人脸检测及识别技术综述

人脸检测及识别技术综述
人脸检测及识别技术综述

人脸检测及识别技术综述

【摘要】人脸检测与识别技术因为其巨大的应用价值以及市场潜力,已经成为图像工程领域研究的热点。目前,国内外的文献中涉及到的人脸检测和识别算法有很多种,本文对近些年来在期刊和会议上发表的有关人脸检测和识别技术的文章进行了归纳总结,概括介绍了一些人脸检测和识别的典型方法,分析了这些方法的特点及理论依据。

【关键词】人脸检测;人脸定位;特征提取;人脸识别

0.引言

在现实生活中,很多情况下都需要进行身份验证。人脸是人体最重要的外貌特征,由于脸部信息可以通过如摄像头等非接触的方式取得,所以非常适合作为身份鉴别的依据。与指纹识别、虹膜识别等诸多生物识别技术比较而言,人脸识别技术的独特之处还表现这种识别技术具有直接,友好,方便的特点,使用者无任何心理障碍,易于为用户所接受。该技术被广泛应用于国家安全、军事安全和公安、司法、民政、金融、民航、海关、边境、口岸、保险及其他民用安全控制系统等领域当中。此外,人脸识别技术的研究还涉及生理学、心理学、人工智能、模式识别、图像处理等多个学科领域,因此它具有重要的理论研究价值。

1.人脸检测

人脸检测问题起源于人脸识别技术。人脸检测从总体上可分为两大类:基于先验知识的人脸检测方法和基于后验学习和训练的人脸检测方法。

1.1基于先验知识的人脸检测方法

基于先验知识的人脸检测方法自上而下,依据人脸面部器官的对称性、灰度差异等先验知识,将人脸面部器官之间的关系编码并制定出一系列的准则。当待测图像中的某些区域符合该准则,该区域就被检测为人脸。

此类方法所使用的特征可以分为灰度特征、形状特征、结构特征、纹理特征和颜色特征。

1.1.1灰度特征

多个人脸图像的平均就是一个简单的人脸模板,同时,人脸的眉、眼、嘴、前额、鼻梁、下颌、脸颊等区域的灰度值较高,因而人脸具有特定的灰度分布特征。对人脸区域进行水平和垂直方向的灰度投影,根据极小值点位置即可得到眼、鼻、嘴等各自所处的区域。因此基于灰度特征建立人脸模板可以检测人脸。

1.1.2形状特征

人脸识别技术综述

人脸识别研究综述 摘要:论文首先介绍了人脸识别技术概念与发展历史,解释人脸识别技术的过程与优缺点;随后对近几年人脸识别技术的研究情况与一些经典的方法进行详细的阐述,最后提出人脸识别技术在生活中的应用与展望。 关键词:人脸识别研究现状应用与展望 一、概念 人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者视频流。首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 二、发展历史 人脸识别的研究历史比较悠久。高尔顿(Galton)早在1888 年和1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章,对人类自身的人脸识别能力进行了分析。但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。最早的AFR1的研究论文见于1965 年陈(Chan)和布莱索(Bledsoe)在Panoramic Research Inc.发表的技术报告,至今已有四十年的历史。近年来,人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐,涌现出了诸多技术方法。 三、过程与优缺点 人脸的识别过程: (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件,并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像,或取照片输入,并将当前的面像文件生成面纹编码。 (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库

