人臉識(shí)別技術(shù).doc

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1、人臉識(shí)別技術(shù)1.人臉識(shí)別的定義與原理人臉識(shí)別，特指利用分析比較的計(jì)算機(jī)技術(shù)。它屬于生物特征識(shí)別技術(shù)，是對(duì)生物體（一般特指人）本身的生物特征來(lái)區(qū)分生物體個(gè)體。人臉識(shí)別技術(shù)是基于人的臉部特征，對(duì)輸入的人臉圖像或者視頻流?.首先判斷其是否存在人臉,如果存在人臉，則進(jìn)一步的給出每個(gè)臉的位置、大小和各個(gè)主要面部器官的位置信息。并依據(jù)這些信息，進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中所蘊(yùn)涵的身份特征，并將其與已知的人臉進(jìn)行對(duì)比，從而識(shí)別每個(gè)人臉的身份。圖1：人臉識(shí)別技術(shù)原理圖圖一就是人臉識(shí)別的兩個(gè)途徑，他們都是首先通過(guò)圖像采集系統(tǒng)將采集到的圖像傳輸給計(jì)算機(jī)，然后由計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行上圖所述的處理與檢測(cè)。人臉識(shí)別技

2、術(shù)首先是要對(duì)圖像中的人臉進(jìn)行定位處理，然后是圖像預(yù)處理，這里包括對(duì)圖像的二值化或者其他算法的處理。對(duì)圖像處理完畢后進(jìn)行特征的提取與選擇，最后對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)別。在這其中最為關(guān)鍵的一步就是對(duì)圖像的定位與預(yù)處理過(guò)程。目前人臉識(shí)別技術(shù)大多數(shù)應(yīng)用的是基于膚色和人臉面部特征的識(shí)別方法，首先是用膚色建模來(lái)確定人臉的位置，然后利用人臉面部特征的識(shí)別方法來(lái)識(shí)別每個(gè)人的身份。這就是人臉識(shí)別技術(shù)的基本原理。2.人臉識(shí)別的技術(shù)流程人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。2.1人臉圖像采集及檢測(cè)人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝

3、像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)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(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來(lái)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(qiáng)的分類方法。人臉檢測(cè)過(guò)程中

4、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(quán)投票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測(cè)速度。2.2人臉圖像預(yù)處理人臉圖像預(yù)處理：對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過(guò)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(jī)干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。2.3人臉圖

5、像特征提取人臉圖像特征提?。喝四樧R(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大類：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法?；谥R(shí)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(lái)獲得有助于人臉?lè)诸惖奶卣鲾?shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)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(gòu)成，對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特

6、征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。2.4人臉圖像匹配與識(shí)別人臉圖像匹配與識(shí)別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過(guò)設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過(guò)這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。這一過(guò)程又分為兩類：一類是確認(rèn)，是一對(duì)一進(jìn)行圖像比較的過(guò)程，另一類是辨認(rèn)，是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過(guò)程。3.人臉識(shí)別的識(shí)別算法一般來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉定位、圖像預(yù)處理、以及人臉識(shí)別（身份確認(rèn)或者身份查找）。系統(tǒng)輸

7、入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識(shí)別的人臉的身份。人臉識(shí)別算法分類基于人臉特征點(diǎn)的識(shí)別算法（Feature-basedrecognitionalgorithms）。基于整幅人臉圖像的識(shí)別算法（Appearance-basedrecognitionalgorithms）?；谀０宓淖R(shí)別算法（Template-basedrecognitionalgorithms）。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)