人脸方法有特征脸人脸识别方法、弹性图匹配方法、基于线性判别准则的人脸识别方法、基于神经网络的人脸识别方法、基于支持向量机的人脸识别方法、基于贝叶斯的人脸识别方法。对目前主流人脸识别技术中识别方法进行分类，大致可以分为基于模板匹配的方法和基于几何特征的方法两大类别［］。基于模板匹配的方法基于模板匹配的方法是提前通过采集图像信息制作出一个原始的标准人脸模板，然后在检测人脸的时候，系统会将待检测人脸的相关数值进行匹配，如果符合原始模板的标准，就可以说是匹配成功。此方法主要是看模板与目标的相似度，因此这种方法的优点就在于可以轻易完成一定量的人脸识别，但是缺点就是容易受到各种因素的影响，从而造成识别效果达不到理想状态，甚至是检测错误。因此可以采用变形模板，即事先制定多个模板，用这些已经制定好的多个模板对单个待检测的目标进行匹配检测。最常用的一种模型称作隐马尔可夫（，）模型［］。起先模型并没有运用到人脸识别技术上，而是运用于声音识别技术上，后来才被引用到人脸识别系统领域中。的状态我们不能够直接观察到，而隐马尔可夫模型属于马尔可夫链，可以通过观测向量序列观察。由于每个观测向量的的分布表现所呈现出来的状态迥异，但是每个观测向量又是由相对应的状态序列产生。因此，隐马尔可夫模型所表现出来的是一种双重的随机过程。隐马尔可夫模型通过对每个待识别人脸的观测向量进行计算得出概率，从而判别检测的结果。方法对面部表情变化不敏感又具有很好的鲁棒性，因此该方法的辨别率很强。多模板匹配的方法是由梁路宏［］等人提出。该模板不是由传统的单一模板组成，而是由人眼模板和人脸模板组成的多个模板。传统模板都是直接与待检测目标进行匹配，该模板先通过人眼模板对待检测的目标进行搜索筛检，然后再通过人脸模板进行检测直到确定是否相互匹配。在多模型中等人提出了最为经典的两种方法：主动形状模型（,）和主动表象模型（,）。首先创建一个模型参数，然后用建立的模型在图像中定位几个关键位置（如额头、眼睛、鼻子、下巴等），再进行相似变换从而得到关键点的位置。是的一个扩展，通过目标的形状和纹理结合在一起建立一个统一的模型。在与目标匹配的过程中，不断的调整模型参数，以达到与目标纹理相吻合。基于几何特征的方法基于几何特征的方法最早是由提出，也是最传统的一种方法。该方法对我们的人脸中的具体部位，如眉毛、眼睛、鼻子、