人脸识别技术概述

计算机光盘软件与应用 2012年第5期 Computer CD Software and Applications 工程技术 — 49 — 人脸识别技术概述 杨万振 (东北大学,沈阳 110819) 摘要:作为多学科领域的具有挑战性的难题,人脸识别技术覆盖了模式识别、神经网络、生理学、计算机视觉、 心理学、数字图像处理、数学等诸多学科的内容。 关键词:人脸识别;算法 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1007-9599(2012)05-0049-01 一、引言 人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。国内外的人脸识别的方法多种多样,并且不断有新的研究成果出现。但是,由于人脸识别问题巨大的复杂性,要建立一个能够完全自动完成人脸识别任务的计算机系统难度是相当大的,这不仅涉及到数字图像处理,而且还涉及到计算机视觉,人工智能和计算机网络及通讯等的多个学科领域的广泛知识。目前生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域等[1,2]。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,人脸识别技术将应用在更多的领域:1.公安、司法和刑侦。2.自助服务。3、.企业、住宅安全和管理。4.电子护照及身份证。5.信息安全。综上所述,人脸识别技术对于打击各类犯罪活动、维护国家安全和社会稳定等具有十分重大的意义。随着各种技术手段的综合应用和科学技术的发展, 相信人脸识别技术会不断向前发展,应用更加广泛。 二、人脸识别系统的基本框架 人脸识别过程包括两个主要环节:一是人脸的检测和定位,即从输入图像中找到人脸及其位置,并将人脸从中分割出来;二是对标准化的人脸图像进行特征提取与识别。 人脸识别系统基本框架图 如图所示,人脸识别系统各部分的功能和作用: (一)图像获取:用图像获取设备(数码相机、扫描仪、摄像机)获取图像,也可以在人脸图像库中获取图像,然后使用相应程序将图像转换成可处理的格式。 (二)检测定位:人脸检测是指在输入图像中确定所有人脸的大小、姿态和位置的过程。近年来,由于生物特征识别的发展和人际交互方式的发展,人脸检测定位的发展很迅速,但是其难点是容易受到亮度变化、人的头部姿势及图像背景等因素的影响。 (三)人脸图像预处理:对获取的图像进行适当的处理,使其具有的特征能在图像中表现的明显。该模块主要由灰度变化、光线补偿、对比度增强、高斯平滑处理、直方图均衡和图像二值化处理等子模块构成。 (四)特征提取部分:将预处理后得到的正规人脸图像按照相应的算法提取出用来识别的特征向量,将原始的人脸空间中的数据映射到特征空间中去。通常把原始人脸空间叫测量空间,把用以进行分类识别的空间叫特征空间,较高维数的测量空间的模 式表示可以经过变换变为在较低维数的特征空间中模式的表示。 (五)分类器设计:部分分类器的设计是在后台完成的,就是所谓训练过程,该过程结束后可生成分类器用于分类识别。模式识别问题事实上可以看做是一个分类问题,即把待识别的对象归于某一类之中。在人脸识别问题上就是把不同输入的人脸图像归于某个人这一类。其基本的做法就是在样本训练集的基础上确定某种判决规则,然后使按这种判决规则对待识别的对象进行分 类所引起的损失最小或造成的错误识别率最小。 (六)分类决策:就是运用已经设计好的分类器进行分类识别,得出最后的识别结果,并给出相应的判断。 三、人脸识别的常用方法 1.主分量分析法 2.线性判别分析法 3.独立分量分析法 4.隐马尔可夫模型法 5.弹性束图匹配法 四、人脸识别的技术优势 虽然目前人脸识别系统不是很成熟,但与虹膜识别、指纹 识别等其它生物特征识别技术相比,人脸识别的技术优势主要有以下几点: (一)非接触式操作,适用于隐蔽监控。由于人脸识别系统不需要接触,可以秘密开展,因此特别适用于网上抓逃、隐蔽监控等应用。这是虹膜、指纹等其他生物特征识别技术所不具备。 (二)无侵犯性,容易被接受。人脸识别系统一般为远距离 采集数据,减小了对用户造成生理上伤害几率,用户容易接受。 (三)图像采集设备成本低。目前,USBCCD/CMOS 摄像头非常低廉的价格,已成为计算机的标准配置,极大地扩展了人脸识别实用范围;此外,数码摄像机、数码相机和照片扫描仪等图像 采集设备在普通家庭的日益普及进一步增加了其可用性。 (四)更符合人类的识别习惯,可交互性强。人脸识别更 符合人识别人的习惯,故若与用户交互配合可以大大提高系统 的可靠性和可用性;但是指纹、虹膜识别却不具备如此优点。 (五)识别精确度较高、速度快。与其它生物识别技术相比,人脸识别的精度处于较高的水平,拒识率、误识率较低。 五、人脸识别研究的难点 人脸识别通常是通过对采集得到的人脸图像的分析计算来确定其身份的。人脸是具有复杂结构的三位可变形生物体,影响人脸识别效果的因素主要有以下几个: 姿态:人脸图像的变化,例如在三维人脸到二维人脸的成像过程中,由于相关的照相机-脸姿(正面的、45度、侧面、颠倒的)导致的不同,而一些脸部特征如眼睛或鼻子可能部分地或全部被遮挡。 组件的影响:面部的特征如胡须和眼镜等可能存在也可能不存在,这些组件包括形状、颜色和大小。 面部表情:人脸为可变形物体,人脸表情的变化直接影响人脸图像的模式。 图像的方向:照相机光轴的旋转不同可直接引起人脸图像的变化。 图像的条件:当图像产生时,一些因素如光(光谱、光源分布和强度)和照相机的特性(传感器的响应、透镜)影响人脸的外观。 参考文献: [1]Yin L.Basu A.Generating realistic facial expressions with wrinkles for model-based coding [J].Computer Vision and Image Understanding,2001,84(2):201-240 [2]李云峰,杨益,田俊香.人脸识别的研究进展与发展方向[J].科技资讯,2008(5):23-32

人脸识别技术综述 论文

本科生毕业论文(设计) 题目人脸识别技术综述 学院计算机学院 专业计算机科学与技术 学生姓名陶健 学号 0643041077 年级 2006 指导教师周欣 教务处制表 二Ο年月日

