人臉識別技術

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1、人臉識別成云麗目錄人臉的核稀疏表示1.簡介2.主要特點及技術流程3.人臉的特征提取方法4.優(yōu)勢與困難5.主要用途及前景6.主要產(chǎn)品簡介人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。簡介人臉識別系統(tǒng)的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發(fā)展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術實現(xiàn)為主；人臉識別系統(tǒng)成功的關鍵在于是否擁有尖端

2、的核心算法，并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；“人臉識別系統(tǒng)”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術，同時需結合中間值處理的理論與實現(xiàn)，是生物特征識別的最新應用，其核心技術的實現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強人工智能的轉化。主要特點及技術流傳統(tǒng)的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式，已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統(tǒng)的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成

3、熟，識別效果不盡人意。主要特點及技術流迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了卓越的識別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識別技術逐漸走向實用化。主要特點及技術流人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的唯一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點：1.非強制性2.非接觸性3.并發(fā)性主要特點及技術流人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分：1.人臉圖像采集及檢測2

4、.人臉圖像預處理3.人臉圖像特征提取4.匹配與識別人臉圖像采集及檢測不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉圖像采集及檢測主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類

5、器，再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。人臉圖像預處理對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并最終服務于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、小波變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉圖像特征提取人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等

6、。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學習的表征方法?；谥R的表征方法主要是根據(jù)人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。人臉圖像匹配與識別提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這

7、一閾值，則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據(jù)相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程。一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。人臉圖像特征提取方法特征提取的效果直接關系到人臉識別率,因而特征提取應保證提取的人臉特征最具有代表性、包含信息量大、冗余量小,同時,能有一定的魯棒性。線性法：1主成分分析法----獨立成分分析法2奇異值分解法3線性判別分析法4基于偶對稱分析的特征提取法非線性法：基于核技術的特征抽取基本思想就是通過適當?shù)姆蔷€性映射將線性不可

8、分的原始樣本變換到某一線性可分的高維特征空間F,這種非線性映射是通過定義適當?shù)膬?/p>