基于视频的人脸识别研究进展概述

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基于视频的人脸识别研究进展概述

作者：陈梦娴戴文博

来源：《科学与信息化》2019年第28期

摘要目前，我国的科技发展十分迅速，人脸识别是基于人脸的基本特征对人的身份进行鉴别和分析的技术，具有较好的发展和应用前景。随着人脸识别技术的不断进步与完善，基于视频的人脸识别技术得到了有效的应用和扩展，为图像处理、模式识别等领域的发展和完善，提供重要保障，同时，为认证、监控等工作提供有效的技术支持。本文就基于视频的人脸识别展开探讨，分析基于视频的人脸识别研究进展，提出基于视频人脸识别的具体方法，正确地选择人脸识别的形式，解决人脸识别技术的中的相关问题，为相关行业的发展和进步提供基础保障，并为社会安定与和谐提供动力。

关键词视频;特征提取;人脸识别;研究进展

引言

目前，视频图像采集点已经基本覆盖了各大城市的主要道路及各类公共场所，个别地区如广州越秀区、珠海市等，其应用视频监控技术破获命案的比率更是达到了95%以上，视频监控系统在城市公共安全和治安管理方面起到了十分重要的作用。但是，现阶段的视频分析以人工处理的方式为主，仍缺乏自动化手段，视频智能分析算法的整体发展还远远跟不上视频监控系统建设的步伐。自动化人脸识别技术是智能视频监控系统的关键一环，能够实现以计算机的自动化识别代替人工识别，达到快速、高效、精准的人脸身份自动鉴别的目的。人脸识别经过多年的研究，其核心技术有了长足的发展，针对室内可控环境的静态高清人脸识别技术已经日趋成熟并逐渐投入使用。然而，在现实的监控环境中，由于视频人脸图像往往存在分辨率偏低、非均匀光照、多姿势、非中性表情等因素的干扰，其成像质量不能达到静态人像识别的建议标准，对人脸识别系统的要求提出了非常大的挑战。

1 人脸目标检测

①基于知识的方法基于知识的方法是根据人脸器官的对称性和灰度差异性等先验知识，将这些不变的规律转化成一些规则，然后在进行人脸检测时，采用这些规则对人脸图像各区域进行搜索和判断，当符合规则时则判定为人脸，否则为非人脸。采用基于知识的人脸检测方法，将人脸面部区域分成4×4部分，根据每部分的灰度值制定人脸判定规则。在进行人脸检测时，采用三级检测方案，首先在全局进行初步检测，检测出可能存在人脸的区域，然后在此基础上进行第二级检测，最后通过对眼睛和嘴唇的边界检测来确认人脸区域。②基于肤色的方法基于肤色的方法是利用人脸与图像背景间颜色的差异实现人脸区域的检测。基于不同种族和不同个体的肤色能够归类原理，采用RGB颜色空间，在滤除亮度变化影响后，比较待检测图像中像素点的R，G值和人脸肤色的范围值，进而推断出人脸区域。基于肤色的人脸检测方法直接将