人脸识别技术综述 计算机科学与技术 学生陶健老师周欣 [摘要]随着社会信息化,网络化得不断发展,个人身份趋于数字化,隐性化,如何准确的鉴定,确保信息安全得到越来越多的重视。人脸识别,一种应用比较广泛的生物识别方法,在基于人脸固有的生物特征信息,利用模式识别和图行图像处理技术来对个人身份进行鉴定,在国家安全,计算机交互,家庭娱乐等其他很多领域发挥着举足轻重的作用,能提高办事效率,防止社会犯罪等,有着重大的经济和社会意义。 本文主要研究了人脸识别在图像检测识别方面的一些常用的方法。由于图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率,因此本文对图像的一些识别算法做了着重的介绍,例如基于二维Gabor小波矩阵表征人脸的识别算法,基于模型匹配人脸识别算法等。此外,本文还提及了一般人脸识别系统的设计,并着重介绍了图像预处理环节的光线补偿,图像灰度化等技术,使图像预处理模块在图像处理过程中能取到良好的作用,提高图像识别和定位的准确率。 [主题词]:人脸识别;特征提取;图像预处理;光线补偿

Face Recognition Overview Computer Science Student:TAO Jian Adviser: ZHOU Xin [Abstract] With the information society, network was growing, personal identity tends to digital, hidden, how to accurately identify, to ensure that information security is more and more attention. Face recognition, an application of biometric identification methods more widely, based on biometric facial information inherent in the use of pattern recognition and image processing techniques to map line of personal identity ,play a great role in the national security, computer interaction, family entertainment and many other areas. Face recognition can improve efficiency, prevent social crime, of course it has significant economic and social significance. This paper studies aspects of face recognition in image detection and some common methods of identification. As the image processing directly impact on the accuracy of location and identification, so some of image recognition algorithm will be focused presentation, such as Gabor wavelet-based two-dimensional matrix representation of face recognition algorithms, model-based matching face recognition algorithm. In addition, the article also mentioned a general recognition system design, and highlights the image preprocessing part of the light compensation, gray image techniques, the image preprocessing module in the image processing to get to the good , and improve image recognition and positioning accuracy. [Key Words] Face recognition; feature extraction; image preprocessing; light compensation

人脸表情识别

图像处理与模式识别 ------人脸表情识别介绍摘要:人脸表情是我们进行交往和表达情绪的一种重要手段,不经过特殊训练,人类对其面部表情往往很难掩饰,所以,通过对人脸表情进行分析,可以获得重要的信息。人脸表情识别是人机交互的智能化实现的一个重要组成部分,也是模式识别、图像处理领域的一个重要研究课题,近几年来,受到了越来越多的科研人员的关注。 本文综述了国内外近年来人脸表情识别技术的最新发展状况,对人脸表情识别系统所涉及到的关键技术: 人脸表情特征提取,做了详细分析和归纳。 关键词:人脸定位;积分投影;人脸表情识别;流形学习;局部切空间排列Abstract:Facial expression is a kind of important means that we communicate and express the special training, People often difficult to conceal their facial , by the analyzing facial expression, we can obtain important information. Facial expression recognition is an important component that the implementation of human-computer interaction, and an important research topic in the field of pattern recognition, image processing, in recent years, more and more researchers focus on this topic. In this paper,we present the latest development of this area,and give a detailed analysisand summary for facial

人脸识别技术综述解读

人脸识别研究 代上 (河南大学环境与规划学院河南开封 475004) 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 1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。 2 人脸识别研究的发展历史与研究现状 2.1发展历史 很早在19世纪80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20世纪60年代末,Blcdsoc[1]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20世纪90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21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。 2.2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

