人脸识别技术综述.pdf

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1、人脸识别技术综述唐勇1.2（1.沈阳理工大学辽宁沈阳110159；2.辽宁省机电工程学校辽宁辽阳111004）摘要：人脸识别是模式识别领域中一个具有实际应用价值和广阔应用前景的研究课题。系统的对主流人脸识别算法进行综述，总结现阶段人脸识别研究的困难，并对未来人脸识别的发展方向进行展望。关键词：人脸识别；光照补偿；人脸检测中图分类号：TP316文献标识码：A文章编号：1671－7597（2011）0510029－010引言1.8红外图像人脸识别方法。由于红外人脸图像是由人脸组织与结构在信息技术飞速发展的今天，电子商务、电

2、子银行、网络安全等应用的红外辐射决定的，它们如同指纹一样，与人的基因结构有关，具有唯一领域急需高效的自动身份认证技术。当前，我国的各种管理系统大部分都性[5]。所以，采用红外人脸图像进行人脸识别具有抗干扰性强、独立于使用证件、磁卡、IC卡和密码等传统技术保障系统安全，在一定程度上无可见光源、防伪装、防欺诈等优点，可以在很大程度上弥补可见光人脸识法避免伪造、丢失、窃取或遗忘，存在极大的安全隐患。基于人体生物特别技术的不足。征的身份鉴别方法，如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等利用生物特征的2人脸识别的研究热点普遍性、唯一性、

3、永久性、可接受性、防卫性进行身份识别可以避免上述目前人脸识别的研究热点主要集中在非均匀光照补偿、人脸检测。已有的身份鉴别技术缺陷。2.1人脸非均匀光照补偿。人脸非均匀光照补偿的想法的提出主要是1人脸识别常用算法考虑到人脸图像在获取过程种存在许多不确定性，如光强、光源方向等。随着社会对人脸识别系统的迫切需求人脸识别研究再次成为热门课当前解决人脸识别中光照问题的方法主要有：提取光照不变特征、光照变题。2008年我国在奥运会的历史上是第一次采用人脸识别这种生物识别系化建模、光照条件标准化等。提取光照不变特征的基本思想是：提取

4、人脸统为之提供安全保障。目前常见的人脸识别基本算法可分为以下几类：不随光照变化或至少对光照变化不敏感的特征，包括人脸边缘图、人脸灰1.1基于几何特征的人脸识别方法[2]。这类方法是通过人脸面部拓度图像的二阶导数、人脸图像的二维Gabor变换等。光照变化建模的主要扑结构几何关系的先验知识，利用基于结构的方法在知识的层次上提取人思想是在一个合适的子空间中表示光照引起的变化，然后对人脸特征估计脸面部主要器官特征，将人脸用一组几何特征矢量表示，识别归结为特征模型参数，如子空间投影法、商图像法等。光照条件标准化方法的基本思矢量之

5、间的匹配。基于几何特征的识别方法具有存储量小、对光照不敏感想是在人脸图像被识别之前消除光照变化的影响，如经典的直方图均衡技等优点。但这种方法抽取稳定的特征比较困难，对强烈的表情变化和姿态术、SFS技术、对数域小波变换等[1]。变化鲁棒性较差，适合用于粗分类。2.2人脸检测。人脸检测是在输入图像中确定所有人脸的位置与大1.2基于特征脸的人脸识别方法。特征脸法是人脸识别中常用的一种小。人脸是一个包含五官、毛发等极不规则的复杂自然结构目标，检测结方法。该方法的主要是从人脸图像的全局特征出发，运用Karhunen果很容易受到各

6、种直接或者间接噪声的影响。目前国内外较流行的方法Loeve变换理论，在原始人脸空间中求得一组正交向量，并以此构成新的有：基于知识的人脸检测方法、基于模板的人脸检测方法、基于统计的人人脸空间，使所有人脸的均方差最小，达到降维的目的。特征脸方法易受脸检测方法和基于人脸肤色信息的检测方法等。角度、光照、表情等干扰导致识别率下降。1）基于知识的检测方法：一般先提取各种基本特征（如灰度特征、1.3基于神经网络的人脸识别方法。基于神经网络的人脸识别方法是边沿和形状特征和纹理特征等），然后根据一些知识规则确认图像中是否比较活跃的一个

7、研究方向，人脸识别中大部分的神经网络都采用多层感知包含人脸[9]。这些规则可以通过先验知识获得。如：Miao等提出的基于器和BP学习算法[4]。神经网络方法避免了复杂的特征提取工作，可以通边沿特征定义的重心模板匹配方法等。过学习的过程获得关于人脸识别的规律和规则的隐性表达。但神经元数目2）模板匹配方法：存储几种标准的人脸模式，用来分别描述整个人通常很多，训练时间很长，具有固有缺陷：收敛速度慢、容易陷入局部极脸和面部特征，计算输入图像和存储的模式间的相互关系来进行人脸检小、先验参数多且参数的确定凭经验而定等。测。如：Yu

8、llie等人提出了基于弹性模板的方法用于人脸的检测。1.4弹性匹配方法。弹性匹配方法是一种基于动态链接结构的方法。3）基于统计的人脸检测方法：一般通过单个或大量图像数据获得统该方法对通常的人脸变形具有一定的不变性，也不要求待识别人脸和库中计特征（如自相关、高阶矩、不变矩、在子空间的投影、隶属度、概率分人脸维数一定相同。弹性匹配能保