表情识别技术综述

表情识别技术综述 摘要:表情识别作为一种人机交互的方式,成为研究的热点。基于对表情识别的基本分析,文章重点介绍了面部表情识别的国内外研究情况和面部表情特征的提取方法。 关键词:表情识别;特征提取;表情分类。 前言:进入21世纪,随着计算机技术和人工智能技术及其相关学科的迅猛发展,整个社会的自动化程度不断提高,人们对类似于人和人交流方式的人机交互的需求日益强烈。计算机和机器人如果能够像人类那样具有理解和表达情感的能力,将从根本上改变人与计算机之间的关系,使计算机能够更好地为人类服务。表情识别是情感理解的基础,是计算机理解人们情感的前提,也是人们探索和理解智能的有效途径。如果实现计算机对人脸表情的理解与识别将从根本上改变人与计算机的关系,这将对未来人机交互领域产生重大的意义。 正文:一、面部表情识别的国内外研究情况 面部表情识别技术是近几十年来才逐渐发展起来的,由于面部表情的多样性和复杂性,并且涉及生理学及心理学,表情识别具有较大的难度,因此,与其它生物识别技术如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等相比,发展相对较慢,应用还不广泛。但是表情识别对于人机交互却有重要的价值,因此国内外很多研究机构及学者致力于这方面的研究,并己经取得了一定的成果。 进入90年代,对面部表情识别的研究变得非常活跃,吸引了大量的研究人员和基金支持。美国、日本、英国、德国、荷兰、法国等经济发达国家和印度、新加坡都有专门的研究组进行这方面的研究。其中MIT的多媒体实验室的感知计算组、CMu、Ma州大学的计算机视觉实验室、Standford大学、日本城蹊大学、大阪大学、ArR研究所的贡献尤为突出。 国内的清华大学、哈尔滨工业大学、中科院、中国科技大学、南京理工大学、北方交通大学等都有专业人员从事人脸表情识别的研究,并取得了一定的成绩。在1999年的国家自然科学基金中的“和谐人机环境中情感计算理论研究”被列为了重点项目。同时中国科学院自动化所、心理所以及国内众多高校也在这方面取得了一定的进展。2003年,在北京举行了第一届中国情感计算与智能交互学术会议,会议期间集中展示了国内各研究机构近几年来从认知、心理、模式识别、系统集成等多种角度在情感计算领域取得的研究成果,一定程度上弥补了我国这方面的空白。国家“863”计划、“973”项目、国家自然科学基金等也都对人脸表情识别技术的研究提供了项目资助。 二、面部表情特征的提取方法 表情特征提取是表情识别系统中最重要的部分,有效的表情特征提取工作将使识别的性能大大提高,当前的研究工作也大部分是针对表情特征的提取。 目前为止的人脸面部表情特征提取方法大都是从人脸识别的特征提取方法别演变而来,所用到的识别特征主要有:灰度特征、运动特征和频率特征三种阎。灰度特征是从表情图像的灰度值上来处理,利用不同表情有不同灰度值来得到识别的依据。运动特征利用了不同表情情况下人脸的主要表情点的运动信息来进行识别。频域特征主要是利用了表情图像在不同的频率分解下的差别,速度快是其显著特点。在具体的表情识别方法上,分类方向主要有三个:整体识别法和局部识别法、形变提取法和运动提取法、几何特征法和容貌特征法。 整体识别法中,无论是从脸部的变形出发还是从脸部的运动出发,都是将表情人脸作为一个整体来分析,找出各种表情下的图像差别。其中典型的方法有:基于特征脸的主成分分析(prineipalComponentAnalysis,pCA)法、独立分量分析法(Indendent ComPonent Analysis,ICA)、Fisher线性判别法(Fisher’s Linear Discriminants,FLD)、局部特征分析(LoealFeatureAnalysis,LFA)、Fishe诞动法(Fisher^ctions)、隐马尔科夫模型法(HideMarkovModel,HMM)和聚类分析法。

自发表情识别方法综述

收稿日期:2015-04-03;修回日期:2015-05-26 基金项目:国家自然科学基金资助项目(61463034) 作者简介:何俊(1969-),男,江西东乡人,副教授,硕导,博士,主要研究方向为人机交互技术、模式识别等(boxhejun@tom.com);何忠文(1986-),男,江西九江人,硕士研究生,主要研究方向为人机交互技术、模式识别等;蔡建峰(1990-),男,河北人,硕士研究生,主要研究方向为人机交互;房灵芝(1988-),女,山东人,硕士研究生,主要研究方向为人机交互. 自发表情识别方法综述* 何 俊,何忠文,蔡建峰,房灵芝 (南昌大学信息工程学院,南昌330031) 摘 要:介绍了目前自发表情识别研究的现状与发展水平,详细阐述了自发表情识别研究的内容和方法,以及自发表情识别研究的关键技术,旨在引起研究者对此新兴研究方向的关注与兴趣,从而积极参与对自发表情识别问题的研究,并推动与此相关问题的进展。关键词:表情识别;自发表情;特征提取 中图分类号:TP391.41 文献标志码:A 文章编号:1001-3695(2016)01-0012-05doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2016.01.003 Surveyofspontaneousfacialexpressionrecognition HeJun,HeZhongwen,CaiJianfeng,FangLingzhi (Information&EngineeringCollege,NanchangUniversity,Nanchang330031,China) Abstract:Thispaperintroducedtheactualityandthedevelopinglevelofspontaneousfacialexpressionrecognitionatthe presenttime,andpaidparticularattentiontothekeytechnologyontheresearchofspontaneousfacialexpressionrecognition.Thispaperaimedtoarouseresearchers’attentionandinterestsintothisnewfield,toparticipateinthestudyofthespontane-ousfacialexpressionrecognitionproblemsactively,andtoachievemoresuccessescorrelatedtothisproblem.Keywords:facialexpressionrecognition;spontaneousfacialexpression;featureextraction 表情识别被视为未来情感人机交互的重要技术[1] ,吸引了国内众多高校和科研机构的参与和研究[2~6]。但目前国内 外研究中比较常用的表情数据库中的人脸表情大都固定为正面,任务仅限于识别Ekma提出的六种基本表情(愤怒、高兴、悲伤、惊讶、厌恶和恐惧)。这不仅与实际表情不相符,而且忽视了真实表情中特有的脸部肌肉形变与头部运动之间的时空相关性。谷歌申请的新一代表情识别专利,挤眉弄眼方可解锁手机;荷兰开发的诺达斯(Noldus)面部表情分析系统是世界上第一个商业化开发的面部表情自动分析工具,用户使用该系统能够客观地评估个人的情绪变化,可以跟踪人的表情变化。但二者均要求测试者的头姿基本保持不动,实时连续头姿估计阻碍了其在手机等智能终端领域的应用。因此,面向实际应用的 非正面表情识别研究在国内外日益受到重视[7,8] 。 近十几年来,开展自发表情识别研究的机构主要有美国的加利福尼亚大学、卡耐基梅隆大学机器人研究所、匹兹堡大学心理学系,伊利诺伊大学、沃森研究中心、贝克曼研究所、伦斯勒理工学院、麻省理工大学媒体实验室、丹佛大学、德克萨斯大学计算机视觉研究中心、新泽西技术学院、芬兰的奥卢大学计算机科学与工程系机器视觉组、荷兰的阿姆斯特丹大学信息学院、澳大利亚的昆士兰科技大学科学与工程学院、加拿大的麦吉尔大学、日本的庆应义塾大学、爱尔兰的爱尔兰国立大学计算机视觉和成像实验室,中国的清华大学和中国科学技术大学等已经有人做了大量工作。目前该领域比较重要的国际会议包括计算机视觉与模式识别会议(InternationalConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,CVPR)、模式识别会议 (InternationalConferenceonPatternRecognition,ICPR)、人脸与姿态自动识别会议(InternationalConferenceonAutomaticFaceGestureRecognition,FGR)。关于非正面表情识别的研究文章 逐年增多,但国内还只是刚开始涉足该领域的研究[9] ,一些非 正面表情识别中的关键技术尚有待突破。但总的来说,对目前自发表情识别的研究和探索还处于初级阶段,对自发表情识别的研究还需要研究人员共同的努力。本文介绍了常用的自发表情数据库以及自发表情识别关键技术研究进展。 1 自发表情数据库 1)USTC-NVIE数据库 USTC-NVIE(naturalvisibleandinfraredfacialexpressions) 数据库[10] 是由中国科学技术大学安徽省计算与通讯软件重点 实验室建立的一个大规模的视频诱发的集自发表情和人为表情的可见光和红外自发表情数据库。其中自发表情库由自发的表情序列和夸张帧组成,人为表情库仅由中性帧和夸张帧组成。该表情数据库包含年龄在17~31周岁的215名被试者的自发和人为的六种表情。 2)VAM数据库 VAM数据库[11] 采用的是以参加电视访谈节目(TVtalk show)的方式诱发的自发表情数据库,记录了节目中年龄在16~69周岁的6位男嘉宾和14位女嘉宾总共20位嘉宾的面部表情和语音信息。该数据集由834名评估者使用两种方式进行评估:a)采用Ekman的六种基本表情类别进行标注;b) 第33卷第1期2016年1月 计算机应用研究 ApplicationResearchofComputersVol.33No.1Jan.2016

人脸检测综述_孙宁

2006 年 12 月JOURNAL OF CIRCUITS AND SYSTEMS December, 2006 文章编号:1007-0249 (2006) 06-0101-08 人脸检测综述* 孙宁1,2,邹采荣2,赵力1,2 (1. 东南大学学习科学研究中心,江苏南京 210096;2. 东南大学无线电工程系,江苏南京 210096) 摘要:人脸检测研究在近二十年的时间内取得了长足的进步,并且作为安控、人机界面、人类情感研究系统的重要组成部分得到了广泛的应用。该文首先对人脸检测所面临的问题进行了探讨,并将人脸检测方法分为:基于几何特征的方法、基于肤色模型的方法、基于统计理论的方法三个方面进行了阐述。分析了相关的理论及算法,对各个方法的优缺点进行了比较。最后,对人脸检测今后的研究方向进行了讨论。 关键词:人脸检测;人脸识别;机器学习;模式识别; 中图分类号:TP391 文献标识码:A 1 引言 观察一个人的面部可以自然的,无侵犯性的了解到一个人的很多信息,比如:身份,性别,年龄,情感等等。因此,在过去三十多年[1]的时间里人们对人脸检测和人脸识别始终保持着浓厚的研究兴趣。随着近些年来国际形势的变化,特别是9.11事件之后,各国对自身重要设施的安保性能越发重视,也积极研发了一些自动人脸识别系统并投入实用。比如,美国Identix公司的FaceIt[2]系统,该系统基于局部特征分析(LFA),能在不同的光照,肤色,姿态,表情情况下得到良好的检测性能。我国的生物特征认证与安全技术研究中心(CBSR)则在2004年成功研制出了基于人脸、指纹、虹膜三种识别方法的快速通关系统(MRTD)[3],取得了国际先进的整体性能。 任何人脸识别系统首先都需要从输入信息中获取人脸的位置、大小。因此,人脸检测是人脸识别系统的第一个步骤,这一步骤的所获得的精度与速度直接影响整个系统的性能。此外,人脸检测的应用也大大超越了人脸识别系统的范畴,在人脸表情识别系统,基于内容的检索,视频会议,三维人脸模型等方面也有重要的应用价值。 人脸的自动检测是一类具有很大挑战性的问题,其主要难点在于:(1)人脸是一类高度非刚性的目标,存在相貌,表情,肤色等差异,(2)人脸上可能会存在一些附属物,诸如,眼镜,胡须等。(3)人脸的姿态变化万千,并且可能存在遮挡物。(4)待检测图像性质的差异。比如:待检图像的分辨率;摄录器材的质量等;(5)光源的种类和角度。不同种类和角度的光源会对待检测的人脸产生不同性质的反射和不同区域的阴影。 针对以上问题,各国的科研人员作了很多的研究,国外比较著名的有CMU,MIT,UIUC等,国内的有微软亚洲研究院、中科院自动化研究所、清华大学等。此外,每年在国际国内的相关期刊和会议上都有大量的关于人脸检测的论文,其中综述性质的文章对近期人脸检测的研究进展进行总结,对人脸检测的研究方向进行展望。Chellappa、Zhao等人分别于1995和2003年发表的两篇人脸识别的综述论文[4,5],其中列出专门章节将人脸检测作为人脸识别系统的一部分进行了综述。前者总结了上世纪九十年代中期之前人脸检测技术的状况和发展,后者则着重介绍了最新的人脸检测技术的发展情况。2001年,E. Hjelmas等人发表的文章[6]将人脸检测技术分为基于图像的方法和基于特征的方法这两类进行了综述。2002年,M .H. Yang等在IEEE Trans. PAMI上发表了名为:Detecting Faces in Images: A Survey[7]的人脸检测技术综述文章,该文将人脸检测技术分为四类进行了详细介绍,并且针对以往关于人脸检测论文中检测性能估计方面的混乱情况,提出了较明确的估计准则。此外,还给出了许多用于人脸检 * 收稿日期:2005-04-11 修订日期:2005-08-17

人脸识别文献综述

文献综述 1 引言 在计算机视觉和模式识别领域,人脸识别技术(Face Recognition Technology,简称FRT)是极具挑战性的课题之一。近年来,随着相关技术的飞速发展和实际需求的日益增长,它已逐渐引起越来越多研究人员的关注。人脸识别在许多领域有实际的和潜在的应用,在诸如证件检验、银行系统、军队安全、安全检查等方面都有相当广阔的应用前景。人脸识别技术用于司法领域,作为辅助手段,进行身份验证,罪犯识别等;用于商业领域,如银行信用卡的身份识别、安全识别系统等等。正是由于人脸识别有着广阔的应用前景,它才越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 虽然人类能够毫不费力的识别出人脸及其表情,但是人脸的机器自动识别仍然是一个高难度的课题。它牵涉到模式识别、图像处理及生理、心理等方面的诸多知识。与指纹、视网膜、虹膜、基因、声音等其他人体生物特征识别系统相比,人脸识别系统更加友好、直接,使用者也没有心理障碍。并且通过人脸的表情/姿态分析,还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。 自动人脸识别可以表述为:对给定场景的静态或视频序列图像,利用人脸数据库验证、比对或指认校验场景中存在的人像,同时可以利用其他的间接信息,比如人种、年龄、性别、面部表情、语音等,以减小搜索范围提高识别效率。自上世纪90年代以来,人脸识别研究得到了长足发展,国内外许多知名的理工大学及TT公司都成立了专门的人脸识别研究组,相关的研究综述见文献[1-3]。 本文对近年来自动人脸识别研究进行了综述,分别从人脸识别涉及的理论,人脸检测与定位相关算法及人脸识别核心算法等方面进行了分类整理,并对具有典型意义的方法进行了较为详尽的分析对比。此外,本文还分析介绍了当前人脸识别的优势与困难。 2 人脸识别相关理论 图像是人们出生以来体验最丰富最重要的部分,图像可以以各种各样的形式出现,我们只有意识到不同种类图像的区别,才能更好的理解图像。要建立一套完整的人脸识别系统(Face Recognetion System,简称FRS),必然要综合运用以下几大学科领域的知识: 2.1 数字图像处理技术 数字图像处理又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机

人脸识别技术综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/8f11762358.html, 人脸识别技术综述 作者:唐勇 来源:《硅谷》2011年第09期 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)0510029-01 0 引言 在信息技术飞速发展的今天,电子商务、电子银行、网络安全等应用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普遍性、唯一性、永久性、可接受性、防卫性进行身份识别可以避免上述已有的身份鉴别技术缺陷。 1 人脸识别常用算法 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: 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,识别归结为特征矢量之间的匹配。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变化鲁棒性较差,适合用于粗分类。 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方法。该方法的主要是从人脸图像的全局特征出发,运用Karhunen 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。特征脸方法易受角度、光照、表情等干扰导致识别率下降。

基于深度学习的人脸识别技术综述

基于深度学习的人脸识别技术综述 简介:人脸识别是计算机视觉研究领域的一个热点,同时人脸识别的研究领域非常广泛。因此,本技术综述限定于:一,在LFW数据集上(Labeled Faces in the Wild)获得优秀结果的方法; 二,是采用深度学习的方法。 前言 LFW数据集(Labeled Faces in the Wild)是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13,233幅图像,其中5749个人,其中1680人有两幅及以上的图像,4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图,少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片,目的是提高自然条件下人脸识别的精度。该数据集有6中评价标准: 一,Unsupervised; 二,Image-restricted with no outside data; 三,Unrestricted with no outside data; 四,Image-restricted with label-free outside data; 五,Unrestricted with label-free outside data; 六,Unrestricted with labeled outside data。 目前,人工在该数据集上的准确率在0.9427~0.9920。在该数据集的第六种评价标准下(无限制,可以使用外部标注的数据),许多方法已经赶上(超过)人工识别精度,比

如face++,DeepID3,FaceNet等。 图一/表一:人类在LFW数据集上的识别精度

表二:第六种标准下,部分模型的识别准确率(详情参见lfw结果) 续上表

人脸检测和识别技术的文献综述

人脸识别技术综述 摘要:在阅读关于人脸检测识别技术方面文献后,本文主要讨论了人脸识别技术的基本介绍、研究历史,人脸检测和人脸识别的主要研究方法,人脸识别技术的应用前景,并且总结了人脸识别技术的优越性和当下研究存在的困难。 关键词:人脸识别;人脸检测;几何特征方法;模板匹配方法;神经网络方法;统计方法;模板匹配;基于外观方法; 随着社会的发展,信息化程度的不断提高,人们对身份鉴别的准确性和实用性提出了更高的要求,传统的身份识别方式已经不能满足这些要求。人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向.虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的[1]基于生物特征的身份认证技术是一项新兴的安全技术,也是本世纪最有发展潜力的技术之一[2]。 1. 人脸识别技术基本介绍 人脸识别技术是基于人的脸部特征,一个完整的人脸识别过程一般包括人脸检测和人脸识别两大部分,人脸检测是指计算机在包含有人脸的图像中检测出人脸,并给出人脸所在区域的位置和大小等信息的过程[3],人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较,得

出相似程度的相关信息。 计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象, 进而从中出有效的识别信息, 用来“辨认”身份的一门技术.人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[4]。首先是图像预处理,由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响,在一定程度上增加了图像的噪声,使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。为了提高图像的质量,保证提取特征的有有效性,进而提高识别系统的识别率,在提取特征之前,有必要对图像进行预处理操作;人脸的检测和定位,即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置,并将人脸从背景中分割出来,对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化;最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。 2. 人脸识别技术的研究历史 国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪80年代,由于人脸识别系统和视频解码的大量运用,人脸检测的研究才得到了新的发展利用运动、颜色和综合信息等更具有鲁棒性的方法被提出来变形模板,弹性曲线等在特征提取方面的许多进展使得人脸特征的定位变得更为准确。 人脸识别的研究大致可分为四个阶段。第一个阶段以Bertillon,Allen和Parke为代表,主要研究人脸识别所需要的面部特征;第二个阶段是人机交互识别阶段;第三个阶段是真正的机器自动识别阶段;第四个阶段是鲁棒的人脸识别技术的研究阶段。目前,国外多所

人脸表情识别综述

人脸表情识别综述 一、人脸表情识别技术目前主要的应用领域包括人机交互、安全、机器人制造、医疗、通信和汽车领域等 二、1971年,心理学家Ekman与Friesen的研究最早提出人类有六种主要情感,每种情感以唯一的表情来反映人的一种独特的心理活动。这六种情感被称为基本情感,由愤怒(anger)、高兴(happiness)、悲伤(sadness)、惊讶(surprise)、厌恶(disgust)和恐惧(fear)组成 人脸面部表情运动的描述方法---人脸运动编码系统FACS (Facial Action Coding System),根据面部肌肉的类型和运动特征定义了基本形变单元AU(Action Unit),人脸面部的各种表情最终能分解对应到各个AU上来,分析表情特征信息,就是分析面部AU的变化情况 FACS有两个主要弱点:1.运动单元是纯粹的局部化的空间模板;2.没有时间描述信息,只是一个启发式信息 三、人脸表情识别的过程和方法 1、表情库的建立:目前,研究中比较常用的表情库主要有:美国CMU机器人研究所和心理学系共同建立的 Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database(简称CKACFEID)人脸表情数据库;日本ATR 建立的日本女性表情数据库(JAFFE),它是研究亚洲人表情的重要测试库 2、表情识别: (1)图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 (2)图像预处理:图像的大小和灰度的归一化,头部姿态的矫正,图像分割等。 →目的:改善图像质量,消除噪声,统一图像灰度值及尺寸,为后序特征提取和分类识别打好基础 主要工作→人脸表情识别子区域的分割以及表情图像的归一化处理(尺度归一和灰度归一) (3)特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等,在尽可能保证稳定性和识别率的前提下,对庞大的图像数据进行降维处理。 →特征提取的主要方法有:提取几何特征、统计特征、频率域特征和运动特征等 1)采用几何特征进行特征提取主要是对人脸表情的显著特征,如眼睛、眉毛、嘴巴等的位置变化进行定位、测量,确定其大小、距离、形状及相互比例等特征,进行表情识别 优点:减少了输入数据量 缺点:丢失了一些重要的识别和分类信息,结果的精确性不高

人脸表情识别概述

2011.8 77 人脸表情识别概述 韦妍 广东女子职业技术学院 广东 511450 摘要:人脸表情识别是智能化人机交互技术中的一个重要组成部分,现在是越来越受到重视。本文阐述了人脸表情识别的课题背景及其起源、发展与研究现状,并结合国内外相关领域的发展,从特征提取方面对目前表情识别的主流方法做了详细介绍,并提出了人脸表情识别中需要解决的问题。 关键词:人脸表情识别;特征提取 0 引言 人脸表情是人们之间非语言交流时的最丰富的资源和最容易表达人们感情的一种有效方式,在人们的交流中起着非常重要的作用。表情含有丰富的人体行为信息,是情感的主载体,通过脸部表情能够表达人的微妙的情绪反应以及人类对应的心理状态,由此可见表情信息在人与人之间交流中的重要性。人脸表情识别技术随着人们对表情信息的日益重视而受到关注,成为目前一个研究的热点。所谓人脸表情识别,就是利用计算机进行人脸表情图像获取、表情图像预处理、表情特征提取和表情分类的过程,它通过计算机分析人的表情信息,从而推断人的心理状态,最后达到实现人机之间的智能交互。表情识别技术是情感计算机研究的内容之一,是心理学、生理学、计算机视觉、生物特征识别、情感计算、人工心理理论等多学科交叉的一个极富挑战性的课题,它的研究对于自然和谐的人机交互、远程教育、安全驾驶等都有重要的作用和意义。 1 国内外研究的发展与现状 国际上对人脸表情的分析与识别的研究工作可分为基于心理学和计算机两类。早在1872年,生物学家达尔文所做的心理实验就表明,面部表情的含义不会随着国家、种族、性别的不同而不同。1978年美国心理学家Ekman 和Friesen 开发了面部动作编码系统(Facial Action coding system ,FACS),以此来检测面部表情的细微变化。在这个系统中, 他将表情分为六个基本类别:悲伤、高兴、恐惧、厌恶、愤怒和惊奇,说明了与无表情人脸特征相比,这六种表情的人脸特征具有相对独特的肌肉运动规律。后来大多数学者的研 究都是建立在FACS 系统的基础上的,所以说这一系统的提出具有里程碑的意义。 计算机方面,最初对表情识别做了尝试的是Suwa 和Sugie 等人。1978年,他们对选定的连续图像序列中脸部固 定的20个点进行跟踪识别, 并与原型模式((Prototype patterns)进行比较以实现识别。同年,Terzopoulous 和Waters 运用了简化的Ekman-Friesen 模型,用计算机产生人脸动画,同时也做了人脸视频序列的表情分析。直到1981年才有学者从肌肉角度的观点出发,用仿生学方法为面部表情建立模型。 到目前为止,人脸表情识别已经经过了四十多年的发展。尤其是近些年来,随着计算机软件技术的发展和硬件性能的提高,它更成为一个热门的研究课题。英国、美国、日本等经济发达国家和发展中国家如印度、新加坡都有专门的研究组进行这方面的研究。其中美国的麻省理工学院(MIT)的多媒体实验室的感知计算组、斯坦福大学、卡耐基梅隆大学(CMU)机器人研究所、东京大学、大阪大学的贡献尤为突出。 到目前为止,国外的人脸表情识别的方法大致可以分为五类: (1) 基于几何特征提取的方法 基于几何特征的表情识别是指对嘴、眉毛、鼻子、眼睛等这些人脸表情的显著特征的形状和位置变化进行定位和测量,确定它的形状、大小、距离及相互比例,进行表情识别的方法。Bourel 等人定义了面部特征点之间的九个距离并通过它们构建了表情特征向量进行表情分析。Chibelushi 等人也采用了面部几何特征点并采用Kanade-Tucas-Tomasi 特征点跟踪算法实现特征点跟踪,然后通过计算得到九个特征

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